SAYISAL İMGELERİN UZAY VE FREKANS DÜZLEMİ BİLEŞENLERİ KULLANILARAK DAMGALANMASI
|
|
- Gülistan Yumlu
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 SAYISAL İMGELERİN UZAY VE FREKANS DÜZLEMİ BİLEŞENLERİ KULLANILARAK DAMGALANMASI Mustafa ORAL 1 Murat FURAT 2 1,2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mustafa Kemal Üniversitesi, Hatay 1 e-posta: moral@mku.edu.tr 2 e-posta: mfurat@mku.edu.tr Anahtar Sözcükler: İmge Damgalama, Görüntü İşleme, Sayısal Ürünlerde Telif Hakları ve Güvenlik ABSTRACT This paper presents a watermarking method that will enable to protect the owners rights of digital images, which are easily copied and changed in the electronic media. The digital image is divided into blocks and the energy and frequencies of each block are calculated using DCT. Selected AC frequencies are modified as additive or subtractive with the desired weight by comparing energy and sum of DC coefficient and selected AC frequencies of the blocks individually. The watermark data can be copyright information, owner information or a digital logo. The results of experiments showed that, the embedded watermark data is resistant to picture cropping and lossy JPEG compression attacks. In our scheme, a binary logo image has been chosen as watermark. 1. GİRİŞ Internet teknolojilerinin getirdiği hız ile yazılım alanındaki yaşanan ilerlemeler, sayısal ortam içeriğinin, kaliteden ödün vermeksizin, sınırsız kopyalanabilmesine, kolaylıkla değiştirilebilmesine ve Internet üzerinden hızla dağıtılabilmesine olanak sağlamıştır [1]. Dolayısıyla, sayısal ortam ürünleri olan imge, ses, video gibi çalışmalar üzerindeki telif haklarının korunması ve güvenliğinin sağlanması ciddi bir sorun olarak ortaya çıkmıştır. Bu sorunun çözümü için önerilen yöntemlerden biri, bu ürünlerin damgalanmasıdır (watermarking). Damgalama ile sayısal ortama aktarılan bu ürünlere; ürün sahibi bilgisi, telif hakları, yapım yılı veya filigran gibi bilgiler eklenebilmektedir. Sayısal imgelere filigran damgalama işlemleri görünür ve görünmez olarak iki ayrı şekilde yapılır [2]. Görünür bir şekilde yapılan filigran damgalama yöntemlerinde filigran sayısal imgenin bir bölgesine kolaylıkla tespit edilebilecek şekilde yerleştirilir. Görünür damgalamaya örnek olarak, televizyon ekranındaki kanal logosu ve Internet te yayınlanan imgelerin bir köşesinde yer alan yayınlandığı site adresi gösterilebilir. Görünmez bir şekilde sayısal bir imgeye damgalanan filigranda uygulama yeri, kullanılan algoritma ve anahtarlar, sadece imgenin içine filigranı damgalayan yetkili kişi tarafından bilinir ve buna göre geri çıkarılır. Sayısal imgelerde damgalanan gizli filigranların çeşitli resim işleme saldırılarına karşı güvenliğinin sağlanması ve bu saldırılara karşı dayanıklı olması amaçlanır [1-6]. Filigran, saldırıya uğrayan imgeden tanınabilir bir benzerlikle çıkarılabilmelidir. Bunu sağlarken damgalama sonrası orijinal imge üzerinde oluşacak bozulma en az düzeyde tutulmalıdır. Ancak damgalanan bilginin dayanıklılığının artırılması bozulmanın da artmasına yol açmaktadır. Dolayısıyla, damgalama sonucunda oluşan imgedeki bozulma ile damgalanan filigranın resim işleme saldırılarına karşı dayanıklılığı arasında ters orantı bulunmaktadır. Damgalama algoritmaları, çalıştığı düzleme göre ikiye ayrılır. Uzay düzleminde (Spatial Domain) yapılan damgalama işlemlerinde, imge pikselleri üzerinde değişiklikler doğrudan yapılarak damgalama gerçekleştirilir. Frekans düzleminde (Frequency Domain) ise DCT (Discrete Cosine Transform), DWT (Discrete Wavelet Transform), DFT (Discrete Fourier Transform), FFT (Fast Fourier Transform) gibi dönüşüm araçları kullanılarak taşıyıcı imge öncelikle frekans düzlemine taşınır. Elde edilen frekans bileşenlerinin değiştirilmesiyle yapılan damgalamanın ardından ters dönüştürme uygulanarak damgalanmış ürün elde edilir. Bu çalışmada, bloklara ayrılmış taşıyıcı imgenin uzay düzlemindeki enerjisi ile frekans düzlemindeki DCT bileşenleri arasında kurulan ilişkiye dayalı yeni bir filigran damgalama yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemin dayanıklılığı JPEG sıkıştırma ve kesme (cropping) saldırılarına karşı test edilmiştir. Çalışmanın bütününde filigran ikilik (binary) bir logo olarak seçilmiştir.
