Phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép trên miền tần số và sai phân cấp hai

i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ khoa học máy tính: “Phát ảnh giả mạo dạng lồng ghép miền tần số sai phân cấp hai” kết trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc Các số liệu luận văn trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, trích dẫn có tính kế thừa, phát triển từ tài liệu, tạp chí, công trình nghiên cứu công bố website, … Các phương pháp nêu luận văn rút từ sở lý luận trình nghiên cứu tìm hiểu tác giả Học viên Nguyễn Hoàng Long ii LỜI CẢM ƠN Luận văn thực Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông Thái Nguyên hướng dẫn, bảo tận tình PGS.TS Phạm Văn Ất cộng sự, người mà từ học viên học nhiều điều quý báu, thầy gương sáng cho em nghiên cứu chuyên môn sống Em xin gửi gửi lời cảm ơn thầy PGS TS Phạm Văn Ất cộng tận tình giúp đỡ em suốt thời gian học tập vừa qua, đặc biệt định hướng nghiên cứu tận tình hướng dẫn cho em suốt trình làm luận văn Nếu giúp đỡ tận tình thầy, em khó hoàn thành luận văn Bên cạnh em xin chân thành cảm ơn thầy cô T rư ờng Đ i h ọc Công nghệ Thông tin & T ru yề n t hô n g tận tình giảng dạy, bảo cung cấp cho e7m kiến thức cần thiết suốt thời gian học xin gửi lời cám ơn chân thành đến người thân, bạn bè đồng nghiệp giúp đỡ động viên suốt thời gian học tập thời gian thực luận văn Chân thành cảm ơn ! Thái Nguyên, ngày 10 tháng năm 2016 Học viên Nguyễn Hoàng Long iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vi DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vii MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề Đối tượng, phạm vi nghiên cứu Hướng nghiên cứu đề tài Những nội dung nghiên cứu chính: CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO .4 1.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.1.1 Thu nhận ảnh 1.1.1.2 Tiền xử lý 1.1.1.3 Phân đoạn ảnh 1.1.1.4 Hệ định 1.1.1.5 Trích chọn đặc điểm 1.1.1.6 Nhận dạng 1.1.2 Các khái niệm xử lý ảnh 10 1.1.3 Các vấn đề xử lý ảnh 10 1.1.3.1 Biểu diễn ảnh 10 1.1.3.2 Nắn chỉnh biến dạng 12 1.1.3.3 Khử nhiễu 12 1.1.3.4 Nhận dạng ảnh 13 1.2 BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO .13 1.2.1 Khái niệm ảnh giả mạo 13 1.2.2 Phân loại ảnh giả mạo 14 iv 1.3 KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO 17 1.3.1 Kỹ thuật phòng chống ảnh giả mạo 17 1.3.1.1.Giới thiệu phân loại thủy vân 18 1.3.1.2 Tính chất lược đồ thủy vân 20 1.3.1.3.Ứng dụng thủy vân 21 1.3.2 Một số kỹ thuật phát ảnh giả mạo 21 1.3.2.1 Dựa vào không tương thích hướng nguồn sáng 21 1.3.2.2 Dựa vào không tương thích nhiễu 22 1.3.2.3 Dựa vào không tương thích pixel 22 1.3.2.4 Dựa vào không tương thích màu sắc 23 1.3.2.5 Dựa vào xuất nhiều lần vùng ảnh 23 1.3.2.6 Dựa vào dấu vết việc lấy mẫu lại 23 1.4 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÙNG ẢNH ĐƯỢC LẤY MẪU LẠI 24 1.4.1 Khái niệm lấy mẫu lại (Resample) 24 1.4.1.1 Lấy mẫu lại tín hiệu 24 1.4.1.2 Lấy mẫu lại ảnh 25 1.4.1.3 Tính chất phép lấy mẫu tăng ảnh 25 1.4.2 Giới thiệu phương pháp phát vùng ảnh lấy mẫu lại 27 1.4.2.1 Phương pháp Popescu Kichner 27 1.4.2.2 Phương pháp dựa mật độ lượng 28 1.4.2.3 Phương pháp dựa phép phân tích SVD 28 1.4.2.4 Phương pháp dựa sai phân cấp hai 28 1.4.2.5 Phương pháp sử dụng phép biến đổi DCT, DWT 29 CHƯƠNG II: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO ĐƯỢC LẤY MẪU TĂNG BẰNG CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI TRÊN MIỀN TẦN SỐ VÀ SAI PHÂN CẤP HAI .30 2.1 PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI COSIN RỜI RẠC (DCT) 30 2.1.1 Phép biến đổi Cosin rời rạc (DCT) ma trận ảnh 30 2.1.2 Phương pháp phát dựa phép biến đổi DCT 33 2.2 PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI DWT 34 2.2.1 Một số ký hiệu khái niệm 34 v 2.2.2 Ý tưởng chung phép biến đổi DWT trực chuẩn 34 2.2.3 Phép biến đổi DWT dạng Haar (DWT Haar) 35 2.2.4 Phép biến đổi DWT dạng Daubechies D4 (DWT D4) 36 2.3 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO BẰNG PHÉP BIẾN ĐỔI SONG TRỰC GIAO BIOR3.5 VÀ LỌC THÔNG CAO CỦA PHÉP BIẾN ĐỔI DWT .37 2.3.1 Phát vùng giả mạo phép biến đổi song trưc giao Bior 3.5 37 2.3.2 Phương pháp dựa lọc thông cao phép biến đổi DWT 39 2.3.2.1 Phép biến đổi DWT theo lọc 39 2.3.2.2 Phương pháp giảm độ phức tạp tính toán (ký hiệu LTC) 41 2.4 PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BẰNG PHÉP BIẾN ĐỔI HIỆU: 43 2.4.1 Xây dựng phép biến đổi hiệu ma trận điểm ảnh 43 2.4.2 Phương pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) 44 2.5 PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN CẤP HAI (Ký hiệu SPB2): 44 2.6 Đánh giá độ phức tạp tính toán tính bền vững phương pháp 45 CHƯƠNG III: THỬ NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG .49 3.1 LỰA CHỌN BỘ ẢNH THỬ NGHIỆM 49 3.2 TẠO ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP 49 3.3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM TRÊN MATLAB 50 3.4 MỘT SỐ ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP 53 KẾT LUẬN 55 Hướng phát triển luận văn 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.2 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Minh họa việc giả mạo ảnh 14 Hình 1.4 Minh họa cho loại ảnh giả mạo tăng cường ảnh: 15 Hình 1.5 Ảnh che phủ bỏ đối tượng 16 Hình 1.6 Hai hướng phòng chống phát ảnh số giả mạo 17 Hình 1.7 Quá trình nhúng thủy vân 18 Hình 1.8 Quá trình trích thủy vân 18 Hình 1.9 Kết mô tả độ đồng khối ảnh sau lấy mẫu tăng 26 Hình 2.1 : Sơ đồ phương pháp phát dựa theo phép biến đổi DCT 33 Hình 2.2: Áp dụng phép biến đổi DWT theo hàng cột 36 Hinh 2.3: Áp dụng phép biến đổi DWT theo hai mức 36 Hình 2.4 Sơ đồ bước phương pháp dựa phép biến đổi DWT song trực giao 3.5 38 Hình 2.5 Sơ đồ thực phép biến đổi DWT thuận 39 Hình 2.6 Sơ đồ phép biến đổi DWT ngược 40 Hình 2.7 Sơ đồ bước phương pháp LTC 42 Bảng 3.1 Một số hình ảnh giả mạo dùng để thực nghiệm 50 Bảng 3.2 Một số hình ảnh giả mạo kết phát 51 Bảng 3.3 Minh họa tính bền vững phương pháp 52 Bảng 3.4 Thời gian thực phương pháp (đơn vị giây) 52 vii DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu/ chữ viết tắt Ý nghĩa BMP Bitmap (định dạng ảnh) DCT Discrete Cosine Transform (biến đổi cosine rời rạc) DFT Discrete Fourier Transform (Phép biến đổi Fourier rời rạc) DWT Discrete Wavelet Transform (biến đổi wavelet rời rạc) IDCT Inverse Discrete Cosine Transform (phép biến đổi DCT ngược) IDWT Inverse Discrete Wavelet Transform (biến đổi DWT