Görüntü steganografisinde doku tabanlı optimal piksel seçimi için dinamik alt-bölge tabanlı geliştirilmiş yapay alg algoritması
A dynamic sub-region-based modified artificial algae algorithm for texture-based optimal pixel selection in image steganography
- Tez No: 951450
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPEREN EROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Görüntü steganografisi, hassas bilgilerin yetkisiz erişimden korunmasında kritik bir öneme sahiptir. Ancak, gizli bilgilerin gömülmesi için en uygun piksellerin seçilmesi sırasında algılanamazlık, gömme kapasitesi ve sağlamlık arasında denge kurmak bu alandaki temel zorluklardan biridir. Bu tez, bu sorunu ele almak amacıyla görüntü dokusu özelliklerinden yararlanan dinamik alt bölge tabanlı uygulanmış bir Geliştirilmiş Yapay Alg Algoritması önermektedir. Bu çalışmada önerilen yöntem, bulanık C-ortalamalar kümeleme, Canny kenar algılama, entropi filtreleme ve Gauss yumuşatma tekniklerini entegre ederek, kaplayıcı görüntünün yapısal ve dokusal niteliklerini yansıtan bir piksel önemi haritası üretmektedir. Elde edilen bu harita, optimizasyon (piksel seçimi) sürecine rehberlik eden bir uygunluk fonksiyonu olarak kullanılmaktadır. Seçilen en uygun pikseller, en az anlamlı bit kullanılarak gizli verilerin gömülmesinde kullanılmaktadır. Önerilen yöntem, çeşitli örtü görüntü boyutları ve gizli veri kapasiteleri kapsamında, mevcut tekniklerin birçoğuna kıyasla üstün bir performans sergilemektedir; yüksek Tepe Sinyal-Gürültü Oranı ve yüksek başarıma sahip yapısal benzerlik değerleri elde ederek, algılanamazlık ile gömme kapasitesi arasında başarılı bir denge sağlamaktadır. Yöntemin dayanıklılığı, Düzenli-Tekil analizi, Ki-kare saldırısı, Histogram L1 farkı, Bhattacharyya mesafesi ve histogram korelasyonu gibi klasik steganaliz testleriyle doğrulanmıştır. Ayrıca, optimizasyon açısından önerilen yaklaşım, orijinal Geliştirilmiş Yapay Alg Algoritmasına kıyasla tutarlı bir biçimde daha üstün nihai optimal piksel seçimlerine ulaşmakta ve daha yüksek genel uygunluk değerleri üretmektedir. Nicel olarak, önerilen yöntem ortalama %11 oranında daha yüksek Piksel Önem Skoru değerleri elde ederek çözüm kalitesinde anlamlı bir iyileşme sağlamış; yaklaşık %73 daha kısa yürütme süresiyle de önemli ölçüde daha verimli çalışmıştır. Bu sonuçlar, biyolojik esinli optimizasyonun doku tabanlı analizle dinamik biçimde birleştirilmesinin etkinliğini ortaya koymakta ve steganografik uygulamalar için güçlü ve güvenli bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Image steganography is crucial for protecting sensitive information from unauthorized access. However, selecting the best pixels for embedding secret information while preserving a balance between imperceptibility, embedding capacity, and robustness is one of the key difficulties in this domain. This work presents a dynamic sub-region-based Modified Artificial Algae Algorithm that uses image texture features to address this issue. Our approach produces a pixel significance map that captures both the structural and textural qualities of the cover image by combining fuzzy c-means clustering, canny edge detection, entropy filtering, and gaussian smoothing where this map is used to guide the optimization (pixel selection) process as a fitness function. The best pixels are used to embed secret data using the least significant bit technique. The proposed method demonstrates superior performance compared to many existing techniques across a wide range of cover image sizes and payload capacities, achieving high Peak Signal-to-Noise Ratios and near-perfect structural similarity which ensures a high balance between imperceptibility and embedding capacity. Robustness is verified by a battery of classical steganalysis tests, Regular-Singular analysis, Chi-square attack, Histogram L1, Bhattacharyya distance, and histogram correlation. Furthermore, in optimization terms, our suggested approach consistently converges with superior final optimal pixel selections compared to the original Modified Artificial Algae Algorithm. Quantitatively, it achieves on average 11% higher Pixel Importance Score values, indicating a significant improvement in solution quality, and operates approximately 74% faster in execution time, demonstrating substantially enhanced efficiency. These results show how well dynamically merging bio-inspired optimization with Texture-Based analysis works, hence providing a strong and safe solution for steganographic uses.
Benzer Tezler
- Görüntü steganografisinde yeni bir yöntem
A new method in image steganography
ÖZCAN ÇATALTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL TÜTÜNCÜ
- A generalization of Arnold's CAT map and fraction based embedding in image steganography
Arnold CAT dönüsümünün genelleştirilmesi ve görüntü steganografisinde kesir tabanlı gömme
MOHAMED M.M. BUKER
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA
YRD. DOÇ. DR. ERHAN GÖKÇAY
- Görüntü steganografisi için genetik algoritma ve blok tabanlı yeni bir yöntem
Genetic algorithm and block based a new method for image steganography
ZEYNEP SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YILDIRIM
- Examining the effects of different image types on the success of steganogan
Farklı görüntü türlerinin steganogan'ın başarısı üzerindeki etkilerinin incelenmesi
METİN EKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İCLAL ÇETİN TAŞ
- Uydu imgelerine steganografik yöntemler kullanarak konum ve yer bilgisi gizleme
Hiding location and location information to satellite images using steganographic methods
FATMA NUR SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiEkobilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AVCI