Image Steganography Based on Discrete Wavelet Transform and Enhancing Resilient Backpropogation Neural Network
| العنوان بلغة أخرى: |
إخفاء صورة اعتمادا على التحويل المويجي المتقطع والشبكة العصبية المرنة المحسنة ذات الانتشار الخلفي |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al Naima, Ahmed Shihab Ahmed (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Hamouz, Sadeq (Advisor) , Naoum, Reyadh Shaker (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 96 |
| رقم MD: | 725841 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
18
| المستخلص: |
إخفاء المعلومات علم وفن في الاتصالات السرية. يسمح هذا العلم بنقل المعلومات السرية وإخفاء وجود الرسالة نفسها في محتوى مثل فيديو أو صوت أو صورة ليحمي المعلومات المنقولة من المتطفلين أو المستقبلين غير المرغوب بهم. في العقد الماضي، العديد من الأبحاث أجريت على طرق مختلفة في علم إخفاء المعلومات في كلا المجالين: المجال المكاني والمجال التحويلي. في هذا البحث، تم اقتراح نظام جديد لإخفاء الصور، ويخفي كلا من الصورة الملونة المشفرة والمفتاح السري داخل صورة غطاء ملونة أخرى باستعمال تقنية التحويل المويجي المتقطع والشبكة العصبية المرنة المحسنة ذات الانتشار الخلفي. في هذا البحث؛ نستعمل تقنية التحويل المويجي المتقطع لجميع طبقات الألوان (أحمر، أخضر، وأزرق) بشكل منفصل لكل من صورة الغطاء والصورة السرية بمستويات مختلفة؛ مستوى واحد للصورة السرية وأربع مستويات لصورة الغطاء حيث يتم تضمين المعاملات المشفرة في المقاطع الفرعية للصورة السرية داخل المقاطع الفرعية المقابلة لها في صورة الغطاء. تطبق الشبكة العصبية المرنة المحسنة ذات الانتشار الخلفي على مرحلتين: الأولى هي اختيار أفضل صورة غطاء سيتم استعمالها لإخفاء الصورة السرية، أما الثانية فهي اختيار أفضل عتبة تضمين سوف يتم استعمالها لتحديد مواقع التضمين في مرحلتي التضمين والاستخراج. هذا البحث يأخذ بمزايا الجمع بين استعمال التشفير وإخفاء المعلومات لتعزيز أمن ومتانة النظام حيث تتحول المقاطع الفرعية للصورة السرية إلى سلسلة أرقام ثنائية (bit streams) ومن ثم تشفيرها قبل مرحلة التضمين. يتم تنفيذ هذا النظام باستعمال MATLAB 7.14, R2012a وقد أثبت تفوقه العالي مقارنة بأنظمة الإخفاء الحالية الأخرى من حيث نسبة قمة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) والسعة. وتصل نسبة قمة الإشارة إلى الضوضاء لمرحلة التضمين (112.4780) ديسيبل وتسترد الصورة السرية بنسبة قمة إشارة إلى ضوضاء تصل (93.1047) ديسيبل. تتحقق هذه النتائج المرضية مع تحقيق أمن متعدد الطبقات. وعليه، يحقق نظامنا المقترح أهداف إخفاء الصورة التي صمم النظام من أجل تحقيقها. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Image Compression Using Neural Networks and Wavelet Transform
بواسطة: عباس، أحمد كامل منشور: (2013) -
Investigating Image Steganalysis and Steganography in Digital Forensics Based on Convolutional Neural Network
بواسطة: غلام، محمد حازم منشور: (2023) -
Image Steganography Technique Based on Predetermined Pattern and Histogram Analysis
بواسطة: Al Haj, Haya Mohammad منشور: (2015) -
Robust Watermarking Algorithm for Digital Images Using Discrete Wavelet and Probabilistic Neural Network
بواسطة: Al-Nabhani, Yahya منشور: (2015) -
Hiding an Image in Another by Using Steganography
بواسطة: Al Khalifa, Abd Alrahman Omar منشور: (2002)
