العلامة المائية الصفرية للصورة بالاعتماد على تقنيات جبرية متعددة

الباحث

سجى عبدالأمير كاظم

المشرف

أريج مصعب عبد الدائم

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم العلوم التطبيقية / الرياضيات التطبيقية

الشهادة

ماجستير

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Zero watermarking; Principal component analysis; Genetic algorithm; Image protection

الجبر الخطيء وهو فرع من فروع الرياضياتء؛ يركز على دراسة المصفوفات والمتجهات والتحويلات الخطية. يعتبر أداة أساسية في مجالات مختلفة، ويبرز دوره بشكل ملحوظ في معالجة الصور. وبصورة cold يحمل الجبر الخطي أهمية كبيرة في مجال تقنيات العلامات المائية. يتم استخدام التحويلات الجبرية المعروفة باسم طرق تحليل المصفوفات لاستخراج القيم المهمة بناءً على القيم الذاتية والمتجهات الذاتية. تشمل طرق تحليل المصفوفات هذه مجموعة من التقنيات المستخدمة في استخراج الميزات في تقنيات العلامات المائية للصور. يهدف هذا العمل إلى تقديم التطورات الرياضية والتعديلات لتصميم خوارزميات العلامات المائية الصفرية للصور الرقمية. يعتمد النهج في هذه الأطروحة بشكل أساسي على طريقتي تحليل المصفوفات Ay pall وهما PCA (تحليل المكونات الرئيسية) وتحليل LU يتم استخدام هذه الطرق لضمان استخراج العلامة المائية بنجاح وتعزيز مقاومة الخوارزمية ضد الهجمات الشائعة. في المرحلة الأولى، يتم استخدام نوعين من التحويلات؛ هما IWT (التحويل المويجي الصحيح) و DWT (التحويل المويجي المتقطع)، لإنشاء تقنيتين منفصلتين للعلامة المائية الصفرية دون الحاجة إلى أدوات إضافية. في المرحلة الثانية، يتم تصميم ثلاث تقنيات للعلامة المائية الصفرية. تتضمن التقنية الأولى استخدام (PCA بينما يتم دمج PCA مع WT في التقنية الثانية. وفي التقنية الثالثة، يتم استخدام كل من PCA وتحليل LU مع IWT تم اختيار هذه الطرق المحددة لتطوير خوارزميات قوية وآمنة للعلامات المائية الصفرية. تكشف النتائج التجريبية لهذه الأطروحة عن أداء ناجح وفعال لجميع الخوارزميات المقدمة. على وجه الخصوصء أظهرت خوار زميات العلامة المائية الصفرية التي تستخدم طريقة PCA أداءً متفوقًا مقارنة بالخوارزميات الأخرى التي تستخدم طرق تحليل المصفوفات. يدعم هذا الاستنتاج تحليل قيم الارتباط المعيارية (NC) قبل وبعد الهجمات. تبقى قيم NC ثابتة عند القيمة 1 قبل أي cages مما يشير إلى الحفاظ على سلامة العلامة Agila) وتصل أعلى dad لنسبة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) إلى 9 بعد الهجمات. بناءً على هذه النتائج، يمكن الاستدلال على أن طرق تحليل المصفوفات الجبرية قيمة laa وفعالة في مجال تقنيات العلامات المائية للصور الرقمية.

Linear algebra, a branch of mathematics, focuses on the study of matrices, vectors, and linear transformations. It serves as a foundational tool in various domains, with image processing being one notable field. In particular, linear algebra holds significant relevance in the realm of watermarking techniques. Algebraic transformations known as matrix decomposition methods are employed to extract essential values based on eigenvalues and eigenvectors. These decomposition methods encompass a range of techniques utilized for feature extraction in image watermarking. This work aims to introduce mathematical developments and modifications for designing digital image zero watermarking algorithms. The thesis approach primarily relies on two algebraic matrix decomposition methods, namely PCA (Principal Component Analysis) and LU decomposition. These methods are utilized to ensure successful watermark extraction and to enhance the algorithm's resistance against common attacks. In the first stage, two types of transforms, namely the IWT (Integer Wavelet Transform) and the DWT (Discrete Wavelet Transform), are employed to construct two distinct zero watermarking techniques, eliminating the need for additional tools. In the second stage, three zero watermarking techniques are devised. The first technique incorporates PCA, while the second technique combines PCA with IWT. The third technique employs both PCA and LU decomposition in conjunction with IWT. These specific methods have been chosen to develop secure and robust zero watermarking algorithms. The experimental results from this thesis reveal the successful and efficient performance of all the presented algorithms. In particular, the zero watermarking algorithms utilizing the PCA method demonstrated superior performance compared to other algorithms utilizing decomposition methods. This conclusion is supported by the analysis of Normalized Correlation (NC) values before and after attacks. The NC values remained consistently at 1 before any attack, indicating the preservation of watermark integrity, and the highest PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) value reached 37.6659 after attacks. Based on these findings, it can be inferred that algebraic decomposition methods are highly valuable and effective in the realm of digital image watermarking techniques.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب