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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorAcosta Buenaño, Freddy Roberto-
dc.contributor.authorGuayasamín Ayala, Jhoselyn Estefanía-
dc.date.accessioned2019-09-10T22:43:31Z-
dc.date.available2019-09-10T22:43:31Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationGuayasamín Ayala, Jhoselyn Estefanía (2019). Desarrollo de una aplicación para el proceso de decodificación de información de imágenes encriptadas utilizando el middleware GINGA NCL y PYTHON con hardware de bajo costo (ISDB-Tb). Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquíes_ES
dc.identifier.other039703es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/20820-
dc.description.abstractEn el presente trabajo de titulación se realizó la decodificación de imágenes encriptadas utilizando el lenguaje de programación Python implementando la técnica de transformación de color casi reversible (NRCT), la cual permite que la imagen secreta tome un color semejante al de la imagen portadora haciendo uso de la intensidad media por componente de color (R, G y B) y desviaciones estándar. El proceso de decodificación se ejecuta sobre una tarjeta Raspberry Pi 3B, misma en la que se implementó un STB con hardware de bajo costo y mediante el uso de un sintonizador se consiguió reproducir canales de televisión digital en alta definición (HD), definición estándar (SD) y One-seg; en el proceso de decodificación se planteó tres escenarios para recuperación de imágenes secretas en los que se varía el tamaño de bloque en que se subdivide la imagen, estos escenarios de análisis corresponden a bloques con dimensiones de 8x8, 16x16 y 32x32, las imágenes recuperadas para cada escenario propuesto se presentan en la aplicación interactiva desarrollada con Ginga NCL. Los métodos de evaluación para comparar la imagen recuperada con respecto a la imagen original utilizados son el MOS como técnica subjetiva, implementada en un grupo determinado de personas el cual permite obtener el grado de aceptación, como técnicas objetivas se implementó el RMSE que permite obtener la magnitud de error, MSSIM que se basa en la estructura de la imagen para determinar el nivel de similitud y PSNR que establece la relación de ruido que existe entre las imágenes.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicacioneses_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectINSTRUMENTOS DE MEDICIÓNes_ES
dc.subjectSISTEMAS COMPUTACIONALESes_ES
dc.subjectPLATAFORMA GINGAes_ES
dc.subjectRECONOCIMIENTO DE VOZes_ES
dc.subjectRASPBERRY PIes_ES
dc.titleDesarrollo de una aplicación para el proceso de decodificación de información de imágenes encriptadas utilizando el middleware GINGA NCL y PYTHON con hardware de bajo costo (ISDB-Tb)es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones

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