Günümüzde steganografi(veri gizleme) uygulamaları giderek artan yaygın bir öneme sahip olmaktadır. Steganografi üzerine yapılan çalışmalar, çoklu ortam ve bilgi güvenliği uygulamaları gibi güncel gereksinimler ile daha da artan bir talep görmektedir. Steganografi' nin amacı gizli mesaj ya da bilginin varlığını saklamaktır. Gizlenmek istenen mesaj, bir başka masum görünüşlü ortamda saklanır ve böylece üçüncü şahısların gizlenen mesajın varlığından haberdar olması engellenir. Bu açıdan özellikle resim içerisine bilgi gömme teknikleri üzerine yoğunlaşarak, bu alanda yeni yaklaşımlar elde edilmiştir. Bu yaklaşımlardan biri de kısmi optimizasyon yöntemi ile veri gizleme tekniğidir.Kısmi optimizasyon tekniğinde resmi oluşturan tüm piksel hücreleri sekiz farklı bölgede sınıflandırılarak, her bölgeye sekiz farklı optimizasyon uygulanmaktadır. Böylelikle her bir bölgeden en efektif sonuç elde edilerek, değiştirilen bit (hatalı bit) sayısı minimuma indirgenmektedir. Bu tez çalışmasında, kısmi optimizasyon tekniğinin bir sıkıştırma algoritmasıyla desteklenmesiyle, veri gizleme işleminin daha efektif sonuçlar vermesi sağlanmıştır. Bunun için gizlenecek olan verinin kayıpsız ve dinamik sözlük tabanlı bir sıkıştırma tekniği olan LZW sıkıştırma algoritması ile sıkıştırılarak, boyutunun minimize edilmesi sağlanmıştır. Bu sayede gizleme işlemi sonucu resimde meydana gelen bozulma en aza indirgenmiş ve veri gizleme işleminin daha kısa süre içerisinde gerçekleştirilmesi sağlanmıştır.
Recently, the applications of data hiding (steganography) have been more common and had an increasing importance. The studies on data hiding have been demanded much more with daily needs such as multimedia and information security. The aim of steganography is to hide any secret message or data. The message that is required to be sent is prevented by being hided in a innocent-looking environment so that a third person can?t be aware of the existence of the message. This aspect has leaded to many new approaches about this subject by focusing on the techniques used for data hiding, especially hiding data in a picture. One of these approaches is the Data Hiding with Partial Optimization Method.In Data Hiding with Partial Optimization Method, all the picsels that form the Picture are put into categories in eight different areas and eight different partial optimization is applied to each area. So that the number of bit which was changed before is reduced to minimum by obtaining the most effective results from each area. With this thesis study, it is provided to get more effective results from data hiding by supporting the Partial Optimization technique with a compression algorithm. For this aim, the data is compressed by a technique, called LZW compression algorithm and it is provided to minimize its size. This way the defects that appeared in the Picture as a result of data hiding are reduced to minimum and the process of data hiding takes shorter time.
