bảo vệ bản quyền ảnh số bằng kỹ thuật thủy vân dựa vào các phép biến đổi rời rạc

Sử dụng phép biến đổi DWT và hai ma trận số giả nhúng riêng biệt vào băng HL, LH 61 3.2 Tính bền vững của thuỷ vân theo kỹ thuật thuỷ vân sử dụng DWT và ma trận số giả ngẫu nhiên trước m

PHẠM THỊ THỦY

BẢO VỆ BẢN QUYỀN ẢNH SỐ BẰNG

KỸ THUẬT THỦY VÂN DỰA VÀO

CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI RỜI RẠC

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số:60 48 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS BÙI THẾ HỒNG

Thái Nguyên – 2013

Những nội dung trong luận văn này là do tôi thực hiện dưới sựhướng dẫn trực tiếp của thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Bùi Thế Hồng.

Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng tác giả,tên công trình, thời gian, địa điểm công bố

Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian lận tôixin chịu hoàn toàn trách nhiệm

Thái Nguyên, tháng 11 năm 2013

Tác giả luận văn

Phạm Thị Thủy

đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và cung cấp những tài liệu rất hữu ích để tôi cóthể hoàn thành luận văn.

Xin cảm ơn lãnh đạo Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyềnthông - Đại học Thái Nguyên, Trường Đại học Công nghiệp Việt Trì đã tạođiều kiện giúp đỡ tôi về mọi mặt trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân, bạn bè đồngnghiệp, những người luôn động viên, khuyến khích và giúp đỡ về mọi mặt đểtôi có thể hoàn thành công việc nghiên cứu

Thái Nguyên, tháng 11 năm 2013

Tác giả luận văn

Phạm Thị Thủy

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục i

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt ii

Danh mục các bảng iii

Danh mục các hình iv

MỞ DẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Ý nghĩa khoa học của đề tài 2

5 Bố cục của luận văn 2

Chương 1: Giới thiệu chung về kỹ thuật giấu tin và thủy vân trên ảnh số 4

1.1 Tổng quan về kỹ thuật giấu tin 4

1.1.1 Định nghĩa 4

1.1.2 Vài nét về lịch sử giấu tin 4

1.1.3 Một số thuật ngữ cơ bản 5

1.1.4 Sự khác biệt giữa mã hóa và giấu tin 5

1.2 Giới thiệu về ảnh 6

1.2.1 Ảnh 6

1.2.2 Một số cấu trúc ảnh 8

1.2.3 Giấu tin trong ảnh 11

1.3 Những yêu cầu cơ bản của hệ thủy vân trên ảnh số 14

1.4 Những tấn công trên hệ thủy vân 16

1.5 Những ứng dụng chủ yếu của hệ thủy vân 17

1.5.1 Bảo vệ bản quyền tác giả 17

1.5.2 Nhận thực thông tin và phát hiện xuyên tạc thông tin 18

1.5.3 Lăn tay hoặc dán nhãn 18

1.5.4 Kiểm soát sao chép 18

1.6 Những khuynh hướng tiếp cận của kỹ thuật thủy vân 19

1.6.1 Hướng tiếp cận dựa trên miền không gian ảnh 19

1.6.2 Hướng tiếp cận dựa trên miền tần số của ảnh 20

2.1.1 Phép biến đổi Cosine rời rạc 21

2.1.2 Phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc 22

2.1.3 Phép biến đổi Fourier rời rạc 25

2.2 Các thuật toán thủy vân ảnh số dựa vào các phép biến đổi rời rạc 26

2.2.1 Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi Cosine rời rạc 26

2.2.2 Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc 31

2.2.3 Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi Fourier rời rạc 39

2.3 Kỹ thuật thủy vân ảnh tĩnh sử dụng kết hợp các phép biến đổi rời rạc 44

2.3.1 Giới thiệu 44

2.3.2 Kỹ thuật thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT và hai ma trận số giả ngẫu nhiên cùng nhúng vào băng HL 46

2.3.3 Kỹ thuật thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT và hai ma trận số giả ngẫu nhiên cùng nhúng vào hai băng HL, LH 48

2.3.4 Kỹ thuật thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT và hai ma trận số giả ngẫu nhiên nhúng riêng biệt vào hai băng HL, LH 50

2.3.5 Kỹ thuật thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT và hai ma trận số giả ngẫu nhiên cùng nhúng vào các băng tần chi tiết 52

Chương 3: Thiết kế và phát triển chương trình thử nghiệm 54

3.1 Các độ đo đánh giá hiệu quả 54

3.1.1 Độ cảm nhận của thủy vân 54

3.1.2 Độ bền vững của thủy vân 55

3.2 Kết quả thử nghiệm kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DCT 56

3.2.1 Kỹ thuật thủy vân của Shoemarker 547

3.2.2 Kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DCT kết hợp với hai ma trận số giả ngẫu nhiên 58

3.3 Kết quả thử nghiệm kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DWT và ma trận số giả ngẫu nhiên 59

3.4 Kết quả thử nghiệm kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DWT kết hợp với phép biến đổi DCT 62

KẾT LUẬN 66

ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 67

TÀI LIỆU THAM KHẢO 68

NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT

JPEG Joint Photographic Experts Group

GIF Graphics Interchange Format

PNG Portable Network Graphics

DCT Discrete cosine transform

DWT Discrete wavelet transform

MSE Mean squared error

PSNR Peak signal-to-noise ratio

SR Similarity ratio

SF Similarity factor

DANH MỤC BẢNG TRONG LUẬN VĂN

3.1

Chất lượng ảnh nhúng thủy vân và thủy vân tìm lại được

Sử dụng phép biến đổi DWT và hai ma trận số giả nhúng

riêng biệt vào băng HL, LH

61

3.2 Tính bền vững của thuỷ vân theo kỹ thuật thuỷ vân sử dụng

DWT và ma trận số giả ngẫu nhiên trước một số tấn công 61

3.3 Chất lượng ảnh chứa thủy vân và thủy vân tìm lại được sử

dụng DWT kết hợp với DCT và ma trận số giả ngẫu nhiên 64

3.4

Tính bền vững của thuỷ vân theo kỹ thuật thuỷ vân sử dụng

DWT kết hợp với DCT và ma trận số giả ngẫu nhiên trước

một số tấn công

64

DANH MỤC HÌNH TRONG LUẬN VĂN

2.8 Lược đồ nhúng thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT 452.9 Lược đồ trích thủy vân sử dụng DWT kết hợp với DCT 453.1 Nhúng thủy vân và giải nhúng theo Shoemarker 57

3.2 Nhúng thủy vân và giải nhúng sử dụng phép biến đổi DCT và

3.3 Nhúng thủy vân và giải nhúng sử dụng phép biến đổi DWT

3.4 Nhúng thủy vân và giải nhúng sử dụng phép biến đổi DWT

kết hợp với phép biến đổi DCT và ma trận số giả ngẫu nhiên 63

Mở đầu

1 Tính cấp thiết của đề tài

Ngày nay thông tin số được sử dụng rộng rãi trong một môi trường mở,tài nguyên được phân phối đa người dùng, đa truy cập đã mang lại nhiềuthuận lợi cho người sử dụng; bên cạnh đó vấn đề vi phạm bản quyền, xuyêntạc thông tin, truy cập thông tin trái phép cũng gia tăng do đó nhu cầu bảo vệbản quyền đối với các sản phẩm số sau khi chuyển giao là rất cần thiết vàđược nhiều cơ sở nghiên cứu quan tâm Đây là một vấn đề nghiên cứu mới vàphức tạp, trong một vài năm gần đây đã có nhiều hội nghị quốc tế về vấn đềnày, một trong những giải pháp hữu hiệu được đưa ra là phương pháp thủyvân số (digital watermarking)