2 2. MATERYAL VE YÖNTEM Görünmez filigran damgalama uygulamaları genel olarak ikiye ayrılır. Filigranın geri elde edilmesi için orijinal imgenin kullanılmasına dayanan yönteme kör olmayan damgalama adı verilir [9]. Orijinal imgenin kullanılmadan filigranın çıkarıldığı yöntem ise Kör damgalama olarak adlandırılır. Bunlardan başka geliştirilen bir yöntemde ise damgalanmış imgeden filigranın geri elde edilmesinde orijinal imge ve/veya orijinal filigran kullanılabilmektedir []. Bu çalışmada önerilen yöntemle, damgalanan imgeden filigranın geri elde edilmesinde orijinal imge kullanılmamakta, yani kör damgalama yapılmaktadır Damgalama Algoritması Damgalama yöntemi, taşıyıcı imgenin uzay düzleminde enerjisinin hesaplanması, frekans bileşenlerinin bulunması ve elde edilen değerler arasında yapılan karşılaştırma sonucu frekans katsayılarının değiştirilmesinden oluşmaktadır. Bu amaçla imge önce piksel boyutlarında bloklara ayrılır. Her bloğu oluşturan piksel yoğunlukları kullanılarak blokların enerjisi Denklem 1 ile hesaplanır. 7 [ = 7 x= 0 y= 0 ( x, y) 2 E f ] (1) Frekans düzlemine dönüştürme aracı olarak görüntü işleme uygulamalarında sıkça kullanılan DCT (Discrete Cosine Transform) seçilmiştir [1, 2, 7]. DCT ile her blok ayrı ayrı frekanslarına ayrılır (Denklem 2). 7 7 ( ) ( ) ( ) ( ) ( 2x + 1) uπ ( 2y + 1) vπ, v = α u α v f x, y cos cos (2) C u x= 0 y= Burada f(x,y) piksel yoğunluğunu, C(u,v) ise hesaplanan frekansın katsayısını verir. x, y, u ve v 0 ile 7 arasında değer alır ve α(u) ile α(v) aşağıdaki gibi hesaplanır. α( i) = 1, 2, i = 0 için i = 1,2,...7 için (3) piksel boyutlarındaki bir imge bloğu DCT kullanılarak frekanslarına ayrıldığında, 63 AC bileşen ile 1 DC bileşen elde edilir. Şekil 1 de zikzak numaralandırılmış bir imge bloğu görülmektedir. 0 ile numaralandırılan hücre DC, diğerleri AC bileşenleri göstermektedir. Damgalamada kullanılacak frekanslar, damgalama sonucu imgede oluşacak bozulma ve filigranın saldırılara karşı dayanıklılığı ile yakından ilgilidir. İnsan gözünün imgelerin alçak frekanslarında yapılan değişikliklere karşı daha duyarlı olmasından dolayı filigranın damgalanmasında alçak frekans bandındaki bileşenler seçilmemelidir. Kayıplı sıkıştırma algoritmalarında (örneğin düşük kalitede JPEG sıkıştırma) yüksek frekanslı bileşenler göz önünde bulundurulmamaktadır. Dolayısıyla, damgalama için yüksek frekans bandında yapılacak değişiklikler, kayıplı sıkıştırma algoritmalarında filigran bilgisinin önemli oranda kaybolmasına neden olmaktadır. Sonuç olarak, filigranın damgalanmasında orta frekans bandının seçimi en uygun olmaktadır [1]. Şekil 1 de gri renk ile vurgulanmış hücreler orta frekans bandı olarak tespit edilmiştir. Yapılan testler sonunda koyu renk ile belirtilen 16, 19, 24, 25 numaralı frekanslar bu çalışmada damgalama işlemi için kullanılmıştır Şekil 1. Zikzak numaralandırılmış imge bloğu Damgalanan imgenin bir bölümünün kesilmesi ya da değiştirilmesi sonucu o bölümdeki filigran bilgisi tamamen kaybedilmektedir. Bunu önlemek amacıyla damgalama öncesinde filigrana bir anahtar sayıya bağlı olarak istenen miktarda permutasyon uygulanır. Böylece kesme ya da değiştirilme sonucu kaybedilen filigran bilgisi genele yayılarak daha dayanıklı bir damgalama gerçekleştirilir. Permutasyon işleminin ardından filigran imge ile eşit sayıda bloklara ayrılır. piksel boyutunda imge bloğu Enerji Hesaplama Kullanılacak ağırlık ile AC frekanslar Kullanılacak filigran bilgisi (0,1) DCT Dönüştürme Damgalama İşlemi Ters DCT Dönüştürme Filigran damgalanmış imge bloğu Şekil 2. Filigran damgalama algoritması
3 λ λ λ λ λ. f=1 f=0 f=1 f=0 f=1. R-2λ R-λ R R+λ R+2λ R+3λ Şekil 3. Damgalama algoritması için oluşturulan dönüşüm cetveli Şekil 2 de damgalama algoritmasının blok diyagramı görülmektedir. Taşıyıcı imge ile eşit sayıda bloklara ayrılan filigranın her bloğundaki bilgi, imgenin bir bloğuna damgalanmaktadır. Şekil 3 de damgalama işlemi için oluşturulan dönüşüm cetveli görülmektedir. Dönüşüm cetvelinde f ikilik filigran bilgisini, λ damgalama ağırlığını, R ise imge bloğunun enerjisinin karekökünü göstermektedir. λ kadar birimlere ayrılan dönüşüm cetvelinin her birimini ardışık olarak filigran bilgisi temsil eder. Buna göre, her blokta DC ile damgalama için seçilen AC frekansın katsayıları toplamının oluşturulan cetvel üzerindeki yeri tespit edilir. Dönüşüm cetvelinde, DC ile seçilen AC toplamının en yakın filigran bilgisinin temsil edildiği birimin orta noktasına gelecek