Durağan imgeler için dönüşüm bölgesinde gürbüz damgalama algoritması
Robust transform domain watermarking algortihm for still images
Yazar: ONUR JANE
Danışman: PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal filigran = Digital watermark ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Sayısal damgalama, çoklu ortam güvenliğini sağlamak için son zamanlarda üzerinde çalışılan araştırma konularının başında gelmektedir. Bunun için, kullanıcıya ait damga verisi; metin, ses, imge, video ve benzeri bir orijinal çalışmaya çeşitli tekniklerle gömülmekte ve bu sayede ürün sahipliği kanıtlanabilmektedir. Ancak, korsanların damgalı çalışmaya uygulayacağı olası saldırılar, damganın orijinal çalışmadan anlaşılır bir şekilde çıkartılabilmesini/tespit edilebilmesini engelleyebilmektedir. Bu tür olası saldırılara karşı damganın anlaşılır biçimde çıkartılması/tespit edilmesi için çeşitli gürbüz damgalama algoritmaları geliştirilmiştir. Tez çalışmasında, durağan imgeler için dönüşüm bölgesinde Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ve Tekil Değer Ayrışımı (TDA) kombinasyonu ile ADD, TDA ve Alt ve Üst Ayrışma (AÜA) kombinasyonunu içeren gürbüz damgalama algoritmaları tasarlanmıştır. Literatürde, çeşitli dönüşüm teknikleriyle gürbüz damgalama algoritmaları geliştirilmesine rağmen; ADD, TDA ve AÜA kombinasyonunu içeren çalışmaya rastlanmamıştır. Bu bağlamda, söz konusu tez çalışması literatüre katkı sağlamaktadır. Literatürde, dönüşüm bölgesindeki damgalama algoritmaları, değişik tekniklerin kombinasyonu ile birbirinden farklılık gösterse de; kullanıcı hangi tekniği kendi uygulaması için kullanabileceği konusunda çekinceler yaşayabilmektedir ve hangi çalışmanın damgayı daha etkin çıkartabileceği/tespit edebileceği anlaşılamayabilmektedir. Bunun için, farklı bir teknikle yeni bir algoritma tasarlamak yerine, damga, ön süzgeçlemeyle daha etkin çıkartılabilmekte/tespit edilebilmektedir. Literatürde Bulanık Maskeleme (BM) tabanlı ön süzgeçlemeyle damgalı imgenin detayları belirgin olarak ortaya çıkarılarak damga çıkartma/tespit etme gerçekleştirilse de, BM tekniğinin birtakım saldırılarda etkinliği azalabilmektedir. Tez çalışmasında, bu dezavantaja çözüm olarak imgedeki varyans dağılımını esas alan ve ölçeklendirme katsayısını Gauss-Newton algoritmasıyla uyarlanır biçimde güncelleyen Uyarlanır Bulanık Maskeleme (UBM) tekniği kullanılmıştır. Deneysel sonuçlarda, literatürde bu amaçla daha önce kullanılmayan UBM tekniğinin, ön süzgeçleme kullanılmadığı duruma göre nesnel metrik kriterinde yaklaşık % 55'e kadar daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmektedir. Öte yandan sonuçlar, imge pekiştirmede kullanılan bir tekniğin, ön süzgeçleme olarak imge damgalamada da dönüşüm bölgesindeki bir tekniğe algoritma-bağımsız biçimde uygulanabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Digital watermarking has been one of the focal points of research interest in order to provide multimedia security recently. For this, watermark data belonging to the user is embedded on an original work such as text, audio, image and video and thus, product ownership can be proved. However, pirates may attack the watermarked data and may prevent the fact that watermark data can be clearly extracted/detected. Against such kind of attacks, various robust watermarking algorithms have been developed in order to extract/detect the watermark clearly. In this thesis, robust watermarking algorithms in transform domain for still images  have been designed and those two algorithms consist of both the combination of Discrete Wavelet Transform (DWT)-Singular Value Decomposition (SVD) and DWT-SVD-Lower and Upper Decomposition (LUD). Robust watermarking algorithms with various transform techniques have been developed in the literature; however, there is no algorithm that consists the combination of DWT-SVD-LUD. Hence, that study contributes to the literature by its novelty. Although watermarking algorithms in the transform domain differ from others by different combination of transform techniques, user may confuse which technique he/she can use for his/her application. Moreover, it is not well understood that which technique can extract/detect the watermark data more successful than others. Therefore, instead of developing a new watermarking algorithm with different transform technique, watermark data can be extracted/detected by pre-filtering in a more effectively way. In spite of the fact that Unsharp Masking (UM) based pre-filtering is used for watermark extraction/detection in the literature by causing the details of watermarked image become more manifest, effectiveness of UM may decrease in some attacks. In this thesis, Adaptive Unsharp Masking (AUM), which is based on variance distribution of the image and updates the scaling factor by Gauss-Newton algorithm in an adaptively way, has been used for pre-filtering as a solution to the disadvantages of UM. In addition to the fact AUM has not been used for the purpose of pre-filtering in watermarking algorithms in the literature yet; experimental results show that AUM gives more satisfactory results up to about 55% in objective quality metrics than the results before pre-filtering. Moreover; results show that the technique, AUM, which is primarily used for image enhancement can also be used for pre-filtering, in transform domain image watermarking in an algorithm-independently way.