Thủy vân trên ảnh số là một trong những kỹ thuật được phát triển sớmtrong các kỹ thuật thủy vân nói chung Hiện tại trên ảnh tĩnh người ta đã sửdụng một trong các kỹ thuật thủy vân: kỹ thuật thủy vân thay thế các bít ít ýnghĩa nhất (cách tiếp cận này khá đơn giản tuy nhiên độ bền vững của thủyvân không đảm bảo đối với các phép biến đổi ảnh) Bên cạnh đó có các kỹthuật thủy vân khá bền vững trước những tấn công thông thường, đó là kỹthuật thủy vân dựa vào các phép biến đổi rời rạc như phép biến đổi sóng nhỏrời rạc, phép biến đổi Cosine rời rạc, phép biến đổi Fourier rời rạc; tuy nhiêntính ẩn của thủy vân trong từng kỹ thuật đó chưa cao

Với mong muốn nghiên cứu, tìm hiểu các kỹ thuật thủy vân đảm bảođược tính ẩn và tính bền vững của thủy vân, trong kỳ làm luận văn tốt nghiệpcao học, tôi chọn đề tài “Bảo vệ bản quyền ảnh số bằng kỹ thuật thủy vân dựavào các phép biến đổi rời rạc”

2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Đề tài “Bảo vệ bản quyền ảnh số bằng kỹ thuật thủy vân dựa vào cácphép biến đổi rời rạc” nghiên cứu, đánh giá các kỹ thuật thủy vân trên miềntần số của ảnh hai chiều tĩnh dựa vào các phép biến đổi rời rạc, từ đó đề xuất

kỹ thuật thủy vân sử dụng kết hợp phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc và phépbiến đổi Cosine rời rạc

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Định dạng file ảnh

Kỹ thuật thủy vân trên miền tần số của ảnh

Kỹ thuật thủy vân ảnh số dựa vào các phép biến đổi rời rạc

Các công cụ lập trình

4 Ý nghĩa khoa học của đề tài

Về mặt lý thuyết: kết quả của đề tài là nghiên cứu, đánh giá kỹ thuậtthủy vân dựa vào các phép biến đổi rời rạc Phát triển và cải tiến các kỹ thuậtthủy vân trên ảnh tĩnh sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc kết hợp phépbiến đổi Cosine rời rạc

Về mặt thực nghiệm: kết quả của đề tài làm phong phú thêm nguồn dữliệu trong so sánh, đánh giá các kết quả của nhóm các kỹ thuật thủy vân bềnvững cho ảnh số, bước đầu đề xuất kỹ thuật bảo vệ bản quyền ảnh số sử dụngkết hợp phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc và phép biến đổi Cosine rời rạc

5 Bố cục của luận văn

Luận văn gồm 3 chương và phần kết luận với các nội dung chính sau:

1 Chương 1: Giới thiệu chung về kỹ thuật giấu tin và thủy vân trên ảnh

số Chương này trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu về giấu tin,

những khái niệm liên quan, những kỹ thuật phổ biến và các hướngnghiên cứu triển khai về giấu tin.

2 Chương 2 Kỹ thuật thủy vân ảnh số dựa vào các phép biến đổi rờirạc Chương này trình bày một số kỹ thuật thuỷ vân ẩn bền vữngtrong ảnh, phân tích, đánh giá từng kỹ thuật thông qua chất lượng ảnhsau khi nhúng thuỷ vân và tính bền vững của thuỷ vân trước các tấncông lên ảnh chứa

3 Chương 3 Thiết kế và phát triển chương trình thử nghiệm Chươngnày thực hiện nhúng – tách thủy vân; một số kết quả thực nghiệm vàđánh giá

4 Phần kết luận

Chương 1: Giới thiệu chung về kỹ thuật giấu tin và

thủy vân trên ảnh số

1.1 Tổng quan về kỹ thuật giấu tin

1.1.1 Định nghĩa

Giấu thông tin (Steganography) là một kỹ thuật nhúng thông tin

(embeding) vào trong một nguồn đa phương tiện gọi là các phương tiện chứa (host data) mà không nhận biết được sự tồn tại của thông tin giấu (invisible).

Ta cũng có thể định nghĩa tổng quát như sau: Giấu tin là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác.

1.1.2 Vài nét về lịch sử giấu tin

Từ Steganography bắt nguồn từ tiếng Hi Lạp và được sử dụng cho tớingày nay, nó có nghĩa là tài liệu được phủ (covered writing) Các câu chuyện

kể về kỹ thuật giấu thông tin được truyền qua nhiều thế hệ Có lẽ những ghichép sớm nhất về kỹ thuật giấu thông tin thuộc về sử gia Herodotus người Hylạp Khi bạo chúa Hy lạp Histiaeus bị vua Darius bắt giữ ở Susa vào thế kỷthứ năm trước Công nguyên, ông đã gửi một thông báo bí mật cho con rể củamình là Aristagoras ở Miletus Histiaeus đã cạo trọc đầu của một nô lệ tin cậy

và xăm một thông báo trên da đầu của người nô lệ ấy Khi tóc của người nô lệnày mọc đủ dài, anh ta được gửi tới Miletus

Một cách giấu tin phổ biến là sử dụng mực không màu Đây là mộtphương tiện hữu hiệu cho bảo mật thông tin Người Romans cổ đã biết sửdụng những chất sẵn có như nước quả, sữa để viết các thông báo bí mật giữanhững hàng văn tự thông thường Khi bị hơ nóng, những loại mực không nhìnthấy này sẽ trở nên sẫm màu và có thể đọc được một cách dễ dàng

Ý tưởng che giấu thông tin đã có từ hàng nghìn năm về trước nhưng kỹthuật này được dùng chủ yếu trong quân đội và trong các cơ quan tình báo.Gần đây, giấu thông tin mới được các nhà nghiên cứu và các viện công nghệthông tin quan tâm Cuộc cách mạng số hoá thông tin và sự phát triển nhanhchóng của mạng truyền thông là nguyên nhân chính dẫn đến sự thay đổi này.Những phiên bản sao chép hoàn hảo, các kỹ thuật thay thế tinh vi, và sự lưuthông trên mạng của các dữ liệu đa phương tiện đã sinh ra nhiều vấn đề nhứcnhối về nạn ăn cắp bản quyền, truy cập bất hợp pháp, xuyên tạc trái phép

Thuỷ vân số (watermarking): chỉ những kỹ thuật giấu tin dùng để bảo

vệ đối tượng chứa thông tin giấu

Phương tiện chứa (host signal): là phương tiện gốc được dùng để chứathông tin cần giấu Nếu giấu tin trong ảnh thì bức ảnh này được gọi là ảnhchứa, còn giấu trong audio thì gọi là audio chứa v.v

Thông tin cần giấu (embeded data): là thông tin được nhúng vào trongphương tiện chứa Trong giấu tin mật, thông tin cần giấu là các thông điệp(message), còn trong kỹ thuật thuỷ vân số thì thông tin cần giấu chính là cácthuỷ vân (các dấu hiệu công khai hoặc bí mật)

1.1.4 Sự khác biệt giữa mã hóa và giấu tin

Sự khác biệt chủ yếu giữa mã hoá thông tin và giấu thông tin là phươngpháp mã hoá làm cho các thông tin hiện rõ là nó có được mã hoá hay không

còn đối với phương pháp giấu thông tin thì người ta sẽ khó biết được là cóthông tin giấu bên trong do tính chất ẩn của thông tin được giấu Một khinhững thông tin mã hoá bị phát hiện thì tin tặc sẽ tìm mọi cách để triệt phá.

Hình 1.1 Sự khác nhau giữa mã hóa và giấu tin

1.2 Giới thiệu về ảnh

1.2.1 Ảnh

Là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau Ảnh thường được biểudiễn bằng một ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với mộtđiểm ảnh

Ảnh nhị phân (đen trắng): là ảnh có giá trị mức xám của các điểm

ảnh được biểu diễn bằng 1 bit (giá trị 0 hoặc 1)

Ví dụ về biểu diễn ảnh nhị phân:

0 1 1 0

1 1 1 0

0 0 1 1

0 1 1 1

Ảnh xám: giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 8 bit

Ảnh màu: thông thường, ảnh màu được tạo nên từ 3 ảnh xám đối với

màu nền đỏ (RED), xanh lá cây (GREEN), xanh lam (BLUE) Tất cả các màutrong tự nhiêu đều có thể được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ

lệ khác nhau

Ví dụ về biểu diễn ảnh màu:

Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED:

1.2.2 Một số cấu trúc ảnh

1.2.2.1 Ảnh BMP (Bitmap)

Trong đồ họa máy tính, BMP là một định dạng tập tin hình ảnh khá phổ

biến, thường có đuôi là BMP hoặc DIB

Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP là

• số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel), thường được ký hiệu bởi n.

Một ảnh BMP n-bit có 2 n màu Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều

màu, và càng rõ nét hơn Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4

(ảnh 16 màu), 8 (ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệumàu) Ảnh BMP 24-bit có chất lượng hình ảnh trung thực nhất

• chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh (pixel).

• chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh.

Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần

• Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap

• Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin giúp hiển thị ảnh

• Color Palette (4×x bytes), x là số màu của ảnh: định nghĩa các màu sẽ

được sử dụng trong ảnh

• Bitmap Data: lưu dữ liệu ảnh

Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tốc độ vẽ và tốc độ xử lýnhanh, tập tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào

Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều

lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn GIF, JPEG, hay PNG)

Định dạng BMP được hỗ trợ bởi hầu hết các phần mềm đồ họa chạy

trên Windows, và cả một số ứng dụng chạy trên MS-DOS Tuy nhiên, do kích

thước tập tin ảnh BMP quá lớn, định dạng BMP không phù hợp để trao đổi

hình ảnh qua mạng Internet (do hạn chế về tốc độ truyền dữ liệu)

1.2.2.2 Ảnh JPEG (Joint Photographic Experts Group)

JPEG là một trong những phương pháp nén ảnh hiệu quả, có tỷ lệ nénảnh tới vài chục lần Chất lượng ảnh bị suy giảm sau khi giải nén Sự suygiảm này tăng dần theo hệ số nén Tuy nhiên sự mất mát thông tin này là cóthể chấp nhận được và việc loại bỏ những thông tin không cần thiết được dựatrên những nghiên cứu về hệ nhãn thị của mắt người

Phần mở rộng của các file JPEG thường có dạng jpeg, jfif, jpg Hiệnnay dạng nén ảnh JPEG rất được phổ biến trong điện thoại di động cũng nhưnhững trang thiết bị lưu giữ có dung lượng nhỏ

Trong không gian màu YUV, nhãn thị của con người rất nhạy cảm vớithành phần Y và kém nhạy cảm với hai loại U và V Phương pháp nén JPEG

đã nắm bắt phát hiện này để tách những thông tin thừa của ảnh Hệ thống nénthành phần Y của ảnh với mức độ suy giảm ít hơn so với U, V

JPEG cũng được sử dụng rất nhiều trên web Lợi ích chính của chúng

là có thể hiển thị các hình ảnh với các màu chính xác (true-colour) chúng cóthể lên đến 16 triệu màu Điều đó cho phép chúng được sử dụng tốt nhất chocác hình ảnh chụp và hình ảnh minh hoạ với lượng màu lớn

Nhược điểm lớn nhất của JPEG là chất lượng ảnh đã bị nén mất đi, một

số đường bao giữa các khối màu sẽ xuất hiện điểm mờ, các vùng sẽ mất đi sự

rõ nét JPEG làm giảm chất lượng cho các bức vẽ ít màu, tạo nên những chỗnhòe thay cho các đường sắc nét, đồng thời độ nén cũng thấp cho các hình vẽ

ít màu Giống như định dạng mp3, JPEG sẽ không thể phục hồi giống nhưhình ảnh ban đầu dù dung lượng được tăng lên giống dung lượng ảnh thật.Các ảnh JPEG không thể làm trong suốt hoặc chuyển động

1.2.2.3 Ảnh GIF (Graphics Interchange Format)

GIF là một định dạng tập tin hình ảnh bitmap cho hình ảnh dùng ít hơn

256 màu sắc khác nhau và hoạt hình dùng ít hơn 256 màu cho mỗi khunghình GIF là định dạng nén dữ liệu đặc biệt hữu ích cho việc truyền hình ảnhqua đường truyền lưu lượng nhỏ Định dạng này được CompuServe cho rađời vào năm 1987 và nhanh chóng được dùng rộng rãi trên World Wide Web

Tập tin GIF dùng nén dữ liệu bảo toàn trong đó kích thước tập tin cóthể được giảm mà không làm giảm chất lượng hình ảnh Số lượng tối đa 256màu làm cho định dạng này không phù hợp cho các hình chụp (thường cónhiều màu sắc) GIF được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thayđổi Nó được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít màu, ví dụ như là ảnh hoạthình hoặc là sơ đồ, hình vẽ nút bấm

Định dạng GIF dựa vào các bảng màu: một bảng chứa tối đa 256 màukhác nhau cho biết các màu được dùng trong hình Một trong số các màutrong bảng màu có thể được đặt là trong suốt

Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG:

+ Ảnh GIF nén lại theo cách giữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khiảnh JPEG nén lại nhưng làm mất một số dữ liệu trong ảnh

+ Ảnh GIF bị giới hạn bởi số màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnhJPEG không giới hạn số màu mà chúng sử dụng

1.2.2.4 Ảnh PNG (Portable Network Graphics)

PNG là một dạng hình ảnh sử dụng phương pháp nén dữ liệu mới không làm mất đi dữ liệu gốc PNG được tạo ra nhằm cải thiện và thay thếđịnh dạng ảnh GIF với một định dạng hình ảnh không đòi hỏi phải có giấyphép sáng chế khi sử dụng (bắt đầu vào khoảng năm 1995, sau khi Unisys

-công bố họ sẽ áp dụng bằng sáng chế vào thuật toán nén dữ liệu LZW sử dụngtrong định dạng GIF) PNG nén tốt hơn và có nhiều tính năng kỹ thuật hayhơn GIF Tất cả tính năng của GIF, trừ nén hoạt hình, đều được hỗ trợ bởiPNG Các trình duyệt mạng hiện đại đều hỗ trợ PNG.