ngược) JPEG Joint Photographic Experts Group (một định dạng ảnh nén) NMF Non-negative Matrix Factorization (khai triển ma trận không âm) SVD Singular Value Decomposition (phân tích giá trị đặc trưng) TIFF Tagged Image File Format (định dạng ảnh) MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Ngày nay, ảnh số phương tiện truyền thông sử dụng rộng rãi, đóng vai trò quan trọng đời sống người, có tác động đến xã hội, tham gia vào trình pháp lý kinh tế như: làm chứng điều tra, xử án, bảo hiểm, gian lận khoa học,… Hơn nữa, với phổ biến máy ảnh kĩ thuật số phần mềm chỉnh sửa (Photoshop, GIMP,…) dẫn đến ảnh số dễ dàng chỉnh sửa mà không cần đến kiến thức chuyên gia việc chỉnh sửa không để lại dấu vết mà mắt thường nhận biết Kết hình ảnh chỉnh sửa sử dụng cho mục đích xấu dẫn đến hậu nghiêm trọng Do vậy, việc phát ảnh giả mạo vấn đề đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Có nhiều cách để tạo hình ảnh giả mạo, lồng ghép vùng ảnh từ ảnh khác cách phổ biến Trong làm vậy, để tạo hình ảnh thuyết phục, người ta thường phải sửa kích thước, quay, hay co giãn phần ảnh, trình đòi hỏi lấy mẫu lại (resampling) Mặc dù việc lấy mẫu lại thường nhìn thấy mắt thường để lại dấu vết mặt tương quan điểm ảnh Vì vậy, dựa vào dấu vết việc lấy mẫu lại để phát ảnh giả mạo có vùng lồng chép từ nguồn khác hướng quan trọng, thu hút nhiều quan tâm nghiên cứu Đã có nhiều nghiên cứu để phát dạng giả mạo này, nhiên hiệu chưa cao đòi hỏi thời gian tính toán lớn Gần có số phương pháp dựa miền tần số sai phân cấp hai để phát ảnh giả mạo dạng lồng ghép khoanh vùng giả mạo So với phương pháp khác phương pháp có đặc điểm đơn giản khoanh vùng giả mạo rõ ràng Chính ưu điểm hướng nghiên cứu có nhiều ứng dụng nên em chọn đề tài “Phát ảnh giả mạo dạng lồng ghép miền tần số sai phân cấp hai” cho luận văn Đối tượng, phạm vi nghiên cứu - Đối tượng : Ảnh giả dạng lồng ghép : ảnh nhận cách ghép phần ảnh khác vào ảnh đa mức xám gốc (phần chèn vào gọi vùng giả mạo) - Phạm vi nghiên cứu : Ảnh có vùng giả mạo lấy mẫy tăng (phóng to) cho phù hợp với kích thước độ phân giải ảnh gốc Hướng nghiên cứu đề tài - Nghiên cứu việc phát khoanh vùng giả mạo lấy mẫu tăng phương pháp DCT, DWT sai phân cấp - Xây dựng chương trình thử nghiệm để so sánh tính hiệu phương pháp Những nội dung nghiên cứu chính: Dựa mục tiêu xác định, nội dung nghiên cứu trình bày qua chương với cấu trúc sau: Chương : Tổng quan xử lý ảnh Bài toán phát ảnh giả mạo Trình bày kiến thức xử lý ảnh, khái niệm ảnh giả mạo giúp có nhìn trực quan ảnh giả mạo phân loại ảnh giả mạo, bên cạnh đưa số phương pháp phòng chống, phát ảnh giả mạo Chương 2: Phát ảnh giả mạo lấy mẫu tăng phép biến đổi miền tần số sai phân cấp hai Nội dung Chương trình bày cụ thể phương pháp phát ảnh giả mạo phép biến đổi miền tần số như: DCT, DWT ( DWT song trực giao Bior 3.5, Lọc thông cao DWT) phương pháp Sai phân cấp hai Chương 3: Thử nghiệm Ứng dụng Tiến hành xây dựng c c chương trình thực nghiệm để phát ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng lồng ghép; Phân tích so sánh phương pháp qua kết thử nghiệm 44 (ứng với khối có giá trị nhỏ gần 0) đen vùng khác Dựa vào đặc điểm dễ dàng định vị vùng giả mạo Chi tiết phương pháp trình bày phần 2.4.2 