IMAGE FORGERY DETECTION USING DYADIC WAVELET TRANSFORM

In this paper, we propose a blind copy move image forgery detection method using dyadic wavelet transform (DyWT). DyWT is shift invariant and therefore more suitable than discrete wavelet transform (DWT) for data analysis. First we decompose the input image into approximation (LL1) and detail (HH1) subbands. Then we divide LL1 and HH1 subbands into overlapping blocks and measure the similarity between blocks. The key idea is that the similarity between the copied and moved blocks from the LL1 subband should be high, while the one from the HH1 subband should be low due to noise inconsistency in the moved block. We sort pairs of blocks based on high similarity using the LL1 subband and high dissimilarity using the HH1 subband. Using thresholding, we obtain matched pairs from the sorted list as copied and moved blocks. Experimental results show the effectiveness of the proposed method over competitive methods using DWT and the LL1 or HH1 subbands only

Кевелетне перетворення як узагальнення вейвлетного

Актуальність теми : використовування кевелетного перетворення як альтернативу вейвлет-перетворенням є доцільним у деяких випадках. Мета і завдання роботи: порвівняння класичного дискретного вейвлета з новим типом вейвлета - кевелета. Об’єкт дослідження: сімейство вейвлетів, що має назву «кевелети». Предмет дослідження: аналіз кевелетного перетворення, порівняння застосування вейвлетів та кевелетів у різних технічних сферах. Методи дослідження: основні означення та властивості дискретного вейлвета, означення та властивості кевелетів, сучасне застосування кевелетного перетворення, та порівняння результатів вейвлетного та кевелетного перетворень. В данній магістерській дисетрації порівнюється вейвлетне перетворення з сучасним типом перетвоерння – кевелетним. Для цього розглядаються іх побудова, основні властивості, та практика застосувань. В кінцевому результаті було зроблено висновок, що кевелети є більш актуальним, та можуть бути використані, як альтернатива вейвлетам, оскільки вони не лише узагальнюють вейвлети, а і дають більш точні результати.Relevance of the topic: the use of a curvelet transform as an alternative to the wavelet transform is appropriate in some cases. Purpose and objectives of the work: a comparison of the classic discrete wavelet with a new type of wavelet - curvelet. Object of study: modern family of wavelets, called "curvelet". Subject of research: analysis of the curvelet transform, comparison of the use of the wavelets and the curvelet in different technical directions. Methods of research: the basic definitions and properties of the discrete wavelet, the definition and properties of curvelet, the modern application of the curvelet transform, and comparison of results of wavelet and curvelet transforms. This master's thesis compares the wavelet transform with the modern type of transform – the curvelet. For this purpose, their construction, basic properties, and practice of applications are considered. It was concluded finally that the curvelets are more relevant and can be used as an alternative to the wavelets, because they not only generalize the wavelets , but also give more accurate results