PNG được hỗ trợ bởi thư viện tham chiếu libpng, một thư viện nềntảng độc lập bao gồm các hàm của C để quản lý các hình ảnh PNG

PNG là cấu trúc như một chuỗi các thành phần, mỗi thành phần chứakích thước, kiểu, dữ liệu, và mã sửa lỗi ngay trong nó có thể tương thích vớicác phiên bản cũ khi sử dụng

PNG không hỗ trợ ảnh động

Tổng kết

PNG, GIF và JPEG là 3 định dạng ảnh phổ biến nhất trên Internet hiệnnay và tùy thuộc vào nhu cầu của mỗi người mà chúng ta sẽ sử dụng chúng.PNG hỗ trợ màu trong suốt tốt, giữ được chất lượng ảnh tốt GIF hỗ trợ tốtcác ảnh động và ảnh 8-bit JPEG được áp dụng rộng rãi trong nghề nhiếp ảnh

và các bức hình trên Internet, tuy nhiên hãy cẩn thận vì định dạng này sẽ làmgiảm chất lượng bức ảnh sau mỗi lần lưu trữ

1.2.3 Giấu tin trong ảnh

Giấu tin trong ảnh chiếm vị trí chủ yếu trong các kỹ thuật giấu tin, vì vậycác kỹ thuật giấu tin phần lớn cũng tập trung vào các kỹ thuật giấu tin trongảnh Các phương tiện chứa khác nhau thì cũng sẽ có các kỹ thuật giấu khácnhau Đối tượng ảnh là một đối tượng dữ liệu tĩnh, dữ liệu tri giác không biếnđổi theo thời gian Dữ liệu ảnh có nhiều định dạng, mỗi định dạng có nhữngtính chất khác nhau nên các kỹ thuật giấu tin trong ảnh thường chú ý nhữngđặc trưng và các tính chất cơ bản sau đây:

1 Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh Dữ liệu gốc ở đây là dữ liệu

của ảnh tĩnh, dù đã giấu thông tin vào trong ảnh hay chưa thì khi ta xem ảnhbằng thị giác, dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời gian, điều này khác với dữliệu audio hay là video vì khi ta nghe hay xem thì dữ liệu gốc sẽ thay đổi liêntục với tri giác của con người theo các đoạn hay các bài, các cảnh Sự khácbiệt này ảnh hưởng lớn đối với các kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh với giấuthông tin trong audio hay video

2 Kỹ thuật giấu phụ thuộc ảnh Kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào các loại

ảnh khác nhau Chẳng hạn đối với ảnh đen trắng, ảnh đa mức xám hay ảnhmàu ta có những kỹ thuật riêng do các loại ảnh có những đặc trưng khác nhau

3 Kỹ thuật giấu tin lợi dụng tính chất hệ thống thị giác của con người.

Giấu tin trong ảnh ít nhiều cũng gây ra những thay đổi trên dữ liệu ảnh gốc

Dữ liệu ảnh được quan sát bằng hệ thống thị giác của con người nên các kỹthuật giấu tin phải đảm bảo một yêu cầu cơ bản là những thay đổi trên ảnhphải rất nhỏ sao cho bằng mắt thường khó nhận ra được sự thay đổi đó vì cónhư thế thì mới đảm bảo được độ an toàn cho thông tin giấu Nhiều kỹ thuật

đã lợi dụng các tính chất của hệ thống thị giác để giấu tin chẳng hạn như mắtngười cảm nhận về sự biến đổi độ chói kém hơn sự biến đổi màu, cảm nhậncủa mắt về màu xanh da trời là kém nhất trong ba màu cơ bản

4 Giấu thông tin trong ảnh tác động lên dữ liệu ảnh nhưng không thay đổi kích thước ảnh Các thuật toán thực hiện công việc giấu thông tin sẽ được

thực hiện trên dữ liệu của ảnh Dữ liệu ảnh bao gồm cả phần header, bảngmàu và dữ liệu ảnh Khi giấu thông tin, các phương pháp giấu đều nhằm mụcđích biến đổi các giá trị của các bit trong dữ liệu ảnh chứ không thêm vào haybớt đi dữ liệu ảnh Do vậy mà kích thước của ảnh trước hay sau khi giấuthông tin là như nhau

5 Đảm bảo chất lượng ảnh sau khi giấu tin Đây là một yêu cầu quan

trọng đối với giấu tin trong ảnh Sau khi giấu tin bên trong, ảnh phải đảm bảođược yêu cầu không bị biến đổi lớn để không thể bị phát hiện dễ dàng so vớiảnh gốc Yêu cầu này khá đơn giản đối với ảnh màu hoặc ảnh đa mức xámbởi mỗi một điểm ảnh được biểu diễn bởi nhiều bit, và khi ta thay đổi một giátrị nhỏ nào đó thì chất lượng ảnh thay đổi không đáng kể, thông tin giấu khó

bị phát hiện Đối với ảnh đen trắng thì việc giấu thông tin phức tạp hơn nhiều,

vì mỗi điểm ảnh chỉ là trắng hoặc đen, và nếu ta biến đổi một bit từ đen thànhtrắng mà không khéo thì sẽ rất dễ bị phát hiện Do đó, yêu cầu đối với cácthuật toán giấu thông tin trong ảnh màu hay ảnh đa mức xám và giấu thông tintrong ảnh đen trắng là khác nhau Trong khi đối với ảnh màu thì các thuậttoán chú trọng vào việc làm sao giấu được càng nhiều thông tin càng tốt thìcác thuật toán áp dụng cho ảnh đen trắng lại tập trung vào việc làm thế nào đểthông tin giấu khó bị phát hiện nhất

6 Thông tin giấu trong ảnh sẽ bị biến đổi nếu có bất cứ biến đổi nào trên ảnh Vì phương pháp giấu tin trong ảnh dựa trên việc điều chỉnh các giá trị

của các bit theo một qui tắc nào đó và khi giải mã sẽ theo các giá trị đó để tìmđược thông tin giấu Theo đó, nếu một phép biến đổi nào đó trên ảnh làm thayđổi giá trị của các bit thì sẽ làm cho thông tin giấu bị sai lệch Nhờ đặc điểmnày mà giấu thông tin trong ảnh có tác dụng nhận thực và phát hiện xuyên tạcthông tin

7 Vai trò của ảnh gốc khi giải tin Các kỹ thuật giấu tin phải xác định rõ

ràng quá trình lọc ảnh để lấy thông tin giấu cần đến ảnh gốc hay không Đa sốcác kỹ thuật giấu tin mật thường không cần ảnh gốc khi lọc tìm thông tin đãgiấu Thông tin được giấu trong ảnh sẽ được mang cùng với dữ liệu ảnh, khitách tin chỉ cần ảnh đã mang thông tin giấu mà không cần dùng đến ảnh gốc

để so sánh đối chiếu

1.3 Những yêu cầu cơ bản của hệ thuỷ vân trên ảnh số

Hệ thuỷ vân số trên ảnh có một số đặc điểm và tính chất giống như giấutin trong ảnh, đó là:

− Phương tiện chứa là ảnh hai chiều tĩnh,

− Thuỷ vân trên ảnh tác động lên dữ liệu ảnh nhưng không làm thay đổikích thước ảnh,

− Kỹ thuật thủy vân phụ thuộc vào tính chất hệ thống thị giác con người,

− Khi giải tin có thể cần ảnh gốc

Ngoài một số đặc điểm chung, kỹ thuật thuỷ vân số được phân biệt với

kỹ thuật giấu tin mật ở những đặc trưng sau đây:

Thông tin trong ảnh có bị biến đổi nếu có bất cứ một biến đổi nào trên ảnh ?

Tính chất này có trong kỹ thuật giấu tin mật nhưng đối với kỹ thuật thuỷvân thì chỉ có trong loại thuỷ vân “dễ vỡ” Còn đối với loại thuỷ vân bền vữngthì lại yêu cầu chống lại được những phép biến đổi thông thường trên ảnh

Thuỷ vẩn ẩn hay thuỷ vân hiện ?

Kỹ thuật thuỷ vân số có hai loại là thuỷ vân ẩn và thủy vân hiển Nghĩa

là có loại thuỷ vân cho phép nhìn thấy được thông tin đem nhúng vào và cóloại không nhìn thấy Loại thuỷ vân hiện được sử dụng cho mục đích công bốcông khai về chủ quyền sở hữu, ngược lại loại thuỷ vân ẩn được sử dụng vớimục đích gài bí mật các thông tin xác nhận chủ quyền sở hữu

Thuỷ vân cái gì?