Phương pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) Đầu vào ảnh đa cấp xám I Đầu ảnh hiển thị ma trận biến đổi hiệu từ I Bước Xây dựng ma trận điểm ảnh A từ I Bước Tính: R=Fd(A) Bước Hiển thị ảnh ứng với ma trận R Vùng ảnh tối vùng giả mạo (vùng tăng mẫu dán vào ảnh gốc) Nhận xét : Trong nhiều trường hợp ảnh tồn vùng tối giả mạo, vùng xuất cách ngẫu nhiên, biên ý nghĩa rõ ràng Còn vùng tối giả mạo có biên có ý nghĩa Tuy nhiên có số trường hợp khác chụp chỗ tối, chụp ban đêm, xuất vùng tối có biến (khi hiển thị R), trường hợp phương pháp đưa kết phát nhầm (ảnh không giả mạo kết luận giả mạo) Đây nhược điểm phương pháp đề xuất 2.5 PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN CẤP HAI (Ký hiệu SPB2): Trong [11], S Prasad K R Ramakrishnan trình bày hai phương pháp dựa sai phân bậc hai Ở sai phân bậc hai sử dụng sai phân bậc hai theo hàng ma trận điểm ảnh, chẳng hạn sai phân bậc hai S[u,v] vị trí u,v tính theo công thức S[u,v]=A[u,v]+A[u,v+2]-2A[u,v+1] 45 Ảnh chia thành khối cấp chờm (hai khối liên tiếp khác hàng cột) Giả sử A khối cần xét, để kiểm tra tính giả mạo khối A, cần thực bước: Bước Xây dựng ma trận nhị phân B ứng với A theo công thức: (2.1) S[u,v] sai phân cấp hai A[u,v] tính theo hàng Nói cách khác: S[u,v]=A[u,v]+A[u,v+2]-2A[u,v+1] Bước Thực phép biến đổi DFT ma trận B để ma trận F Bước Hiển thị F dạng ảnh để quan sát Nếu xuất điểm sáng nhọn đối xứng xung quanh tâm kết luận khối A giả mạo Để xây dựng ma trận nhị phân B Thay cho công thức (2.1) bước công thức: 2.6 Đánh giá độ phức tạp tính toán tính bền vững phương pháp Đánh giá độ phức tạp tính toán phương pháp BĐH Trong phương pháp biến đổi hiệu (BĐH) có bước trình áp dụng phép biến đổi hiệu cho ma trận ảnh A nên để đánh giá độ phức tạp ta cần đánh giá bước 46 Theo công thức (2) để biến đổi khối 2 cần: phép cộng, phép trừ phép chia cho (có thể thay phép dịch chuyển bít), cần phép tính Đối với ảnh có kích thước 2M 2N số khối cần biến đổi M N, nên độ phức tạp tính toán phương pháp BĐH là: T(BĐH)=4 M N Đánh giá độ phức tạp tính toán phương pháp DWT3.5 Để áp dụng phép cuộn với lọc có kích thước S cho phần tử hàng/cột cần: S phép nhân S-1 phép cộng Nên với hàng gồm 2N phần tử cần: 2N (S+S-1) phép toán với cột 2M phần tử cần 2M (S+S-1) phép toán Trong phương pháp DWT3.5 bước áp dụng phép biến đổi DWT bước áp dụng phép biến đổi IDWT nên để đánh giá độ phức tạp ta cần đánh giá bước Theo bước với phép biến đổi DWT cần áp dụng lọc LoD, HiD để cuộn ma trận A sau tiếp tục dùng lọc cuộn ma trận có số chiều 2M×N cho vùng LL, LH, HL, HH, nên cần số phép tính: (2M 2N (S+S-1)) + (2M N (S+S-1)) Tương tự bước với phép biến đổi IDWT có độ phức tạp trình DWT thêm 8×M×N phép toán cho phép cộng ma trận cấp Vậy độ phức tạp tính toán DWT3.5 là: T(DWT3.5)=2×(2 (2M 2N (S+S-1))+ (2M N (S+S-1)))+8×M×N 47 = 32 (M N (S+S-1)) + 8×M×N Đánh giá độ phức tạp tính toán phương pháp LTC Với phương pháp LTC bước bước áp dụng lọc thông cao HiD để tính HH đáng kể Bước cần số phép toán là: 2M 2N (S+S-1) Bước cần số phép toán là: 2M N (S+S-1) Vì thực trình IDWT nên độ phức tạp tính toán LTC là: T(LTC)=2M 2N (S+S-1)+2M N (S+S-1)= (M N (S+S-1)) Để tiện so sánh độ phức tạp tính toán phương pháp lập bảng tổng