A Non-Blind Image Watermarking Method for Copyright Protection

   في هذا البحث ، تم تقديم طريقة العلامة المائية غير العمياء لحماية حقوق النشر الخاصة بالصور الرقمية الملونة. تعتمد هذه الطريقة على مجموعة من التحويلات الرقمية (DWT ، DCT) في مجال التردد. تعتمد عملية التضمين في هذه الطريقة على تقسيم الصورة المضيفة إلى كتل غير متراكبة 16 × 16 واستخدام مقياس إنتروبيا الحافة لاختيار الكتل المناسبة لعملية التضمين لزيادة عدم الإدراك في النظام المقترح. أما بالنسبة لعملية الاستخراج ، فهي تتم بطريقة تتطلب وجود الصورة الأصلية ولكنها تتبع نفس بروتوكول التضمين لاستخراج العلامة المائية المشفرة المضمنة . و لرفع مستوى الأمان ، تم تطبيق طريقة تشفير هجينة باستخدام الخريطة الفوضوية وترميز الحمض النووي لتشفير العلامة المائية قبل تضمينها. تظهر النتائج التجريبية أن الاختلافات بين الصورة ذات العلامة المائية والصورة الأصلية لا يمكن تمييزها. الطريقة المقترحة قاومت بشكل فعال هجمات معالجة الصور الشائعة.    In this paper, a non-blind watermarking method for protecting the copyright of digital color images is introduced. This method based on the combination of digital transforms (DWT, DCT) in the frequency domain. The embedding process in this method depends on the partition of the host image into 16×16 non-overlapped blocks and the use of edge entropy metric to choose the appropriate blocks for the insertion process for the purpose of increasing the imperceptibility of the proposed system. As for the extraction process, it is carried out in a way that requires the presence of the original image but rather follows the same embedding protocol to extract the embedded encrypted watermark. To raise the security level, a hybrid encryption method using the chaotic map and DNA coding has been applied for encrypting the watermark before embedding it. Experimental results demonstrate that the differences between the watermarked image and the original image are indistinguishable. The proposed method is effectively resisted common image processing attacks

Biometric Privacy Protection based on Combination of Hiding and Chaotic Encryption

 نتيجة لاستخدام أنظمة القياسات الحيوية بكثرة، أصبحت سلامة ميزة القياسات الحيوية ذات أهمية كبيرة. عندما يتم نقل الصور البيومترية عبر قنوات غير آمنة أو تخزينها كبيانات أولية ، فإنها تصبح عرضة لخطر السرقة والتزوير والهجوم. يعد إخفاء البيانات أحد الأساليب الرئيسية لحماية الخصوصية. الهدف من إخفاء البيانات البيومترية هو تضمين البيانات الشخصية ززفي غلاف القياسات الحيوية والحفاظ على أداء التعرف. تقدم الفكرة الورقية مستويين من الأمان يعتمدان على الإخفاء والتشفير. يتم تجزأت صورة العين إلى جزئيين او منطقتين هما  (ROI)  (NROI) وبقصد بهما منطقة مهمة ومنطقة غير مهمة .يتم تضمين بيانات الخصوصية مع NROI ثم إعادة تجميع الصورة باستخدام ROI  للقزحية للحصول على صورة مدمجة. ثم يتم تطبيق التشفير العشوائي على الصورة المضمنة للحصول على مستوى عالٍ من الأمان. تم اختبار النتائج التجريبية باستخدام مجموعة بيانات CASIA1.تم استخدام مقياسيين هما PSNR و NC. أظهرت نتائج الاختبار قيمة عالية لل  PSNR مما يعني احتفاظ صورة الغلاف بجودتها وقيمة NC هي (1) مما يعني استرجاع مثالي للبيانات السرية. كما وتم اختبار طريقة التشفير باستخدام قياسات مثل الرسم البياني والارتباط والنتروبيا وجميع النتائج كانت جيدة.With the expanded use of biometric systems, the safety of the biometric feature has become increasingly important. When biometric images are transferred through unsafe channels or stored as raw data, they become at risk of theft, forgery and attack. Data hiding is one of the main techniques of Privacy Protection. The goal of biometric data hiding is for adequate personal data is to be included in the cover of Biometrics and to maintain recognition performance. The paper idea introduces two levels of security based on hiding and encryption. The eye image is segmented into two regions Region of Interest (ROI) and Non-Region of Interest (NROI), The iris segmentation method depends on the Circular Hough Transform (CHT). The privacy data is embedded with NROI and then reassemble the image with ROI (iris) to get the embedding image. Then chaotic encryption is applied on the embedded image to get a high level of security. The experimental results are tested using the CASIA1 data set. The tests of hiding level are done using measurements such as PSNR and NC. The results show that the suggested method gives a higher value of PSNR which means not destroy the cover image and the value of NC is (1) which means a perfect reconstruction of secret data. The tests on encryption levels show good results using measurements such as histogram, correlation, and entropy