şekilde yeni AC katsayısı hesaplanır. Böylece görüntü frekanslarında yapılan değişiklik 0-λ arasında olacağından, sabit ağırlıkla yapılan damgalama yöntemlerine göre daha az bozulma ile dayanıklı bir damgalama gerçekleştirilecektir. Damgalama sonunda hesaplanan yeni frekansların bulunduğu imge bloklarına ters DCT uygulanarak yeni piksel yoğunlukları hesaplanır (Denklem 4). f 7 7 ( ) ( ) ( ) ( ) ( 2x + 1) uπ ( 2y + 1) vπ x, y = α u α v C u, v cos cos (4) x= 0 y= Burada f ( x, y) imgenin yeni piksel yoğunluğunu, C ( u, v) değiştirilmiş frekans bileşenini göstermektedir. x, y, u, v 0 ile 7 arasında değer alır ve α(u) ile α(v) Denklem 3 ile hesaplanır Filigranın Geri Elde Edilmesi Filigranın geri elde edilmesinde damgalama işlemi için seçilen AC frekanslar, damgalama ağırlığı ve filigranın permutasyonunda kullanılan anahtar sayı ile permutasyon sayısı kullanılacaktır. Şekil 4 de filigranın geri çıkarılması için gerekli algoritmanın blok diyagramı görülmektedir. Filigranın imgeden geri elde edilmesinde, damgalamada olduğu gibi, ilk olarak imge piksel boyutlarında bloklara ayrılarak her bloğun frekansları ile enerjisi hesaplanır. Elde edilen değerler ve damgalama ağırlığı kullanılarak Şekil 3 deki dönüşüm cetveli tekrar oluşturulur. Bu cetvel üzerinde her bloğun DC katsayısı ile filigranın aranacağı AC frekansın katsayısının toplamının cetvel üzerinde bulunduğu birim, oraya damgalanan filigran bilgisini (0 veya 1) verir. İmge bloklarından elde edilen bu bilgilerin bütünü permutasyon ile karıştırılmış ikilik filigranı verir. Dolayısıyla, filigranın aslını elde etmek için daha önce kullanılan anahtar sayı ile terspermutasyon uygulanır. x boyutunda filigran damgalanmış imge bloğu Enerji Hesaplama Kullanılan ağırlık ve AC frekansları DCT Dönüştürme Geri Elde Etme İşlemi x boyutunda imge bloğuna damgalanmış filigran bilgisi Şekil 4. Filigranı geri çıkarma algoritması 3. DENEYLER Gri seviyeli piksel boyutlarındaki Lena imgesi deneyler için kullanılmıştır. Bu imgeye 1212 piksel boyutlarında ikilik filigran (Şekil 5.b), λ ağırlık miktarını temsil etmek üzere, dört farklı ağırlıkla (λ=14, 1, 26 ve 3) damgalanmıştır. Filigranın dayanıklılığının belirlenebilmesi için, JPEG kayıplı sıkıştırması ve kesme işlemi değişik ağırlıklarla damgalanmış imgelere uygulanmıştır. Damgalanan imgenin kalitesi PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) ile ölçülmüştür (Tablo 1). Yüksek PSNR değeri kalitenin yüksekliğini yani imgedeki bozulmanın az olduğunu göstermektedir. Damgalama ağırlığı arttırıldıkça imgede oluşan bozulma artmakta dolayısıyla kalite de düşmektedir. Damgalama Ağırlığı PSNR 14 41,7 1 40, , ,077 Tablo 1. Çeşitli ağılıklarla filigran damgalan Lena görüntüsünün kalite ölçümü (PSNR)
4 İmgeye yapılan saldırılar sonucunda geri elde edilen filigranların orijinaline benzerliği NC (Normalized Correlation) kullanılarak ölçülmüştür. kaybedilen bilgi, filigranın geneline bir gürültü olarak yansımıştır (Şekil 4.d). 1 Lena NC JPEG Sıkıştırma Oranı λ=14 λ=1 λ=26 λ=3 Çizelge 1. JPEG kayıplı sıkıştırması yapılan Lena görüntüsünden elde edilen filigranların benzerlik ölçümleri (a) (b) Yöntemin JPEG kayıplı sıkıştırma saldırısına tepkisini değerlendirebilmek amacıyla damgalanmış görüntüler dokuz farklı oranda (%10-..-%90) sıkıştırılmış ve filigran geri elde edilmiştir. Elde edilen filigranların aslına benzerlikleri (NC) ile JPEG kalitesi arasındaki ilişki Çizelge 1 de gösterilmiştir. Grafik incelendiğinde, damgalama ağırlığının artması ile birlikte, imge içindeki filigranın JPEG kayıplı sıkıştırmasına karşı gösterdiği direnç artmış, yani daha yüksek benzerlikle geri elde edilmiştir. Kesme sonunda NC kalan bölüm (%) 100 1, , , , , , , , , ,13 Tablo 2. Kesme saldırısı sonucu geri elde edilen filigranların damgalama ağırlığına göre benzerlik (NC) ölçümleri Filigrana yapılan saldırılardan bir diğeri de kesme işlemidir. Bu işlem için λ=14 ağırlıkla damgalanmış Lena imgesi %10 ile %90 aralığında kesilmiş ve imgenin kalan bölümünden filigranlar geri elde edilmiştir. Elde edilen filigranların aslına benzerlikleri ile saldırı sonrası imgenin kalan kısmının oranı arasındaki ilişki Tablo 2 de gösterilmiştir. Tablo 2 incelendiğinde, kaybedilen filigran bilgisinin imgenin kesilen bölümü ile doğru orantılı olduğu görülmektedir. λ=14 ile damgalanmış ve %50 oranında kesilerek saldırıya uğratılmış Lena imgesi ve bu imgeden geri çıkarılan filigran, orijinal imge ve filigran ile birlikte Şekil 5 de görülmektedir. Filigranın damgalama işlemi öncesinde permutasyona uğratılması sonucu imgenin kesilen bölümünden (c) Şekil 5. a) Orijinal Lena imgesi, b) filigran, c) Çevresinden 0 piksel kesilip siyah renk doldurulan Lena imgesi, d) Kesilen imgeden elde edilen filigran 4. SONUÇ Bu çalışmada sayısal ortama aktarılan imgeler üzerindeki telif haklarının korunması amacıyla yapılan filigran damgalama için bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem ile görünmez olarak damgalanan imgeye JPEG kayıplı sıkıştırması ve kesme işlemi, çeşitli oranlarda uygulanarak saldırılar yapılmış, filigranın dayanıklılığı test edilmiştir. Kullanılan filigran, yüksek oranlarda JPEG sıkıştırılan imgelerden ve önemli oranlarda kesilen imgelerden tanınabilir benzerliklerde geri elde edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem ile filigran damgalanan imgelerde JPEG ve kesme işlemlerine karşı dayanıklı bir algoritma geliştirilmiştir. 5. KAYNAKLAR [1] HSU, C.T. and WU, J.L., Hidden Digital Watermarks in Images, IEEE Transaction on Image Processing, (1):5-6, [2] SHIEH, C.S., HUANG, H.C., WANG, F.H. and PAN, J.S., Genetic Watermarking Based on Transform Domain Techniques, Pattern Recognition, 37: , [3] KUTTER, M., JORDAN, F. and BOSSEN, F., Digital Signatures of Color Images using Amplitude Modulation, Proc. of SPIEEI97, pp , [4] ULUDAĞ, U., GUNSEL, B., TEKALP, A.M., Robust Watermarking of Busy Images Proceeding of SPIE Electronic Imaging 2001 Conference, Vol. 4314, [5] CHAN, C.K. and CHENG, L.M., Security of Lin s Image Watermarking System, The (d)
5 Journal of Systems and Software, 62: , [6] EGGERS, J.J. and SU, J.K., Performance of a Practical blind Watermarking Scheme, Proceedings of SPIE, Vol.4314, [7] HERNANDEZ, J.R., AMADO, M. and PEREZ- GONZALEZ, F., DCT-Domain Watermarking Techniques for Still Images: Detector Performance Analysis and a New Structure, IEEE Transaction on Image Processing, 9(1): 55-6, [] KUTTER, M. and PETITCOLAS, F.A.P., A fair benchmark for image watermarking systems, Journal of Electronic Imaging, vol. 9(4): , [9] ARNOLD, M., SCHMUCKER, M. and WOLTHUSEN, S. D., Techniques and Applications of Digital Watermarking and Content Protection, Artech House, 273, London.
FREKANS DÜZLEMĐNDE ĐMGE DAMGALAMASINDA KULLANILAN AC FREKANSLARIN VE PERMÜTASYON ANAHTARI SEÇĐMĐNĐN KALĐTE ÜZERĐNE ETKĐSĐ
FREKANS DÜZLEMĐNDE ĐMGE DAMGALAMASINDA KULLANILAN AC FREKANSLARIN VE PERMÜTASYON ANAHTARI SEÇĐMĐNĐN KALĐTE ÜZERĐNE ETKĐSĐ Murat Furat 1 Mustafa Oral 1 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Çukurova
DetaylıSayısal İmgeler için Ayrık Kosinüs Dönüşümü Esaslı Veri Gizlemenin Ataklara Dayanıklılığı
Akademik Bilişim 12 - XIV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 1-3 Şubat 2012 Uşak Üniversitesi Sayısal İmgeler için Ayrık Kosinüs Dönüşümü Esaslı Veri Gizlemenin Ataklara Dayanıklılığı Murat Yeşilyurt
DetaylıSAYISAL İMGELER İÇİN AYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜMÜ ESASLI VERİ GİZLEMENİN ATAKLARA DAYANIKLILIĞI
SAYISAL İMGELER İÇİN AYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜMÜ ESASLI VERİ GİZLEMENİN ATAKLARA DAYANIKLILIĞI Murat YEŞİLYURT *, Ahmet Turan ÖZCERİT **, Yıldıray YALMAN * ve İsmail ERTÜRK * (*) Turgut Özal Üniversitesi, Bilgisayar
DetaylıİMGELERDE DWT İLE DAMGALAMA METODU
İMGELERDE DWT İLE DAMGALAMA METODU Dr.Ersin ELBAŞI Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Kavaklıdere, Ankara ersin.elbasi@tubitak.gov.tr Özetçe Yayın hakkını koruma amaçlı kullanılan
DetaylıVERĐ SAKLAMA YÖNTEMLERĐ: SAYISAL GÖRÜNTÜLERĐN DAMGALANMASI, AMAÇLARI VE UYGULAMA ALANLARI
VERĐ SAKLAMA YÖNTEMLERĐ: SAYISAL GÖRÜNTÜLERĐN DAMGALANMASI, AMAÇLARI VE UYGULAMA ALANLARI Mustafa ORAL 1 Murat FURAT 2 1 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mustafa Kemal Üniversitesi, Hatay 2
DetaylıDalgacık Dönüşümü ile Damgalama
Dalgacık Dönüşümü ile Damgalama Mustafa UÇAK Kocaeli Üniversitesi Elektronik Ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü İmge İşleme Laboratuarı İzmit/Kocaeli mustafa.ucak@emo.org.tr ÖZETÇE Sıkıştırma teknolojilerinin
DetaylıİKİLİ VE RENKLİ LOGO İLE SAYISAL DAMGALAMA DIGITAL WATERMARKING WITH BINARY AND COLORED WATERMARK
İKİLİ VE RENKLİ LOGO İLE SAYISAL DAMGALAMA DIGITAL WATERMARKING WITH BINARY AND COLORED WATERMARK Selçuk KİZİR 1 H.Metin ERTUNÇ 2 Hasan OCAK 3 1,2,3 Kocaeli Üniversitesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-9. İmge Sıkıştırma. Dersin web sayfası: (Yrd. Doç. Dr. M.
