Öngörü hatalarına dayalı tersinir görüntü damgalama yöntemlerinin karşılaştırılması

Abstract

Bu tezde, sayısal bir görüntüye uygulanan farklı iki tersinir görüntü damgalama algoritması kıyaslanmıştır. İlk algoritma, öngörü hatalarının genişletilmesine dayalı uyarlanır bir yöntemdir. Bu yöntem ile mevcut tersinir görüntü damgalama yöntemlerindeki gibi görüntüdeki tüm piksellere aynı damgalama algoritması uygulamak yerine öngörü hatalarının aldığı değerlere göre pikseller farklı iki şekilde damgalanmaktadır. Bu amaçla, görüntü pikselleri düzgün ve düzgün olmayan şekilde iki bloğa ayrılmıştır. Düzgün blokların belirli piksellerine 2-bit damgalama, düzgün olmayan blokların belirli piksellerine ise 1-bit damgalama uygulanarak damgalama kapasitesi arttırılmıştır. Ayrıca, yüksek bozunuma sebep olan pikseller belirlenip bu pikseller damgalamada kullanılmayarak damgalama sonucu orijinal görüntüde oluşan bozunum azaltılmıştır. İkinci algoritma, aradeğerleme hatalarının genişletilmesine dayalıdır. Yöntemde, aradeğerleme hatasından faydalanılmaktadır. Kıyaslanan iki yöntem ve literatürdeki mevcut yöntemler bilgisayar benzetimi ile karşılaştırılıp üstün ve zayıf olduğu yönler belirlenmiştir.

In this thesis, two reversible image watermarking algorithms applied to a digital image are compared. The first algorithm is an adaptive method based on the extension of prediction errors. With this method, instead of applying the same watermarking algorithm to all pixels in the image as in the current reversible image watermarking methods, the pixel is embeded in two different ways according to the values received by the prediction errors. For this purpose, the image pixels are divided into two parts, such as "flat regions" and "rough regions". Watermarking capacity is increased by applying 2-bit swatermarking to specific pixels of flat blocks and 1-bit watermarking to specific pixels of rough blocks. In addition, distorting pixels are identified and these pixels are not used in the watermarking, resulting in reduced distortion occurring in the original image resulting from the watermarking. The second algorithm is based on the expansion of interpolation errors. In the method, the amount of additional information needed to extract the watermarked value and restore the original image are very small. The two comparative methods and the existing methods in the literature are compared with computer simulations and found to be superior and weak.