Geri Dön

Dalgacık tabanlı dönüşümler kullanarak sayısal imgelerde adli kanıt toplama

Digital image forensics by using wavelet based transforms

PDF İndir

  1. Tez No: 301600
  2. Yazar: LEVENT ÖZPARLAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL AVCIBAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, İstatistiksel modelleme, Classification, Statistical modelling
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, dalgacık tabanlı dönüşümler için istatistiksel modeller önerilmiş, sayısal imgelerde adli kanıt toplama açısından göreceli faydaları ve kullanımları incelenmiştir. İlgilendiğimiz problemler: 1) bilgisayar grafiği tabanlı imgeler ile fotoğrafik imgelerin ayrıştırılması, 2) kaynak kamera ve kaynak tarayıcı belirleme, 3) sayısal tablo örneklerinden kaynak ressam belirleme, 4) stego-imgeler ve 5) farklı çözünürlükteki imgelerin ayrıştırılmasıdır. Eldeki problemler düşünüldüğünde, ridgelet ve contourlet dönüşümü tabanlı imge modellerinden elde edilen öznitelikler, dalgacık tabanlı imge modelinden elde edilen özniteliklerden neredeyse her zaman daha başarılı olmaktadır. Etkin bir imge gösteriminin özelliklerinin anahatlarını çizerek bu özellikleri dalgacık tabanlı dönüşümlerle ilişkilendiriyoruz ve deneysel sonuçları model özellikleri ile ilişkilendirerek tartışıyoruz.

Özet (Çeviri)

We propose statistical image models for wavelet based transforms, investigate their use, and compare their relative merits within the context of digital image forensics. We consider the problems of 1) differentiating computer graphics images from photographic images, 2) source camera and source scanner identification, 3) source artist identification from digital painting samples, 4) stego-images, and 5) differentiation by different resolution images. The features obtained from ridgelet and contourlet transform-based image models almost always perform better than the features obtained from wavelet-based image models for the problems at hand. We outline properties of efficient image representation, relate these properties to wavelet-based transforms, and discuss the experimental results in relation to the model properties.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    427835

    Image processing algorithms for histopathological images

    Histopatolojik imgeler için imge işleme algoritmaları

    OĞUZHAN OĞUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

  2. Tez No

    418789

    Performance comparison between SIFT and SURF descriptors for face recognition using wavelet transforms

    Dalgacık dönüşümleri kullanarak yüz tanıma için SIFT ve SURF tanımlayıcılarının arasındaki performanslarının karşılaştırılması

    MUSA M.AMEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALAA ELEYAN

  3. Tez No

    259110

    Moment tabanlı normalleştirmeye dayalı sayısal görüntü damgalama yöntemleri

    Digital image watermarking methods using moment based normalization

    SERAP KAZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CABİR VURAL

  4. Tez No

    503381

    The wavelet-based approach for k-factor filtering method on the evaluation of high voltage impulse signals

    Yüksek gerilim darbe işaretlerinin incelenmesinde kullanılan k-faktör filtreleme yöntemine dalgacık tabanlı yaklaşım

    KAHRAMAN YUMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL

  5. Tez No

    338038

    Gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması

    Investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques

    GHULAM SAKHİ SHOKOUH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REFİK SAMET

Geri Dön