İMGE İŞLEME Ders-9 İmge Sıkıştırma (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ İmge Sıkıştırma Veri sıkıştırmanın
DetaylıVeysel Aslanta, M Do ru
Veysel Aslanta, MDoru, Genetik Algoritma (GA) kullanarak (Singular Value Decomposition - SVD) resim Ç (scaling factors - SFs) kullanarak alues - SVs) metotta, maksimum optimize maksimum saydam da S Anahtar
DetaylıUyarlanır Tersinir Görüntü Damgalama (Adaptive Reversible Image Watermarking)
Uyarlanır Tersinir Görüntü Damgalama (Adaptive Reversible Image Watermarking) 1 *Can Yüzkollar, 2 Burhan Baraklı, 3 Ümit Kocabıçak * 1,3 Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği,
DetaylıGöksel GÜNLÜ Gazi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Müh. Böl.
GLOBAL AYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜMÜ İLE GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA BAŞARIMIN İYİLEŞTİRİLMESİ IMPROVING THE PERFORMANCE OF THE IMAGE COMPRESSION BY GLOBAL DISCRETE COSINE TRANSFORM Göksel GÜNLÜ goksel@gazi.edu.tr Gazi
DetaylıGürültü İçeren İnsan Yüzü Görüntülerinde Ayrık Kosinüs Dönüşümü - Alt Bant Tabanlı Yüz Tanıma
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Teknoloji GU J Sci Part:C 3(2):457-462 (2015) Gürültü İçeren İnsan Yüzü Görüntülerinde Ayrık Kosinüs Dönüşümü - Alt Bant Tabanlı Yüz Tanıma Ahmet
DetaylıAradeğerleme Hatasının Genişletilmesine Dayalı Tersinir Görüntü Damgalama. Reversible Image Watermarking Based on Interpolation Error Expansion
Aradeğerleme Hatasının Genişletilmesine Dayalı Tersinir Görüntü Damgalama Reversible Image Watermarking Based on Interpolation Error Expansion 1 İbrahim YILDIRIM and 1 Burhan BARAKLI 1 Faculty of Engineering,
DetaylıStenografi ve Steganaliz. Hamza Duman / F.Ü. Yazılım Mühendisliği
Stenografi ve Steganaliz STEGANOGRAFİ NEDİR? Steganografi, mesajı gömme yoluyla bilgiyi saklama sanatı ve bilimidir. Yunanca «steganos» kelimesinden gelmektedir. Bir nesnenin içerisine bir verinin gizlenmesi
DetaylıSTEGANOGRAFİK KÜTÜPHANE
STEGANOGRAFİK KÜTÜPHANE Zekeriya ERKİN 1 Bülent ÖRENCİK 2 1,2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Elektrik-Elektronik Fakültesi İstanbul Teknik Üniversitesi, 34469, Maslak, İstanbul 1 e-posta: erkin@ce.itu.edu.tr
DetaylıSahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması
Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr
Detaylı8. Dayanıklı Sayısal Damgalama ve Damga Güvenliği
8. Dayanıklı Sayısal Damgalama ve Damga Güvenliği Örtülü (damgalı/gizli mesajlı) ortam üzerinde gerçekleştirilen normal veya muhtemel kötü niyetli işlemler sonucunda dahi damganın görülebilir kalması ya
DetaylıRESİM İÇERİSİNDEKİ GİZLİ BİLGİNİN RQP STEGANALİZ YÖNTEMİYLE SEZİLMESİ
Akademik Bilişim 2007 Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya 31 Ocak 2 Şubat 2007 RESİM İÇERİSİNDEKİ GİZLİ BİLGİNİN RQP STEGANALİZ YÖNTEMİYLE SEZİLMESİ Andaç ŞAHİN*, Ercan BULUŞ*, M. Tolga SAKALLI* ve H. Nusret
DetaylıMobil Platformda AKD Tabanlı Görüntü Damgalama
Mobil Platformda AKD Tabanlı Görüntü Damgalama A.Uçar, Y. Becerikli ÖZET Günümüzde akıllı telefonlardan çekilen görüntülerin doğrudan cihaz üzerinden internette paylaşılması özellikle gençler arasında
DetaylıRENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ
Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,
Detaylı7. Damgalama Yöntemleri ve Uygulamaları
7. Damgalama Yöntemleri ve Uygulamaları Damgalama Yöntemleri Damgalanacak dosyaya göre damgalama çeşitleri. Şekil 1. Damgalanacak dosyaya göre damgalama çeşitleri. Görüntü Damgalama Terminolojisi Günümüzde
DetaylıAYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜM KATSAYILARI FİLİGRAN EKLEME YÖNTEMİNE GENETİK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI
NWSA ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2008, Volume: 3, Number: 3 Article Number: A0084 NATURAL AND APPLIED SCIENCES COMPUTER ENGINEERING Received: December 2007 Accepted: June 2008
DetaylıTekil Değer AyrıĢımı Metodu ile Renkli Resimler Ġçin Bir Damgalama Uygulaması
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Tekil Değer AyrıĢımı Metodu ile Renkli Resimler Ġçin Bir Damgalama Uygulaması ġ. Doğan 1, T. Tuncer 2, E. Avcı
DetaylıGörüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları
Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları GRİ SEVİYE DÖNÜŞÜMLERİ Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu:
1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği Uludağ Üniversitesi 1992 Y. Lisans Elektronik
Detaylıİmge Histogramı Kullanılarak Geometrik Ataklara Dayanıklı Yeni Bir Veri Gizleme Tekniği Tasarımı ve Uygulaması
Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa İmge Histogramı Kullanılarak Geometrik Ataklara Dayanıklı Yeni Bir Veri Gizleme Tekniği
DetaylıİMGE HİSTOGRAMI KULLANILARAK GEOMETRİK ATAKLARA DAYANIKLI YENİ BİR VERİ GİZLEME TEKNİĞİ TASARIMI VE UYGULAMASI
İMGE HİSTOGRAMI KULLANILARAK GEOMETRİK ATAKLARA DAYANIKLI YENİ BİR VERİ GİZLEME TEKNİĞİ TASARIMI VE UYGULAMASI Yıldıray YALMAN İsmail ERTÜRK Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü
DetaylıBölüm 7 Renkli Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Genç sanatçının, rengin sadece tanımlayıcı değil aynı zamanda kişisel ifade anlamına geldiğini anlaması renge dokunmasından
DetaylıDENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI
DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI AMAÇ: DTMF işaretlerin yapısının, üretim ve algılanmasının incelenmesi. MALZEMELER TP5088 ya da KS58015 M8870-01 ya da M8870-02 (diğer eşdeğer entegreler
Detaylıİkili imgeler için blok tabanlı yeni bir kimlik doğrulama yöntemi
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi mühendislik dergisi Cilt: 8, 3, 525-534 3-9 Temmuz 2017 İkili imgeler için blok tabanlı yeni bir kimlik doğrulama yöntemi Türker TUNCER Fırat Üniversitesi, Adli
DetaylıDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 1 (2013) 58 68 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Araştırma Makalesi Aradeğerleme Hatalarının Histogram Değiştirilmesine Dayalı Tersinir Görüntü
DetaylıResim İçerisindeki Gizli Bilginin RQP Steganaliz Yöntemiyle Sezilmesi
Resim İçerisindeki Gizli Bilginin RQP Steganaliz Yöntemiyle Sezilmesi Trakya Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 22030, Edirne andacs@trakya.edu.tr, ercanb@trakya.edu.tr,
DetaylıElena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007
AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANARAK SABİT GÖRÜNTÜLER İÇİN SAYISAL DAMGALAMA Oğuz FINDIK DOKTORA TEZİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI Konya, 2010 ii
DetaylıERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİMDALI. I. GENEL BİLGİLER Ders Adı
BİM618 Evrimsel Algoritmalar Öğretim Üyesi Prof. Dr. Derviş Karaboğa Görüşme Saatleri 8.00-17.00 E posta: karaboga@erciyes.edu.tr http://abis.erciyes.edu.tr/sorgu.aspx?sorgu=236 Erciyes Üniversitesi, Mühendislik
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-8 YARDIMCI NOTLARI -2018 Gri Seviye Dönüşümleri Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıÇift Tonlu Çoklu Frekans Kodlama Sisteminin Optimize Edilmesi
ISSN: 2148-0273 Cilt 3, Sayı 1, 2015 Vol. 3, Issue 1, 2015 Çift Tonlu Çoklu Frekans Kodlama Sisteminin Optimize Edilmesi Halil Kaygısız 1, Abdülkadir Çakır 2 Özet Çift Tonlu Çoklu Frekans (Dual Tone Multi
Detaylı24 bit renkli hareketli resimler (video) üzerinde geliştirilen sırörtme yöntemi
SAÜ Fen Bil Der 19. Cilt, 1. Sayı, s. 1-6, 2015 24 bit renkli hareketli resimler (video) üzerinde geliştirilen Yasemin Yıldız 1*, Ahmet T. Özcerit 2 ÖZ 08.01.2014 Geliş/Received, 18.04.2014 Kabul/Accepted
DetaylıGerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması
Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Kocaeli Üniversitesi Elektronik
DetaylıDoç.Dr. GÜZİN ULUTAŞ
Doç.Dr. GÜZİN ULUTAŞ ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1980 TRABZON - MERKEZ T: 4623773622 F: gulutas@ktu.edu.tr
DetaylıYinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri
Yinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri innur Kurt, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi ilgisayar Mühendisliği ölümü Maslak 8066, İstanbul {kurt,gokmen}@cs.itu.edu.tr Özetçe Görüntü
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
DetaylıGERÇEK ZAMANLI VİDEO KAYITLARINA VERİ GİZLEME UYGULAMASI
GERÇEK ZAMANLI VİDEO KAYITLARINA VERİ GİZLEME UYGULAMASI Yıldıray YALMAN İsmail ERTÜRK Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü yildirayyalman1@kocaeliedutr erturk@kocaeliedutr ÖZET
DetaylıRS STEGANALİZDE MASKELEME YÖNÜNÜN GİZLİ BİLGİNİN SEZİLMESİNE ETKİLERİ
RS STEGANALİZDE MASKELEME YÖNÜNÜN GİZLİ BİLGİNİN SEZİLMESİNE ETKİLERİ Andaç ŞAHİN MESUT 1, Ercan BULUŞ 2, M. Tolga SAKALLI 1, H.Nusret BULUŞ 1 1 Trakya Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Bilgisayar
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıGenlik Modülasyonu Algoritması ile Görüntü İçerisine Veri Gizleme
Genlik Modülasyonu Algoritması ile Görüntü İçerisine Veri Gizleme Andaç Mesut 1, Bora Aslan 2, M. Tolga Sakallı 1, Füsun Yavuzer Aslan 1 1 Trakya Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Edirne 2
DetaylıSU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ
SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ Doç. Dr. Serkan AKSOY T.C. Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü - (GYTE) Elektronik Mühendisliği Bölümü E-mail: saksoy@gyte.edu.tr SUNUM PLANI 1. Eğitim Öğretim
DetaylıRGB Görüntülerin Bit Değişimi ve Ripplet-I Dönüşümü Tabanlı Şifreleme ile Filigranlanması
RGB Görüntülerin Bit Değişimi ve Ripplet-I Dönüşümü Tabanlı Şifreleme ile Filigranlanması H. Yaşar, M.Ceylan Özet Bu çalışmada ikili sayı formatında gizli görüntüler ve 24 bit RGB formatında taşıyıcı görüntüler
DetaylıDairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı
Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunozmen@yahoo.com Dairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı 1. Giriş Zemin taşıma gücü yeter derecede yüksek ya
DetaylıKABLOSUZ ÇOKLU ORTAM ALGILAYICI AĞLARINDA DAMGALAMA İLE GÜVENLİ VERİ KÜMELEME ***
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 28, No 3, 587-594, 2013 Vol 28, No 3, 587-594, 2013 KABLOSUZ ÇOKLU ORTAM ALGILAYICI AĞLARINDA
DetaylıGEOMETRİK ŞEKİLLER İLE FREKANS BÖLGESİNDE SAYISAL İMGE DAMGALAMA
GEOMETRİK ŞEKİLLER İLE FREKANS BÖLGESİNDE SAYISAL İMGE DAMGALAMA Ergun ERÇELEBİ Yüksel TOKUR M. Beyhan BAYIK 3 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Gaziantep Üniversitesi, 730 Gaziantep, ercelebi@gantep.edu.tr,3
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 8 Multispektral Görüntüleme ve Uygulamaları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Multispektral Görüntüleme Her piksel için birkaç adet spektral kanalda ölçüm değeri
DetaylıISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number:, Article Number: 1A0173 ENGINEERING SCIENCES Burhan Ergen Received: November 010 Muhammet Baykara Accepted: February 011 Firat
DetaylıWavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi
Wavelet Transform and Applications A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi Multiresolution Signal Processing Lincoln idea by Salvador Dali Dali Museum, Figueres, Spain M. Mattera Multi-resolution signal and
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT
GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT İçerik Görüntü işleme nedir, amacı nedir, kullanım alanları nelerdir? Temel kavramlar Uzaysal frekanslar Örnekleme (Sampling) Aynalama (Aliasing)
DetaylıDÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL HABERLEŞME SİSTEMLERİ TEORİK VE UYGULAMA LABORATUVARI 1.
