Filigranı Gizleme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
Gri Ölçekli Bir Filigranı Gizleme
Deneylerde 256 × 256 boyutundaki popüler Lena görüntüsü kullanıldı ve filigranlı görüntü, görsel artefakt içermeyen 35 dB tepe sinyal-gürültü oranına (PSNR) sahipti.
Bulanıklaştırma saldırısı: Filigranlı görüntü, Gauss varyansı 7 (pencere boyutu 15 × 15) olan düşük geçişli bir filtre kullanılarak güçlü bir şekilde bulanıklaştırıldı. Temel olarak, filigranlı görüntünün yüksek frekanslı bileşenleri bu işlemden sonra çıkarılmıştır. Alınan filigranın oldukça tanınabilir olduğu sonuç gösterilir.
Medyan filtreleme saldırısı: Benzer şekilde, filigranlı görüntü, 7 × 7’lik bir maske kullanılarak medyan filtrelendi. Medyan filtreleme saldırısından sonraki sonuçlar gösterilmektedir, burada geri alınan filigran yine çok belirgindir.
Görüntü yeniden ölçeklendirme: Filigran eklenmiş görüntü, orijinal boyutunun dörtte birine ölçeklendi ve orijinal boyutlarına göre üst örneklendi. Birçok detayın kaybolduğunu görebiliriz. Alınan filigranı gösterir.
JPEG sıkıştırma saldırısı: JPEG sıkıştırma algoritması, filigranın en dayanıklı olması gereken saldırılardan biridir. JPEG sıkıştırmasının etkisi, %5 gibi çok düşük bir kalite faktörü kullanılarak incelenmiştir.
JPEG sıkıştırmasından sonra filigranlı görüntüyü gösterir. Görsel olarak, filigranlı görüntü, bariz bloklu efektler içerdiğinden ciddi şekilde zarar görmüştür. Gösterilen filigran, çıkarılan sonuçtur. Alınan filigranın çok net olduğu açıktır.
EZW sıkıştırma saldırısı : Gömülü sıfır ağaç (EZW) sıkıştırma algoritması, filigranın en dayanıklı olması gereken saldırılardan bir diğeridir. Filigranlı görüntü, SPIHT sıkıştırması (EZW sıkıştırma ailesinin bir üyesi) tarafından saldırıya uğradı.
Sıkıştırılmış sonuç gösterilir. Bozulmanın oldukça önemli olduğu açıktır. Bununla birlikte, gösterilen yeniden yapılandırılmış filigran yeniden tanınabilir.
Titreşim saldırısı: Titreşim saldırısı, filigranlı bir görüntüye geometrik bozulmalar getiren bir tür saldırıdır. Titreşim saldırısından sonraki sonucu, silinen ve çoğaltılan dört çift sütunla gösterir. Bu saldırının verdiği hasarın gözle görülmediği açıktır. Alınan filigranı herhangi bir senkronizasyon işlemi gerçekleştirmeden gösterir. Yine, alınan sonuç hala tanınabilir.
StirMark saldırısı: StirMark tarafından saldırıya uğrayan filigranlı görüntü gösterilir. StirMark yazılımının tüm varsayılan parametreleri kullanıldı. Saldırı öncesi ve sonrası filigranlı görüntünün hemen hemen aynı olduğu ancak aslında geometrik olarak bozulduğu algılanmaktadır.
Bu bozulmalar kafesler kullanılarak gösterilmektedir. Bozuk ağlardan StirMark’ın gücünü görmek kolaydır. Asenkronizasyon, piyasada bulunan birçok filigran algoritmasının saldırısı altında başarısız olmasının nedenidir.
Ayıklanan filigranı gösterir. Beş kez StirMark uygulanarak saldırıya uğrayan filigranlı görüntüyü gösterir. Gösterilen çıkarılan filigran şaşırtıcı derecede iyidir. Görünüşe göre, önerilen yer değiştirme tekniği, StirMark saldırısının neden olduğu etkileri bozdu.
Excel filigran kaldırma
Filigran kaldırma
Ücretsiz filigran kaldırma
Kyocera Yazıcı filigran kaldırma
Word Filigran kaldırma
Sayfa 1 yazısını kaldırma
Filigran kaldırma Video
Fotoğraf filigran kaldırma
unZign saldırısı: unZign, StirMark gibi davranır ve bunları karşılaştıran bir rapor bulunabilir. Birçok ticari filigran algoritması da bu saldırı altında başarısız oldu.
Bununla birlikte, elde edilen sonuçlar, hem Çince hem de İngilizce metinlerin iyi bir şekilde kurtarıldığını göstermektedir.
Kombinasyon saldırıları: Yaklaşımımızı test etmek için kombinasyon saldırıları da yapıldı. StirMark saldırısı, JPEG sıkıştırma (%5) ve bulanıklaştırma (7 × 7) sonrasında filigranlı görüntü gösterilir ve alınan filigran gösterilir.
180° döndürülmüş gösterilmektedir ve ilgili alınan filigran gösterilmektedir. Çıkarılan filigranın halen iyi durumda olduğu görülmektedir.