Một câu hỏi đầu tiên đối với hệ thuỷ vân là thông tin gì sẽ được giấuvào bên trong ảnh? Kiểu thuỷ vân hay dùng nhất là một chuỗi các kỹ tự, chuỗi

kí tự được nhúng trực tiếp lên ảnh mang những thông tin như tác giả, tiêu đềhay ngày tháng, hay thông tin bản quyền…Tuy nhiên, sử dụng chuỗi kí tự lại

bị một hạn chế Đó là mỗi ký tự biểu diễn bằng nhiều bit, do vậy nếu như vìmột lí do nào đó một bit bị lỗi thì sẽ làm sai cả kí tự và chỉ cần một phép biếnđổi đơn giản như phép biến đổi JPEG cũng có thể làm cho thuỷ vân bị sai lệchrất nhiều Chúng ta cũng có thể thuỷ vân một bức ảnh nhỏ, khi đó sẽ là ảnhtrong ảnh Khi giải tin thì một số điểm ảnh có thể sai nhưng hình tổng thể sẽđược giữ nguyên Trong những kỹ thuật gần đây, người ta sử dụng thuỷ vân làmột chuỗi bit sinh ngẫu nhiên theo một luật phân phối xác suất nào đó Sau

đó, áp dụng các lí thuyết xác suất thống kê để chứng thực thuỷ vân

Trong các loại thuỷ vân thì thuỷ vân ẩn và bền vững được quan tâmnghiên cứu nhiều hơn vì ý nghĩa ứng dụng lớn của nó như đã nói ở phần trên

Do vậy, hai tính chất quan trọng nhất của hệ thuỷ vân mà các nhà nghiên cứuđang cố gắng đạt được là thuộc tính ẩn và thuộc tính bền vững Nhưng đây lại

là mấu chốt của sự phức tạp vì hai thuộc tính này mâu thuẫn nhau Nếu như

để đảm bảo thuộc tính ẩn, thuỷ vân phải được giấu trong những vị trí ít có ýnghĩa tri giác nhất, ít bị chú ý nhất thì để đảm bảo được thuộc tính bền vững,thuỷ vân phải chịu được những phép xử lí ảnh phổ biến như dịch chuyển ảnhhay nén JPEG Ví dụ như phép nén JPEG loại bỏ ở ảnh những thông tin ít cótính tri giác nhất để làm giảm kích thước của ảnh mà vẫn đảm bảo được chấtlượng ảnh Khi đó thì những dữ liệu của thuỷ vân nằm trong vùng này sẽ bịmất đi hoặc bị biến đổi sai lệch hoàn toàn Với tính phức tạp của yêu cầu chomột hệ thuỷ vân, phần sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu những giải pháp kỹ thuật

đã được đưa ra của các nhà khoa học trên thế giới

1.4 Những tấn công trên hệ thuỷ vân

Phương pháp thuỷ vân nên chống lại được một số phép xử lý ảnh thôngthường và một số tấn công có chủ đích Cho đến nay chưa có một hệ thốngthuỷ vân hoàn hảo và cũng không rõ liệu có tồn tại hay không một hệ thốngthuỷ vân an toàn tuyệt đối Vì vậy, trong thực tế thì thuỷ vân phải cân đốigiữa bền vững với các thuộc tính khác như lượng thông tin giấu, tính ẩn…Dựa trên các yêu cầu của ứng dụng, người ta sẽ lựa chọn một phương phápthuỷ vân thích hợp nhất Từ những biến đổi có chủ đích hay không có chủđích đã biết đối với hệ thuỷ vân mà ta có thể phân biệt thành các nhóm sau:Tấn công đơn giản: là dạng tấn công cố gắng làm hỏng thủy vân đãđược nhúng bằng cách thao tác lên toàn bộ dữ liệu đã được nhúng thủy vân

mà không có ý định nhận dạng để tách lấy thủy vân

Tấn công phát hiện: là sự tấn công với mục đích loại bỏ đi mối quan hệ

và vô hiệu hóa khả năng khôi phục thủy vân, làm cho bộ phát hiện không thểxác định được thủy vân Điều này được thực hiện chủ yếu bằng các phép biếnđổi hình học: phóng to, thu nhỏ, xoay lật, cắt xén,

Tấn công nhập nhằng: là sự tấn công với mục đích gây nhầm lẫn bằngcách tạo ra dữ liệu gốc giả hoặc dữ liệu đã được nhúng thủy vân giả Ví dụ: kẻtấn công có thể làm giảm tính xác thực của thủy vân bằng cách nhúng mộthoặc nhiều thủy vân bổ sung sao cho thủy vân mới không thể phân biệt đượcvới thủy vân ban đầu

Tấn công loại bỏ: nhằm mục đích phân tích để xác định thủy vân hoặc

dữ liệu gốc, tách dữ liệu đã nhúng thủy vân thành dữ liệu gốc và thủy vân.Tuy nhiên sự phân biệt trên nhiều khi không rõ ràng, nhiều khả năngtấn công không thể xếp vào một nhóm cụ thể nào

Dưới đây là một số phép thay đổi:

- Biến đổi tín hiệu: làm sắc nét, thay đổi độ tương phản, màu, gamma…

- Nhiễu cộng, nhiễu nhân…

- Lọc tuyến tính

- Nén mất thông tin

- Giảm dữ liệu: cropping, sửa histogram

- Chuyển mã gif jpeg

- Chuyển đổi tương tự sang số

- Thủy vân nhiều lần

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp thuỷ vân là đảm bảo đủ tính bền vữngsao cho các tấn công sẽ làm cho giá trị thương mại của ảnh gốc bị ảnh hưởng

1.5 Những ứng dụng chủ yếu của hệ thuỷ vân

1.5.1 Bảo vệ bản quyền tác giả (copyright protection):

Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số, một dạng củaphương pháp giấu tin Một thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tácgiả sẽ được nhúng vào trong các sản phẩm kỹ thuật số trước khi đưa vào lưuthông, phân phối Thuỷ vân này chỉ một mình người chủ sở hữu hợp pháp sảnphẩm đó có và được dùng để chứng minh cho bản quyền sản phẩm Giả sử cómột sản phẩm dữ liệu đa phương tiện như ảnh, âm thanh, video cần được lưuthông trên mạng Để bảo vệ sản phẩm, chống lại các hành vi lấy cắp hoặc làmnhái cần phải có một kỹ thuật để “dán tem bản quyền” vào sản phẩm này.Việc dán tem hay chính là việc nhúng thuỷ vân cần phải đảm bảo không để lạimột ảnh hưởng lớn nào đến chất lượng cảm nhận của sản phẩm Yêu cầu kỹthuật đối với ứng dụng này là thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sảnphẩm, muốn bỏ thuỷ vân này mà không được phép của người chủ sở hữu thìchỉ còn cách là phá huỷ sản phẩm

1.5.2 Nhận thực thông tin và phát hiện xuyên tạc thông tin (authentication and tamper detection):

Một tập các thông tin sẽ được giấu trong sản phẩm Sau đó, các thôngtin này sẽ được sử dụng để nhận biết xem sản phẩm gốc có bị thay đổi haykhông Trong trường hợp này, các thuỷ vân thường có dạng ẩn để không bịphát hiện và nếu có bị lộ thì cũng khó làm giả và cũng dễ nhận ra những chỗ

đã bị xuyên tạc Trong các ứng dụng thực tế, người ta mong muốn tìm được

vị trí bị xuyên tạc cũng như phân biệt được các thay đổi (ví dụ như phân biệtxem một đối tượng đa phương tiện chứa thông tin giấu đã bị thay đổi, xuyêntạc nội dung hay là chỉ bị nén mất dữ liệu) Yêu cầu chung đối với ứng dụngnày là khả năng giấu thông tin cao và thuỷ vân không cần bền vững

