Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

FPGA-based secure and noiseless image transmission using lea and optimized bilateral filter

Tytuł:
FPGA-based secure and noiseless image transmission using lea and optimized bilateral filter
Autorzy:
Hebbale, Sunil B.
Akula, V.S. Giridhar
Baraki, Parashuram
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
lightweight encryption algorithm
bilateral filter
whale optimization algorithm
discrete wavelet transform
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
In today’s world, the transmission of secured and noiseless images is a difficult task. Therefore, effective strategies are important for securing data or secret images from attackers. Besides, denoising approaches are important for obtaining noise-free images. For this, an effective crypto-steganography method that is based on a lightweight encryption algorithm (LEA) and the modified least significant bit (MLSB) method for secured transmission is proposed. Moreover, a bilateral filter-based whale optimization algorithm (WOA) is used for image denoising. Before the image transmission, a secret image is encrypted by the LEA algorithm and embedded into the cover image using discrete wavelet transform (DWT) and MLSB techniques. After the image transmission, an extraction process is performed in order to recover the secret image. Finally, a bilateral WOA filter is used to remove the noise from the secret image. The Verilog code for the proposed model is designed and simulated in Xilinx software. Finally, the simulation results show that the proposed filtering technique results in performance that is superior to conventional bilateral and Gaussian filters in terms of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies