ÖZ:
Bu tezde, Qian-Zhang tarafından 2016 yılında önerilen geri dönüşümlü veri gizleme
düzeni uygulanmış ve incenlenmiştir. Qian-Zhang düzeni, Düşük Yoğunluklu Eşlik
Kontrolünü (LDPC) baz alan Slepian-Wolf kodlama yöntemini kullanmıştır. Bu
yöntemde, LDPC matrisi, Hrn , r n (r satır sayısı ve n sütun sayısı) kullanılarak ek
veri gömme işlemi için yer açmak amacı ile şifrelenmiş görüntüden seçilen en önemli
bitler (MSB) sıkıştırılmıştır. Gömülmüş veri çıkartıldıktan sonra, orijinal görüntü
yinelemeli kod çözme algoritması uygulayarak kurtarılabilir. Kurtarılan görüntünün
kalitesinin yapı yöntemine, H matrisinin büyüklüğüne ve R r / n oranına bağlı
olduğunu tespit ettik. Gallager ve MacKay-Neal yöntemleri kullanılarak oluşturulan
farklı boyut ve orandaki H matrislerini kullanarak Qian-Zhang düzenini uyguladık. Bu
matrisleri kullanarak, Qian-Zhang düzenini, çözülme süresi, gömme kapasitesi ve
kurtarılan görüntünün kalitesini yaklaşık olarak ve çözülmüş olarak, Tepe Sinyal-
Gürültü Oranı (PSNR) kullanarak değerlendirdik. Gömme kapasitesinin sıkıştırılacak
bit sayısı ve R değerine bağımlılığı ile ilgili bir formül elde ettik. Buna ek olarak
yaklaşık görüntü PSNR'si ve gömme kapasitesi arasındaki ilişkiyi araştırdık. Gömme
kapasitesinin değiştirilmesi, yaklaşık görüntünün PSNR'sini etkilemediğini gördük.
Qian-Zhang tarafından kullanılanlardan daha farklı H matrisleri kullandığımızdan,
PSNR ve gömme kapasitesi tam olarak Qian-Zhang sonuçları ile aynı değildi fakat
yakındı. Buna ek olarak, kod çözme başarısız olduğunda şifresi çözülmüş görüntünün
PSNR'sini araştırdık. Gömme kapasitesi arttıkça PSNR değerinin azaldığını
gözlemledik.
Elde edilen sonuçlara göre, R oranının sabitlenmesi durumunda H’nin boyutunun artırılması kurtarılan görüntünün PSNR'sinin arttığını gördük. Öte yandan, şifre çözme süresinin, matris boyutuna göre büyümesini gözlemledik. Bu sonuçlar, belirtilen kod çözme süresini karşılamak için uygun H matris boyutunu seçmek için kullanılabilir. Seçme oranı, R ve gömme kapasitesi arasındaki ilişkiyi araştırdık. R'nin azalması gömme kapasitesinin artmasına yol açar. Çözülen görüntüdeki R ve PSNR arasındaki ilişkiyi araştırdık. R'nin azalması PSNR'nin azalmasına neden olur. Sonuçlarımız farklı boyutlardaki H matrislerinin kullanılması nedeniyle Qian-Zhang'ın sonuçlarından daha iyi gömme kapasitesi göstermektedir.
In this thesis, we implemented and investigated Qian-Zhang reversible data hiding
scheme proposed in 2016. Qian-Zhang scheme uses Slepian-Wolf encoding based on
Low-Density Parity-Check (LDPC) codes to compress selected most significant bits
(MSB) from an encrypted image to vacate room for embedding additional data.
Compressing process depends on LDPC matrix, H, r<n, where r is number of rows
and n is number of columns. After extracting embedded data, the original image can
be recovered by applying iterative decoding algorithm. We found that the quality of
the recovered image depends on the construction method, size, and ratio R=r/n. We
implemented Qian-Zhang scheme using H matrices constructed by two methods,
Gallager and MacKay-Neal, having different sizes and ratios. We evaluated QianZhang scheme with these matrices using decoding time, embedding capacity, and
quality of the recovered image, approximate and decoded, by Peak Signal-to-Noise
Ratio (PSNR). We get a formula for embedding capacity dependence on the number
of bits to be compressed and value of R. In addition, we investigated relation between
PSNR of an approximate image and embedding capacity. Changing of the embedding
capacity does not affect PSNR of the approximate image. Since we used other H
matrices than the one used by Qian-Zhang, we obtained not exactly same PSNR and
embedding capacity but close to the values of Qian-Zhang. In addition, we investigated
the PSNR of decoded image when decoding fails. The PSNR decreases when the
embedding capacity increases.
We found that fixing ratio, R, and increasing size of H leads to the increase of the
PSNR of the recovered image. On the other hand, the time of decoding increases with
the matrix size growth. These results may be used for choosing suitable H matrix size
to meet specified decoding time. We investigated relation between the ratio, R , and
embedding capacity. Decreasing of R leads to the increase of the embedding capacity.
We investigated relation between R and PSNR of the decoded image. Decreasing of R
leads to the decrease of the PSNR. Our results show better embedding capacity than
that in the Qian-Zhang’s paper due to the use of different size H matrices.
Keywords: Reversible data hiding, Slepian-Wolf encoding, Low-Density ParityCheck (LDPC) code, LDPC matrix , Most Significant Bit (MSB), Distributed Source
Decoding (DSD), Selection ratio, Embedding capacity, Host image, Approximate
image, Decoded image, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR).