1.5.3 Lăn tay hoặc dán nhãn (fingerprinting or labeling):

Thuỷ vân trong những ứng dụng này đựơc sử dụng để nhận diện ngườigửi hay người nhận của một thông tin nào đó Ví dụ như các vân khác nhau sẽđược nhúng vào các bản copy khác nhau của thông tin gốc trước khi chuyểncho nhiều người Với những ứng dụng loại này thì yêu cầu cơ bản chính làđảm bảo độ an toàn cao cho các thuỷ vân không bị xoá hoặc thay đổi trongquá trình phân phối

1.5.4 Kiểm soát sao chép (copy control):

Các thuỷ vân trong những trường hợp này được sử dụng để kiểm soátsao chép không hợp lệ đối với các sản phẩm kỹ thuật số Các thiết bị phát hiện

ra thuỷ vân thường được gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc/ghi Các ứngdụng loại này cũng yêu cầu thuỷ vân phải được bảo đảm an toàn và cũng sửdụng phương pháp phát hiện thuỷ vân đã giấu mà không cần thông tin gốc

1.6 Những khuynh hướng tiếp cận của kỹ thuật thuỷ vân1.6.1 Hướng tiếp cận dựa trên miền không gian ảnh

Đây là hướng tiếp cận cơ bản và tự nhiên trong số các kỹ thuật thuỷvân Miền không gian ảnh là miền dữ liệu ảnh gốc Tác động lên miền khônggian ảnh chính là tác động lên các điểm ảnh, thay đổi giá trị trực tiếp của điểmảnh Đây là hướng tiếp cận tự nhiên bởi vì khi nói đến việc giấu tin trong ảnhngười ta thường nghĩ ngay đến việc thay đổi giá trị các điểm ảnh nguồn Mộtphương pháp phổ biến của hướng tiếp cận này là thay thế bit ít quan trọngnhất của mỗi điểm ảnh mà ta đã tìm hiểu trong các kỹ thuật giấu tin mật

Ý tưởng cơ bản của phương pháp thay thế bit ít quan trọng nhất LSB(Least Significant Bit) là chọn ra từ mỗi điểm ảnh các bit ít ý nghĩa nhất vềmặt tri giác để sử dụng cho việc giấu tin Việc bit nào được coi là ít tri giácnhất và bao nhiêu bit có thể được lấy ra để thay thế đều phụ thuộc vào tínhchất hệ thống thị giác của con người và nhu cầu về chất lượng ảnh trong cácứng dụng Ví dụ, trong ảnh 24 bit, mỗi màu được biểu diễn bởi 24 bit tươngứng với ba màu RGB, mỗi màu chiếm 1 byte Người ta sử dụng một tính chấtcủa mắt người là sự cảm nhận về màu B (Blue) kém hơn so với hai màu R(Red) và G (Green), chính vì thế bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn màu Bcủa mỗi điểm ảnh thường được chọn để giấu tin Một số thuật toán muốn giấunhiều thông tin hơn và chấp nhận chất lượng ảnh thấp hơn một chút đã coi bitcuối cùng của mỗi byte màu RGB như các bit ít quan trọng nhất Trongtrường hợp này, đối với mỗi điểm ảnh, ta sẽ chọn ra được 3 bit LSB

Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhiều hạn chế, chẳng hạn nhưkhông đảm bảo được tính bền vững của thuỷ vân đối với các thao tác nhưquay ảnh hoặc nén ảnh JPEG Điều này là dễ hiểu vì các thao tác nói trêncũng loại bỏ hoặc làm sai lệch các bit ít quan trọng nhất

1.6.2 Hướng tiếp cận dựa trên miền tần số của ảnh

Hướng tiếp cận dựa trên miền không gian ảnh như đã trình bày ở trên làcách tiến hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách trực tiếp trênmiền giá trị rời rạc của các điểm ảnh gọi là trên miền biến số độc lập tự nhiên.Nhưng trong nhiều trường hợp, cách khảo sát trực tiếp này gặp phải nhữngkhó khăn nhất định hoặc rất phức tạp và hiệu quả không cao

Ngoài phương pháp khảo sát trực tiếp, chúng ta có thể dùng nhiềuphương pháp khảo sát gián tiếp khác thông qua các kỹ thuật biến đổi Cácbiến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác

và như vậy tín hiệu và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mớivới các biến số mới Phương pháp biến đổi này cũng giống như phương phápđổi biến trong phép tính tích phân hay phương pháp đổi hệ toạ độ trong giảitích của toán phổ thông quen thuộc

Mỗi một cách biến đổi sẽ có những thuật lợi riêng, tuỳ từng trường hợp

mà chúng ta dùng biến đổi nào Sau khi khảo sát xong các tín hiệu và hệthống rời rạc trong miền các biến số mới này, nếu cần thiết chúng ta sẽ dùngcác biến đổi ngược để đưa chúng về miền biến số độc lập cũ

Phương pháp khảo sát gián tiếp sẽ làm đơn giản rất nhiều các công việc

mà chúng ta gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trong miềnbiến số độc lập tự nhiên Đối với chúng ta, hệ thống rời rạc cần khảo sát chính

là miền không gian các điểm ảnh Có nhiều phép biến đổi cho dữ liệu ảnhtrong đó có một số phương pháp biến đổi được sử dụng rất phổ biến như phépbiến đổi Fourier rời rạc, Cosin rời rạc, sóng nhỏ rời rạc …

Chương 2: Kỹ thuật thủy vân ảnh số dựa vào các

phép biến đổi rời rạc

Thuỷ vân trên ảnh số giống như một ảnh được “dán tem” sở hữu củangười chủ Thuỷ vân phải mang thông tin có ý nghĩa xác định duy nhất ngườiđược sở hữu ảnh đó Người ta tập trung vào việc làm sao cho thuỷ vân đó thoảhai tính chất quan trọng sau đây:

− Ẩn (hidden): không hiển thị trên nền ảnh, không làm ảnh hưởng

nhiều đến chất lượng tri giác của ảnh

− Bền vững (robust): Thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sản

phẩm, không bị xoá bởi các tấn công có chủ đích hay không có chủ đích Mộtcách lý tưởng là để loại bỏ thuỷ vân chỉ còn cách là phá huỷ ảnh đó

Sau đây luận văn sẽ trình bày kỹ thuật thủy vân ảnh số trên miền tần số

sử dụng phép biến đổi Cosine rời rạc (DCT), phép biến đổi sóng nhỏ (DWT),

và phép biến đổi Fourier rời rạc (DFT)

2.1 Các phép biến đổi rời rạc

2.1.1 Phép biến đổi Cosine rời rạc

Biến đổi Cosine rời rạc viết tắt là DCT (Discrete Cosine Transform) doAhmed và các đồng nghiệp của ông đưa ra vào năm 1974 Từ đó cho đến nay,

nó được sử dụng rất phổ biến trong nhiều kỹ thuật xử lí ảnh số Trong các kỹthuật thuỷ vân ảnh dựa trên phép biến đổi dữ liệu ảnh sang miền tần số thìphép biến đổi DCT được sử dụng nhiều nhất Bởi phép biến đổi DCT đã đượcdùng trong dạng chuẩn ảnh JPEG

Trong lĩnh vực xử lý ảnh số, biến đổi DCT 2 chiều có dạng như sau:

) 1 2 ( 2

u

N

v uv j

i ij

N

j v Cos M

i u Cos X N

M

Với: Yij là giá trị tại vị trí hàng i, cột j của ma trận DCT.

Xuvlà giá trị tại hàng u, cột v của ma trận ảnh gốc X.

