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    Identificação de propriedade em imagens com marcas d'água no domínio da transformada wavelet

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    dissertacao.pdf (3.767Mb)
    Data
    2008
    Autor
    Sans, Diovani Rafael
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: Armazenar e transmitir informações em formato digital é uma realidade presente no cotidiano das pessoas. Porém, em diversos meios utilizados para tal transmissão, nem sempre seconhece a origem ou o autor de determinado trabalho. Buscando atenuar tal questão, no quese refere a imagens digitais, este trabalho propõe um novo método de inserção e recuperaçãode marcas d’água invisíveis em imagens tons de cinza que permitam identificar ou comprovaro autor da imagem marcada. Transformadas wavelets são utilizadas tanto no processo deinserção quanto de extração das marcas d’água na imagem. Uma das características destetrabalho é a detecção cega ou não informada das marcas. Além disso, métricas do SistemaVisual Humano são utilizadas para assegurar invisibilidade da marca e índices pseudoaleatóriospermitem aumentar a resistência das mesmas. Vários testes são realizados para demonstrar aeficiência do método, mesmo após a imagem marcada sofrer algum ataque.
     
    Abstract: Information storage and transmission in digital format is a reality in the people’s daily lives. However, in several media used for such transmission, the source or author of a certain work is not always known. As an attempt to deal with this issue related to digital images, this dissertation proposes a new method for inserting and retrieving watermarks in gray level images that allows author identification of the marked image. Wavelet transforms are used both in the insertion and extraction of the watermarks in the image. One of the characteristics of this work is its blind detection of watermarks. Furthermore, Human Visual System metrics are used to ensure invisibility of the mark and pseudorandom indices to help increase resistance of them. Several tests are conducted to demonstrate the efficiency of the method.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/17768
    Collections
    • Teses & Dissertações [10808]

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