Tersinir video damgalama

Abstract

Bu tezde, sayısal bir videoda arka arkaya gelen çerçeveler arasındaki zamansal ilintiden faydalanan tersinir iki video damgalama algoritması geliştirilmiştir. İlk algoritma, hareket dengelenmiş zamansal aradeğerleme hatalarının genişletilmesine dayalıdır. Yöntemde, damaga çıkartma ve orijinal videoyu geri elde etmek için gereken yan bilgi miktarı oldukça azdır. İkinci algoritma, hareket dengelenmiş öngörü hatalarının genişletilmesine dayalı uyarlanır bir yöntemdir. Öngörü hatalarının aldığı değerlerden bağımsız olarak, hareket dengelenmiş öngörü çerçevelerindeki tüm bloklara aynı damgalama algoritmasını uygulayan mevcut tersinir video damgalama yöntemlerinin aksine, ikinci algoritma öngörü hatalarının aldığı değerlere göre blokları farklı iki şekilde damgalamaktadır. Bu amaçla, bloklar düzgün ve düzgün olmayan şekilde iki sınıfa ayrılmıştır. Düzgün blokların belirli piksellerine 2-bit damgalama, düzgün olmayan blokların belirli piksellerine ise 1-bit damgalama uygulanarak damgalama kapasite arttırılmıştır. Ayrıca, yüksek bozunuma sebep olan pikseller belirlenip bu pikseller damgalamada kullanılmayarak damgalama sonucu orijinal videoda oluşan bozunum azaltılmıştır. Geliştirilen yöntemlerin, litaratürdeki mevcut yöntemlere göre kapasite ve orijinal videoda oluşan bozunum bakımlarından üstün olduğu bilgisayar benzetimleriyle gösterilmiştir. Geliştirilen algoritmalar birbirleriyle de karşılaştırılıp üstün ve zayıf olduğu yönler belirlenmiştir.

In this dissertation, two reversible video watermarking algorithms exploiting temporal correlation existing among consecutive frames in digital videos were developed. The first algorithm is based on motion-compensated temporal interpolation error expansion. The algorithm has a low amount of side information required for watermark decoding and video restoration. The second algorithm is an adaptive method based on motion-compensated prediction error expansion. Unlike the current reversible video watermarking algorithms that apply the same watermarking method to all blocks in the motion-compensated prediction frames, the second algorithm watermarks the blocks with two different methods depending on their motion-compensated prediction errors. Blocks were classified as smooth and non-smooth for this purpose. Watermarking capacity was increased by applying a 2-bit watermarking strategy to some pixels of smooth blocks and a 1-bit watermarking strategy to some pixels of non-smooth blocks. Furthermore, pixels causing high distorttion were detected and they were not used during watermarkin to minimize the distortion occuring in the original video as a result of watermarking. Both algorithms were shown to be superior to the existing reversible watermarking algorithm in terms of capacity and distortion occuring in the original video by means of computer simulations. Both algorithms were also compared to each other and their strong and weak aspects were determined.