hợp đây: Bảng 2.1 Độ phức tạp tính toán phương pháp Phương pháp Độ phức tạp BĐH M N DWT3.5 LTC 32 (M N (S+S-1)) + 8×M×N (M N (S+S-1)) Nhận xét: - Qua bảng tổng hợp nhận thấy: + Phương pháp BĐH có độ phức tạp thấp + Phương pháp DWT3.5 có độ phức tạp cao 48 + Phương pháp LTC có độ phức tạp khoảng 1/6 phương pháp DWT3.5 - Do độ phức tạp phương pháp DWT3.5, LTC có thành phần S số phần tử lọc, lọc có kích thước lớn độ phức tạp tính toán phương pháp tăng ngược lại Trường hợp phương pháp DWT3.5 LTC sử dụng phép biến đổi DWT song trực giao 3.5 lọc có kích thước S=12, độ phức tạp T(DWT3.5) = 744×M×N, T(LTC) = 138 (M N), T(LTC)≈1/6T(DWT3.5) Trong thực nghiệm, thời gian thực DWT3.5 thường lớn thời gian thực LTC từ đến lần Phân tích tính bền vững phương pháp Đối với phép quay, tịnh tiến: Các phép biến đổi có đặc điểm không làm thay đổi giá trị mà thay đổi vị trí điểm ảnh nên không ảnh hưởng đến tính phẳng ban đầu ảnh Đối với phép nhiễu, làm mờ,…: Bản chất phép biến đổi thêm giá trị nhiễu vào điểm ảnh Nếu giá trị nhiễu nhỏ (hệ số thấp) không làm thay đổi giá trị điểm ảnh nhiều nên giữ tính phẳng ban đầu ảnh Đối với phép nén JPEG: Nén JPEG nén mát thông tin, làm thay đổi giá trị điểm ảnh Tuy nhiên, nén với tỷ lệ không lớn giá trị thay đổi ít, nên giữ tính phẳng ban đầu ảnh Như vậy, phép biến đổi không làm ảnh hưởng nhiều đến tính phẳng ban đầu ảnh Trong đó, phương pháp DWT3.5 phương pháp đề xuất BĐH, LTC dựa tính chất phẳng ảnh sau lấy mẫu tăng, nên có khả bền vững trước phép biến đổi 49 CHƯƠNG III THỬ NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG 3.1 LỰA CHỌN BỘ ẢNH THỬ NGHIỆM Mục minh họa khả phát giả mạo, tính bền vững, thời gian thực đánh giá khả thực nghiệm tập 100 ảnh lấy ngẫu nhiên từ thư viện chuẩn UCID (Uncompressed Colour Image Database, http://homepages.lboro.ac.uk/~cogs/datasets/ucid/ucid.html) Chương trình thử nghiệm viết môi trường Matlab 2011, máy tính có cấu hình chíp Intel 2×2.2 GHz, RAM GB 3.2 TẠO ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP Ảnh giả mạo dạng ghép ảnh ảnh tạo cách cắt ghép phần từ nhiều ảnh vào ảnh, mô tả qua sơ đồ sau: Hình 3.2 Quá trình tạo ảnh giả mạo dạng ghép ảnh ví dụ minh họa Để phát ảnh giả mạo dạng ghép ảnh có nhiều cách dựa vào xung đột nguồn sáng, dấu vết thiết bị thu nhận, định dạng ảnh vùng bị ghép vùng ảnh gốc,… Ngoài thực ghép vùng ảnh, để tạo hình ảnh thuyết phục, người ta thường phải sửa kích thước, quay, hay co giãn phần ảnh, trình đòi hỏi lấy mẫu lại (resampling) Mặc dù việc lấy mẫu lại thường nhìn thấy mắt thường để lại dấu vết mặt tương quan điểm ảnh 50 Vì vậy, dựa vào dấu vết việc lấy mẫu lại để phát ảnh giả mạo có vùng chép từ nguồn khác phát ghép ảnh 3.3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM TRÊN MATLAB Mục minh họa khả phát giả mạo, tính bền vững, thời gian thực đánh giá khả thực nghiệm tập 100 ảnh lấy ngẫu nhiên từ thư viện chuẩn UCID (Uncompressed Colour Image Database, http://homepages.lboro.ac.uk/~cogs/datasets/ucid/ucid.html) Chương trình thử nghiệm viết môi trường Matlab 2011 Một số hình ảnh minh họa khả phương pháp Để minh họa khả phương pháp chọn số hình ảnh làm giả (vùng khoanh tròn) sau đây: Ảnh giả mạo Ảnh giả mạo Ảnh giả mạo Ảnh giả mạo Bảng 3.1 Một số