Yapay zeka teknikleri kullanarak sabit görüntüler için sayısal damgalama
Digital watermarking scheme for still images using artificial intelligent techniques
Yazar: OĞUZ FINDIK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasının temel amacı daha önce damgalamada kullanılmayan yapay zeka yöntemlerini kullanarak sayısal damgalama sistemlerini tasarlamak ve daha önce sayısal damgalama da kullanılan yapay zeka yöntemleri ile damganın elde edilme başarısını artırmaktır. Bu tez çalışmasında gerçekleştirilen çalışmalar iki gruba ayrılabilir. Bunlardan birincisi daha önce sayısal damgalama alanında kullanılmamış olan parçacık sürü optimizasyonu ve k en yakın komşuluk tabanlı bir sınıflandırma tekniği ile damgalama sisteminin geliştirilmesidir. İkincisi yapay bağışıklık tanıma sistemi tabanlı damgalama tekniğidir. Gerçekleştirilen çalışmalarda kullanılan bu yapay zeka tekniklerinin başarılı bir şekilde damgalama modellerinde kullanılabileceği gösterilmiştir.İkinci grup çalışmalarda ise amaç yapay zeka yöntemleri kullanarak gerçekleştirilen damgalama sistemlerinin performanslarının artırılmasıdır. Bu kapsamda uzaysal ve frekans alanlarında çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen birinci çalışmada hem orijinal imgenin daha az bozulması hem de eklenen damganın daha iyi elde edilebilmesini sağlamak amacıyla matematiksel tabanlı blok seçme algoritması kullanılmıştır. İkinci çalışmada, damganın daha iyi elde edilebilmesini sağlamak amacıyla ayrık kosinüs alanında damgalama sistemi için kullanılan pozisyonların seçimi yapılmıştır. Üçüncü çalışmada ise damganın elde edilme başarısını artırmak için orijinal imgenin görüntü kalitesinden bir miktar ödün vererek damga, hata düzeltme kodları ile kodlanarak kullanılmıştır. Özellikle orijinal imgenin çok fazla bozulduğu durumlarda ve damganın elde edilme başarısının düşük olduğu durumlarda bu teknikle damganın elde edilme başarısı artırılmıştır.

Abstract:
The main objective of this thesis is to design digital watermarking methods utilizing artificial intelligence techniques previously unused and to increase success of extracting watermark using artificial intelligence techniques used in digital watermarking. In this thesis, the implemented studies can be divided into two groups. The first of these studies is development of a classification technique based on particle swarm optimization and k nearest neighbor algorithm, and second is development of a digital watermarking technique using artificial immune recognition system, which are previously unused in digital watermarking. Implemented evaluations show that these artificial intelligence techniques can be used successfully in the watermarking models.For the studies in the second group, it is aimed to increase performance of the watermarking models using artificial intelligence techniques. In this concept, studies in the spatial and frequency domains have implemented. In the first study, block selection algorithm based on mathematical computation was used to provide both less distortion of the original image and better obtaining the watermark. In the second study, positions of the watermarking system were selected in order to obtain the watermark more successfully in discrete cosine transform domain. In the third study, the watermark is embedded using error correcting codes by sacrificing image quality of the original image. Especially in cases where the original image has too much distortion and very low success on watermark extracting process, the success of the watermark extraction was increased with this technique.