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL HABERLEŞME SİSTEMLERİ TEORİK VE UYGULAMA LABORATUVARI 1. DENEY GENLİK MODÜLASYONUNUN İNCELENMESİ-1 Arş. Gör. Osman
DetaylıHAVA ARAÇLARINDAKİ ELEKTRONİK EKİPMANLARIN SOĞUTULMASINDA KULLANILAN SOĞUTMA SIVILARININ PERFORMANSA BAĞLI SEÇİM KRİTERLERİ
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli HAVA ARAÇLARINDAKİ ELEKTRONİK EKİPMANLARIN SOĞUTULMASINDA KULLANILAN SOĞUTMA SIVILARININ PERFORMANSA BAĞLI SEÇİM
DetaylıUMAS 2017 INTERNATIONAL ENGINEERING RESEARCH SYMPOSIUM ULUSLARARASI MÜHENDİSLİK ARAŞTIRMALARI SEMPOZYUMU
STEGANOGRAFİ İÇİN EN UYGUN RESMİ BELİRLEYEN UYGULAMA ARAYÜZ TASARIMI Nazlıcan Çelik, Mehmet Zeki Konyar *, Sümeyya İlkin, Adnan Sondaş Kocaeli Üniversitesi, Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü, 41340,
Detaylı91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl Doktora
1. Adı Soyadı: Yıldıray YALMAN ÖZGEÇMİŞ 2. Doğum Tarihi: 1982 3. Unvanı: Doç. Dr. Tel: (312) 551 5437 yyalman@turgutozal.edu.tr 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Elektronik ve Bilgisayar
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Final Harris ve Moravec Köşe Belirleme Metotları Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim
DetaylıGÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT
GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Göksel Günlü Doğum Tarihi: 04 12 1979 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektr. Muh. Gazi Üniversitesi 2001 Y. Lisans
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Dijital Sinyal İşleme EEE
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Dijital Sinyal İşleme EEE409 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıData Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 3. Veri ve Sinyaller
Veri İletişimi Data Communications Suat ÖZDEMİR Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 3. Veri ve Sinyaller Analog ve sayısal sinyal Fiziksel katmanın önemli işlevlerinden ş birisi iletim ortamında
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
DetaylıİŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)
İşaret ve Sistemler İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr oda no: 303 (T4 / EEM) Kaynaklar: 1. Signals and Systems, Oppenheim. (Türkçe versiyonu: Akademi Yayıncılık)
DetaylıFrekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi
IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi Erdal Panayırcı
DetaylıCCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI
CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü
DetaylıGöktürk Alfabesi Tabanlı Görsel Sır Paylaşımı Metodu ile Veri Gizleme Uygulaması
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 31:3 (2016) 781-789 Göktürk Alfabesi Tabanlı Görsel Sır Paylaşımı Metodu ile Veri Gizleme Uygulaması Türker Tuncer 1*, Engin Avcı
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim
DetaylıSÜREKLİ SAKLI MARKOV MODELLERİ İLE METİNDEN BAĞIMSIZ KONUŞMACI TANIMA PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ
Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 12, Sayı 1, 2007 SÜREKLİ SAKLI MARKOV MODELLERİ İLE METİNDEN BAĞIMSIZ KONUŞMACI TANIMA PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ Cemal HANİLÇİ Figen
DetaylıDoç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr
Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM
DetaylıYönbağımsız ve Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering
Yönbağımsız Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering Deniz Yıldırım 1, Bekir Dizdaroğlu 2 1 Harita Mühendisliği Bölümü, 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz Teknik
Detaylıİkili imgeler için mayın tarlası oyunu tabanlı yeni bir veri gizleme algoritması
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 31:4 (2016) 951-959 İkili imgeler için mayın tarlası oyunu tabanlı yeni bir veri gizleme algoritması Türker Tuncer 1*, Derya Avcı
DetaylıGenlik Modülasyonu Algoritması ile Görüntü İçerisine Veri Gizleme
Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Genlik Modülasyonu Algoritması ile Görüntü İçerisine Veri Gizleme Andaç Mesut 1, Bora Aslan
Detaylı5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri
Elektrik devrelerinde ölçülebilen büyüklükler olan; 5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri Akım Gerilim Devrede bulunan kaynakların tiplerine göre değişik şekillerde olabilir. Zamana bağlı
DetaylıEGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY
EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY INTRODUCTION TO COMMUNICATION SYSTEM EXPERIMENT 4: AMPLITUDE MODULATION Objectives Definition and modulating of Amplitude
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529
DetaylıDr. Akif AKGÜL Oda No: 303 VERİ GİZLEME I GİZLİYAZI YÖNTEMLERİNİN TEMELLERİ
Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr Oda No: 303 VERİ GİZLEME I GİZLİYAZI YÖNTEMLERİNİN TEMELLERİ Gizliyazı Nedir? Steganography iki parçadan oluşan Yunanca bir kelimedir. Bu kelimeyi oluşturan Steganos
DetaylıELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ Doktora Yeterlik Sınavı, başvurunun yapıldığı ve Doktora Yeterlik Komitesi nin başvuruyu onayladığı dönemdeki, dönem sonu sınavlarının
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıİSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ DCT TANIM KÜMESİNDEKİ DAMGALAMA İŞLEMLERİ İÇİN YAZILIM/DONANIM ORTAKLI SİSTEM TASARIMI
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ DCT TANIM KÜMESİNDEKİ DAMGALAMA İŞLEMLERİ İÇİN YAZILIM/DONANIM ORTAKLI SİSTEM TASARIMI BİTİRME ÖDEVİ AHMET TURAN EROZAN 040080341 Bölümü: Elektronik
DetaylıRadyolojik Görüntüleme Sistemlerinde Görüntü Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi. Yard. Doç. Dr. Özlem Birgül 23 Kasım 2013, Antalya
Radyolojik Görüntüleme Sistemlerinde Görüntü Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi Yard. Doç. Dr. Özlem Birgül 23 Kasım 2013, Antalya Amaç - Gelişen dedektör teknolojisi ile farklı dedektörlerin
DetaylıÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ
ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ Barış Yılmaz Celal Bayar Üniversitesi, Manisa baris.yilmaz@bayar.edu.tr Tamer Yılmaz, Celal Bayar Üniversitesi,
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME
YZM 317 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME Sınıflandırma (Classification) Eğiticili (supervised) sınıflandırma: Sınıflandırma: Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğunu bilinir Eğiticisiz (unsupervised)
DetaylıHAFTA 11: ÖRNEKLEME TEOREMİ SAMPLING THEOREM. İçindekiler
HAFA 11: ÖRNEKLEME EOREMİ SAMPLING HEOREM İçindekiler 6.1 Bant sınırlı sürekli zaman sinyallerinin örneklenmesi... 2 6.2 Düzgün (uniform), periyodik örnekleme... 3 6.3 Bant sınırlı sürekli bir zaman sinyaline
DetaylıDENEY 25 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar :
DENEY 5 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar : Doğrusal olmayan (nonlineer) devre elemanlarının nasıl harmonik distorsiyonlara yol açtığını göstermek. Bir yükselteç devresinde toplam harmoniklerin
DetaylıULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ OTO4003 OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY FÖYÜ LAB. NO:.. DENEY ADI : SES İLETİM KAYBI DENEYİ 2017 BURSA 1) AMAÇ Bir malzemenin
DetaylıSİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI A SOFTWARE EDUCATIONAL MATERIAL ON SIGNAL FUNDAMENTALS
SİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI Öğr. Gör. Hakan Aydogan Uşak Üniversitesi hakan.aydogan@usak.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Selami Beyhan Pamukkale Üniversitesi sbeyhan@pau.edu.tr Özet
DetaylıTekil değer ayrışımı tabanlı yeni bir imge kimliklendirme yöntemi. A novel image authentication method based on singular value decomposition
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 32:3 (2017) 877-886 Tekil değer ayrışımı tabanlı yeni bir imge kimliklendirme yöntemi Türker Tuncer * Fırat Üniversitesi, Teknoloji
DetaylıENERJĐ ELDESĐNDE ORTALAMA RÜZGAR HIZI ÖLÇÜM ARALIĞI ve HELLMANN KATSAYISININ ÖNEMĐ: SÖKE ÖRNEĞĐ
ENERJĐ ELDESĐNDE ORTALAMA RÜZGAR HIZI ÖLÇÜM ARALIĞI ve HELLMANN KATSAYISININ ÖNEMĐ: SÖKE ÖRNEĞĐ Mete ÇUBUKÇU1 mecubuk@hotmail.com Doç. Dr. Aydoğan ÖZDAMAR2 aozdamar@bornova.ege.edu.tr ÖZET 1 Ege Üniversitesi
DetaylıİRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ
ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir
DetaylıBölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN When something can be read without effort, great effort has gone into its writing. ~E. J. Poncela
DetaylıFrekans domain inde İşlemler. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN
Frekans domain inde İşlemler BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Domain Dönüşümü Dönüşüm, bir sinyalin, başka parametrelerle ifade edilmesi şeklinde düşünülebilir. Ters dönüşüm ise,
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
DetaylıKarabük Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi...www.IbrahimCayiroglu.com. STATİK (4. Hafta)
KAFES SİSTEMLER STATİK (4. Hafta) Düz eksenden oluşan çubukların birbiriyle birleştirilmesiyle elde edilen sistemlere kafes sistemler denir. Çubukların birleştiği noktalara düğüm noktaları adı verilir.
DetaylıMobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks)
Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders konuları 2 1 Kodlama ve modülasyon yöntemleri İletim ortamının özelliğine
DetaylıYZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR
YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest
DetaylıT.C. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
T.C. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı BİLGİSAYAR AĞLARINDA GÜVENLİK Prof. Dr. Bülent ÖRENCİK Steganografi Dönem Raporu Yük. Müh. Zekeriya Erkin
Detaylı