0 : 2 1

M i

0 : 2 1

N j

0 1

)12(2

)12(2

u N v

uv v u ij

N

v j Cos M

u i Cos Y N

M

2.1.2 Phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc

Đây là phép biến đổi mới nhất được áp dụng cho ảnh số Ý tưởng củaphép biến đổi sóng nhỏ (Discrete wavelet transform - DWT) cho tín hiệu mộtchiều như sau: Tín hiệu được chia thành 2 phần: phần nội dung có tần số thấpchứa những thông tin quan trọng nhất (phần gần đúng); phần nội dung có tần

số cao chỉ mang sắc thái của tín hiệu (phần tiểu tiết)

Để tách một tín hiệu thành hai phần như trên người ta dùng hai bộ lọc

bù nhau Bộ lọc thứ nhất là bộ lọc thông thấp (low pass filter) chỉ cho phépcác thành phần có tần số thấp đi qua Bộ lọc thứ hai là bộ lọc thông cao (highpass filter) chỉ cho phép các thành phần có tần số cao đi qua Quá trình lọc ởmức cơ bản nhất có dạng như sau:

Hình 2.1 Lọc theo tần số thấp và tần số cao Tín hiệu gốc S qua hai phép lọc được phân tích thành hai tín hiệu A, D.

Nếu chúng ta thực hiện quá trình này trên một tín hiệu số thực sự thì sẽ thuđược một số lượng dữ liệu gấp đôi số lượng ban đầu Nhưng để có thể tổnghợp lại tín hiệu ban đầu chúng ta chỉ cần sử dụng một nửa số tín hiệu được

lọc Vì vậy cần có một quy trình giảm bớt một nửa số mẫu của A và D (quy trình Dowsampling) Sau khi giảm đi một nửa, chúng ta có hai tín hiệu tương ứng là cA và cD Các dữ liệu của cA và cD gọi là các hệ số sóng nhỏ Toàn bộ

quá trình lọc và cắt giảm mẫu được gọi là phân tích các tín hiệu hoặc biến đổisóng nhỏ rời rạc (DWT)

Quá trình lắp ghép các tín hiệu thu được thành tín hiệu gốc mà không bịmất thông tin được gọi là tổng hợp các tín hiệu hoặc biến đổi sóng nhỏ rời rạcngược (IDWT) Để tổng hợp các tín hiệu, người ta sẽ tăng số mẫu lên gấp đôi

(quy trình Upsampling) và sau đó lọc ngược trở lại.

Trên đây là quá trình phân tích một mức, có thể lặp lại quá trình nàybằng cách tiếp tục phân tích phần tần số thấp thành hai phần có tần số cao vàthấp Với bài toán nén và thuỷ vân thường áp dụng không quá năm lần bướcphân chia trên

Ta có thể mô tả bằng toán học DWT và IDWT như sau:

jkw k

k

jkw k

k

e g w

G Và

e h w

)(

Đó là lọc thông thấp và lọc thông cao thỏa mãn một số điều kiện cho

việc tái xây dựng ảnh ban đầu Một tín hiệu F(n) có thể được phân tích đệ quy

như sau:

)()

(

)()

(

2 1

2 1

n f g k

f Và

n f h k

f

j n

k n high

i

j n

k n low

0

f j low j high j low+ j high+ j high được gọi là các hệ

số của tín hiệu F(n), với ( )

0 k

f j low là phần phân giải nhỏ nhất (xấp xỉ) của F(n)

và f j high (k)là phần chi tiết của F(n) tại các giải tần khác nhau.

F(n) có thể được xây dựng lại bằng DWT một cách đệ qui như sau:

)()

k k n k

j k

k n low

Để đảm bảo quan hệ giữa DWT và IDWT thì H(w) và G(w) phải thỏa

mãn điều kiện trực giao sau H(w)2+G(w)2= 1

Biến đổi DWT và IDWT cho mảng hai chiều M×N có thể được địnhnghĩa tương tự bằng cách thực hiện các biến đổi một chiều DWT và IDWTcho mỗi chiều tương ứng

Trong hình 2.2, sau 2 lần thực hiện phép biến đổi DWT, ta thu đượcbảy băng tần con Các tần số thấp tập trung ở góc trái trên và trông giống nhưmột ảnh thu nhỏ của ảnh gốc, vì vậy dải phụ này còn được gọi là băng tần xấp

xỉ Các thành phần tần số cao của ảnh ở trong các băng tần chi tiết còn lại

Hình 2.2 Cấu trúc phân tích ảnh qua phép biến đổi sóng nhỏ hai chiều mức 2

Biến đổi sóng có nhiều lợi thế so với các biến đổi khác, đó là:

1 Biến đổi sóng là một mô tả đa độ phân giải của ảnh Quá trình giải

mã có thể được xử lý tuần tự từ độ phân giải thấp cho đến độ phân giải cao

2 Biến đổi DWT gần gũi với hệ thống thị giác người hơn biến đổiDCT Vì vậy, có thể nén với tỉ lệ cao bằng DWT mà sự biến đổi ảnh khó nhậnthấy hơn nếu dùng DCT với tỉ lệ tương tự

Biến đổi sóng tạo ra một cấu trúc biểu diễn tỉ lệ không gian Ở đó các tínhiệu tần số cao được xác định chính xác trong miền điểm ảnh, còn các tín hiệutần số thấp được xác định chính xác trong miền tần số

2.1.3 Phép biến đổi Fourier rời rạc

Phép biến đối Fourier rời rạc viết tắt là DFT (Discrete FourierTransform) là một công cụ toán học được dùng để chuyển cách biểu diễn tínhiệu và hệ thống rời rạc sang miền tần số rời rạc Thực chất của cách biểudiễn này là lấy từng điểm rời rạc trên vòng tròn đơn vị trong mặt phẳng Z đểbiểu diễn Việc biểu diễn trong miền tần số rời rạc đặc biệt hiệu quả khi xuấthiện các thuật toán tính nhanh DFT, thường được gọi là phép biến đổi Fouriernhanh FFT (Fast Fourier Transform)

Định nghĩa biến đổi Fourier rời rạc cho tín hiệu hai chiều (ảnh số)

Biến đổi Fourier rời rạc của một ảnh M× N: được định nghĩa như sau:

km N 1

0

w w ) , ( )

, (

k v

Với 0 <= l, k <= N-1 Biến đổi ngược:

0

w w ) , (

1 ) , (

n m u

Với 0 <= m, n <= N-1

2.2 Các thuật toán thủy vân ảnh số dựa vào các phép biến đổi rời rạc

2.2.1 Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi Cosine rời rạc

2.2.1.1 Đặc điểm của phép biến đổi DCT trên ảnh hai chiều

Biến đổi DCT trên ảnh thể hiện đặc tính nội dung về tần số của thông tinảnh Hệ số góc trên là lớn và đặc trưng cho giá trị trung bình thành phần mộtchiều gọi là hệ số DC, các hệ số khác có giá trị nhỏ hơn biểu diễn cho thànhphần tần số cao theo hướng ngang và hướng thẳng đứng gọi là các hệ số AC

Hình 2.3 Ảnh gốc và năng lượng phân bố của ảnh qua phép biến đổi DCT

 Bản thân biến đổi DCT không nén được dữ liệu.