Hile: Orijinal işareti okunamaz hale getirmeyi amaçlayan birkaç filigran eklenebilir. Burada, aynı ana bilgisayar görüntüsüne ayrı ayrı beş farklı filigran gömüldü ve ortalaması alındı. Gizli anlaşma saldırısından sonraki filigranlı görüntü gösterilir.
Bu deneyde, bir saldırının gücü, saldırının parametreleri değiştirilebiliyorsa her zaman yeterince güçlü olacak şekilde ayarlanmıştır. Görüntü bozulması pratik uygulamalarda kabul edilmeyecek kadar ağır olsa da, iz yine de kolaylıkla düzeltilebilir.
İkili Filigranı Gizlemenin Sonuçları
Bu deneyde 256×256 ebadındaki Gökkuşağı resmi kullanılmıştır. İkili filigranın içeriği, 1497 ön plan pikselli Çince “ACADEMIA SINICA” metniydi. Oluşturulan filigranlı görüntü 27.23 dB PSNR’ye sahiptir, ancak yine PSNR değeri nispeten düşük olduğunda bile görsel artefakt yoktur.
Çift gizleme stratejimiz sayesinde toplam 2994 modüle edilmiş katsayı vardır. Farklı saldırı türleri altındaki genel performans özetlenmiştir. Bulanıklaştırma ve medyan filtreleme için kullanılan maskelerin boyutları sırasıyla 15×15 ve 11×11 idi.
Yeniden ölçeklendirme saldırısı, gri tonlamalı filigran durumunda olduğu gibi gerçekleştirildi. Gauss gürültüsünün varyansı 16 idi ve jitter saldırısı 5 sütun çiftini sildi/güncelledi. JPEG ve SPIHT sıkıştırmalarının altındaki %5 ve 128:1 sayıları sırasıyla kalite faktörünü ve sıkıştırma oranını gösterir.
StirMark saldırılarının altındaki 1 ve 5 sayıları, StirMark saldırısının gerçekleştirilme sayısını temsil eder. Şekil 18.16 ayrıca StirMark, flip ve jitter saldırılarını içeren saldırıların bir kombinasyonunu göstermektedir.
Normalleştirilmiş korelasyon değeri (0 ile 1 arasında) benzerlik ölçümü kullanılarak hesaplanmıştır. Daha yüksek değerler, alınan filigran ile orijinal filigran arasında daha iyi eşleşmeyi temsil eder.
Tanımlanan tüm saldırılar için en yüksek korelasyon değeri olan 1 elde edilmiştir. Bu deney dizisi, ikili gizleme şemasının gerçekten de bir ikili filigranı gömmek için süper bir mekanizma olduğunu göstermektedir.
Dijital görüntüleri korumak için bu bölümde sağlam bir damgalama şeması geliştirilmiştir. İnsan görsel modeli tarafından sağlanan JND eşik değerleri, bir filigranın yerleştirilmesine izin verilen maksimum algısal kapasiteye karar vermek için sunulmuştur.
Önerilen şema aşağıdaki özelliklere sahiptir: (1) gri ölçekli bir filigranın bağlamsal bilgisini kullanır; (2) bir ikili filigran gizleme için güvenliği artırmak üzere çoklu modülasyonlar uygular; (3) bir dalgacık dönüştürülmüş ana görüntünün yerel skalogramına uyarlanır; (4) bir yer değiştirme tekniği kullanarak geometrik bozulmalara sahip saldırılara karşı savunma yapar; ve (5) ana bilgisayar görüntüsünü kullanmadan (dolaylı olarak) kimlik doğrulaması yapar.
Deneyler, damgalama şemamızın yalnızca şeffaflığı değil, aynı zamanda sağlamlığı da sağlayabildiğini ve kimlik doğrulamanın orijinal kaynak olmadan yapılabileceğini göstermiştir.
Bu bölümde ele alınan bir ikili filigran için, uzamsal alandaki ön plan pikselleri doğrudan bir konak görüntünün uzay/frekans alanına gömülür. Filigran piksel sayısı fazla ise veya gömülü ikili filigran sayısı birden fazla ise, bu verileri gizlemek için gereken kapasite dikkate alınmalıdır.
Çözümlerden biri ikili filigranı dönüştürmek için ikili dalgacık dönüşümünü kullanmaktır, çünkü dalgacık alanında ön plan piksellerinin sayısı azalacaktır.
Bu bölümde, negatif modülasyon stratejisi benimsenmiştir. Uygulamada, bazı saldırılar hala negatif modülasyonla yeterince açıklanamaz. Modülasyon probleminin üstesinden geldik ve yeni bir damgalama yaklaşımı önerildi, iki filigran bir konak görüntüye gömüldü ve en az bir filigranın farklı saldırılardan sonra hayatta kalması için tamamlayıcı roller oynadı.
Bu, çoklu ortam koruması için neden pozitif modülasyonun veya negatif modülasyonun tek başına yeterli olmadığını açıklar.
Excel filigran kaldırma Filigran kaldırma Filigran kaldırma Video Fotoğraf filigran kaldırma Kyocera Yazıcı filigran kaldırma Sayfa 1 yazısını kaldırma Ücretsiz filigran kaldırma Word Filigran kaldırma
