06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bu çalışmada Moment Tabanlı Görüntü Normalleştirme kullanılarak iki boyutlu ayrık dalgacık ve karmaşık dalgacık dönüşüm uzaylarında dayanıklı sayısal görüntü damgalama algoritmaları geliştirilmiştir. Önerilen damgalama algoritmalarında normalleştirme işlemi geometrik bozunumlara karşı dayanıklılığı sağlarken, damganın dalgacık uzayında eklenmesi gürültü, doğrusal ve doğrusal olmayan filtreleme, JPEG sıkıştırması gibi saldırılara karşı damganın dayanıklılığını arttırmıştır. İnsan görme sisteminin özellikleri göz önünde bulundurularak, eklenen damganın hem algısal saydamlık hem de dayanıklılık gereksinimlerini aynı anda sağlaması başarılmıştır. Sunulan yöntem literatürde sıklıkla kullanılan iki yöntemle karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen yöntemin, JPEG ve JPEG2000 sıkıştırması, çeşitli geometrik dönüşümler ve bazı görüntü işleme saldırılarına karşı her iki yöntemden de daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Daha sonra, normalleştirmenin damgalama kapasitesi üzerindeki etkisi Moulin ve Mıhçak tarafından önerilen bilgi-teorisi tabanlı kapasite kestirim yöntemi kullanılarak ayrık kosinüs ve dalgacık uzaylarında araştırılmıştır. Kapasite analizi sonuçları, görüntünün dönüşümündeki sıfır değerli katsayıların sayısının kapasiteyi belirlediğini göstermiştir. Normalleştirme işlemi bir görüntünün dönüşümündeki sıfır değerli katsayı sayısını arttırdığından, damgalama algoritmalarında ön işlem olarak kullanıldığında daha iyi kapasite kestirim sonucu vermektedir. Bir görüntünün dalgacık dönüşümündeki sıfır değerli katsayı sayısı DCT dönüşümündekinden daha fazla olduğundan kapasite önemli olduğunda dalgacık dönüşümünün tercih edilmesi gereklidir.In this study, robust digital image watermarking algorithms in two dimensional discrete wavelet and complex wavelet domains were developed by using the moment based image normalization. In the proposed methods, while the normalization provides robustness against geometrical distortions, the fact that watermark is added in the wavelet domain achieves immunity for attacks such a noise, linear and non-linear filtering and JPEG compression. That the watermark meets transparency and robustness requirements simultaneously was obtained by taking the properties of the human visual system into account. The proposed method was compared to two commonly used digital image watermarking algorithms. Simulation results have shown that the proposed method gives better results that both of the commonly used algorithms in term of various geometrical distortions and several image processing attacks. Then, the effects of the normalization on watermarking capacity in discrete cosine and wavelet domains were investigated by using the information theory based capacity estimation method developed by Moulin and Mıhçak. The results of the capacity analysis have demonstrated that transform coefficients sparsity of an image determines the capacity. Since the normalization process increases transform coefficients sparsity of an image , it results in better capacity estimates when it is used as a preprocessing step watermarking algorithms. As the wavelet models capture sparsity better than the DCT models, wavelet transform must be preferred when capacity is the main concern