 Theo nguyên lý chung, khi biến đổi chi tiết giữa các điểm ảnh cànglớn theo một hướng nào đó trong khối các điểm ảnh, hướng ngang,hướng thẳng đứng hay theo đường chéo, thì tương ứng theo cáchướng đó, các hệ số biến đổi DCT cũng lớn

Tóm lại, DCT làm giảm độ tương quan không gian của thông tin trongkhối ảnh Điều đó cho phép biểu diễn thích hợp ở miền DCT do các hệ sốDCT có xu hướng có phần dư thừa ít hơn Hơn nữa, các hệ số DCT chứathông tin về nội dung tần số không gian của thông tin trong khối Nhờ các đặctính tần số không gian của hệ thống mắt người, các hệ số DCT có thể được

mã hóa phù hợp, chỉ các hệ số DCT quan trọng nhất mới được mã hóa đểtruyền đi

Khối hệ số DCT có thể chia thành 3 miền, miền tần số thấp, miền tần sốgiữa và miền tần số cao Miền tần số thấp chứa các thông tin quan trọng ảnhhưởng đến tri giác Các thông tin trong miền tần số cao thường mang tính trigiác thấp

(a)

(b)

(c)

Hình 2.4 Phân chia 3 miền tần số ảnh của phép biến đổi DCT

(a) Miền tần số thấp, (b) Miền tần số ở giữa, (c) Miền tần số cao

Trong các thuật toán thuỷ vân, miền hệ số DCT tần số cao thườngkhông được sử dụng do nó thường không bền vững với các phép xử lí ảnh,hoặc nén ảnh JPEG Miền tần số thấp cũng ít được sử dụng do một sự thayđổi dù nhỏ trong miền này cũng làm giảm chất lượng tri giác của ảnh Vì vậy,miền tần số ở giữa hay được sử dụng nhất và cũng cho kết quả tốt nhất.

2.2.1.2 Kỹ thuật thuỷ vân của Shoemarker

Shoemarker đã sử dụng phép biến đổi DCT để phân tích khối đượcchọn từ ảnh gốc thành các miền tần số, rồi chọn một cặp 2 hệ số trong miềntần số giữa để thực hiện quá trình nhúng một bit thuỷ vân Quá trình nhúngluôn đảm bảo sau khi nhúng bit thuỷ vân thì khoảng cách về giá trị giữa hai

hệ số được chọn có giá trị lớn hơn hoặc bằng k cho trước [11].

a) Quá trình nhúng thuỷ vân

Vào: - Thuỷ vân: Một chuỗi các bit S hoặc một ảnh nhị phân W;

- Một ảnh gốc F

Ra: - Ảnh đã nhúng thuỷ vân Fw.

Thực hiện:

1 Ảnh gốc có kích thước m×n sẽ được chia thành (m×n)/64 khối 8×8, mỗi

bit của thuỷ vân sẽ được nhúng trong một khối

2 Chọn khối ảnh gốc Fi(8×8), thực hiện phép biến đổi DCT để được '

F (p,q) thì đổi chỗ hai hệ số này.

Ngược lại nếu bi=1 và nếu '

7 Ghép các khối ảnh để được ảnh đã nhúng thuỷ vân Fw.

b) Quá trình tách thuỷ vân

Vào: Ảnh chứa thuỷ vân Fw

Ra: Thuỷ vân W tách được từ ảnh Fw.

Thực hiện:

Chia Fw thành các khối 8×8

Lần lượt chọn các khối 8×8 rồi biến đổi DCT để được '

i F Đọc vào vị trí hai hệ số đã biến đổi (u, v) và (p, q) tương ứng với '

i F Tính: k = '

i

F (u, v) – '

i

F (p, q) Nếu k > 0 thì gán bi = 0, ngược lại gán bi = 1

Ghép dãy bit bi để được ảnh thuỷ vân W.

Cách chọn hệ số trong trong miền tần số giữa của phép biến đổi DCTcủa Shoemarker có những hạn chế:

 Thứ nhất, nếu chọn cố định cặp hệ số thì việc dò tìm và gỡ bỏ thuỷ vâncủa những người sử dụng ảnh bất hợp pháp là khá dễ dàng và do đó hệthống không đảm bảo an toàn cho thuỷ vân

 Thứ hai, trong cả hai cách chọn đều dẫn đến khả năng phải biến đổi cặp

hệ số đã chọn cho phù hợp với điều kiện nhúng bit thuỷ vân tương ứng.Thao tác này dẫn đến chất lượng ảnh sau khi nhúng thuỷ vân bị ảnhhưởng đáng kể

2.2.1.3 Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DCT kết hợp với ma trận số giả ngẫu nhiên

a) Quá trình nhúng thủy vân

Vào: - Thủy vân: Một ảnh nhị phân W;

- Một ảnh gốc F

Ra: - Ảnh đã nhúng thủy vân Fw

Thực hiện:

1 Ảnh gốc có kích thước m×n sẽ được chia thành (m×n)/64 khối 8×8,

2 Áp dụng biến đổi DCT cho từng khối 8×8 để thu được ma trận các hệ

số DCT

3 Chuyển ảnh thủy vân thành một vector W(i) i=1,2, N các số 0, 1 Số phần tử của W nhỏ hơn hoặc bằng số khối.

4 Sinh hai dãy số giả ngẫu nhiên không tương quan với bộ sinh bí mật

Dãy PN0 được sử dụng để nhúng bít 0, dãy PN1 được sử dụng để

nhúng bít 1 Số phần tử trong mỗi dãy này phải bằng số phần tử củamiền hệ số giữa của phép biến đổi DCT trên các khối 8×8

5 Nhúng hai dãy số giả ngẫu nhiên PN0 và PN1 vào miền tần số giữa của

ma trận các hệ số DCT của các khối 8×8 với một hệ số lợi ích k.

6 Gọi b là bít thủy vân cần nhúng, X là miền tần số giữa của ma trận hệ

số DCT, quá trình nhúng thực hiện như sau

Nếu bít thủy vân W(i)=0 thì X’ = X + k* PN0

Nếu bít thủy vân W(i)=1 thì X’ = X + k* PN1

7 Áp dụng biến đổi ngược IDCT đối với mỗi khối sau khi các hệ số giữa

đã bị thay đổi

b) Quá trình tách thủy vân

Vào: Ảnh chứa thuỷ vân Fw

Ra: Thuỷ vân W tách được từ ảnh Fw.

Thực hiện:

1 Chia ảnh đã nhúng thủy vân thành các khối 8×8

2 Áp dụng DCT cho các khối 8×8 và gọi X là miền tần số giữa của ma trận hệ số DCT Sinh hai dãy số giả ngẫu nhiên PN0, PN1 với cùng bộ

sinh giống như đã dùng trong lược đồ nhúng thủy vân

3 Gọi b là bít thủy vân cần tìm Gọi X_PN0 là hệ số tương quan giữa X với PN0 và X_PN1 là hệ số tương quan giữa X với PN1 Quy tắc trích thủy vân như sau: Nếu X_PN0 > X_PN1 thì b = 0; Ngược lại thì b = 1

4 Ghép các bít thủy vân đã tìm được thành một vector

2.2.2 Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc

2.2.2.1 Đặc điểm của phép biến đổi DWT trên ảnh hai chiều

Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DWT thường phân tích ảnh gốcthành các miền tần số LL, LH, HL và HH sau đó nhúng thuỷ vân vào một sốmiền tần số với các hệ số tương quan khác nhau Ảnh chứa thuỷ vân được thửqua các phép biến đổi ảnh thông thường rồi tìm lại thuỷ vân Kết quả thuỷ vântrong các băng thể hiện tính bền vững khác nhau Trong phần này, luận văn đềxuất một lược đồ thuỷ vân ẩn bền vững sử dụng phép biến đổi DWT và ma trận

số giả ngẫu nhiên

 Sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT để phân tích ảnh gốc I

thành các miền tần số LL, LH, HL và HH

 Dùng kỹ thuật thuỷ vân sử dụng ma trận số giả ngẫu nhiên để nhúngthủy vân vào các băng LH, HL và HH