hình ảnh giả mạo dùng để thực nghiệm SPB2 DWT3.5 LTC BĐH 51 Bảng 3.2 Một số hình ảnh giả mạo kết phát Qua bảng nhận thấy hình ảnh DWT3.5, BĐH, LTC khoanh vùng giả mạo cách rõ nét phân biệt với vùng lại Trong phương pháp SPB2 xét trường hợp thuận lợi nhất: chọn khối nằm vùng giả mạo, dấu hiệu giả mạo (các điểm sáng nhọn đối xứng xung quanh tâm) không hiển thị cách rõ ràng Điều cho thấy khả phát giả mạo phương pháp thấp, phần thử nghiệm xét phương pháp lại Bảng 3.3 bên số minh họa kết phát phương pháp với Ảnh giả mạo sau thực số phép công quay ảnh, co giãn, nén JPEG Ảnh giả mạo Quay 450 DWT3.5 LTC BĐH 52 Quay 900 Co giãn ảnh 10% Nén JPEG Q=60 Bảng 3.3 Minh họa tính bền vững phương pháp Tên ảnh DWT3.5 LTC BĐH Ảnh giả mạo 0.06873153 0.01234781 0.01023203 Ảnh giả mạo 0.07134330 0.01149425 0.01021168 Ảnh giả mạo 0.06715074 0.01137544 0.01012858 Ảnh giả mạo 0.06705382 0.01158946 0.01020247 Bảng 3.4 Thời gian thực phương pháp (đơn vị giây) Trong bảng 3.4 bên kết so sánh thời gian thực ba phương pháp DWT3.5, LTC, BĐH với ảnh minh họa bảng 3.4 bên trên, ảnh có kích thước 512×384 53 Nhận xét: - Phương pháp BĐH có thời gian thực nhất, DWT3.5 có thời gian thực lớn nhất, thời gian thực DWT3.5 gấp khoảng lần thời gian thực LTC - Trong thực tế kiểm tra ảnh giả mạo phải thực chia ảnh thành khối chờm kiểm tra khối Số khối lớn nên cải tiến giảm độ phức tạp tính toán giúp việc thực chạy chương trình nhanh Như vậy, nội dung phần trình bày đề xuất hai phương pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu lọc thông cao phép biến đổi DWT Qua phân tích, đánh giá thực nghiệm cho thấy, so với phương pháp SPB2 [11] phương pháp có khả phát tốt hẳn, thực tế phương pháp SPB2 có khả phát thấp So với phương pháp DWT 3.5 [11], phương pháp có độ phức tạp tính toán thấp hơn, số trường hợp có khả khoanh vùng thể vùng giả mạo rõ ràng, sắc nét Các phương pháp bền vững trước số phép biến đổi ảnh, điều chứng minh phân tích dựa tính phẳng ảnh sau lấy mẫu tăng mà [11] chưa 3.4 MỘT SỐ ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP - Việc phát ảnh giả mạo sử dụng nhiều lĩnh vực : Quản lý hành chính, khoa học hình sự, bảo vệ quyền, xác minh thật trong sống hàng ngày + Trong Quản lý hành : sử dụng để phát việc tẩy xóa lồng ghép thông tin hồ sơ, ảnh giả hồ sơ 54 + Trong khoa học hình : ứng dụng giám định hồ sơ, giấy tờ, ảnh giả mạo phục vụ công tác điều tra + Bảo vệ quyền: chủ yếu sử dụng kỹ thuật chủ động để phòng chống việc giả mạo ảnh cách sử dụng kỹ thuật thủy vân Tuy nhiên nhiều trường hợp cần tới kỹ thuật bị động để phát ảnh giả mạo vi phạm quyền tác giả + Internet môi trường để phát tán, lưu truyền ảnh giả mạo với dụng ý xấu nhằm hãm hại người khác để đạt mục đích cá nhân Nên việc sử dụng kỹ thuật để phát việc giả mạo ảnh trường hợp cần thiết 55 KẾT LUẬN Ảnh số giả mạo phòng chống ảnh số giả mạo vấn đề nhiều người quan tâm Nếu kỹ thuật chủ động sử dụng kỹ thuật thủy vân dễ vỡ/bán dễ vỡ nghiên cứu từ lâu, kỹ thuật thụ động nghiên cứu gặp nhiều thách thức Trên sở nghiên cứu trước đây, luận văn đề xuất số công cụ làm sở toán học, số kỹ thuật chủ động thụ động để phòng chống phát ảnh số giả mạo Các công cụ kỹ thuật đề xuất có ưu điểm độ phức tạp tính toán hiệu phòng chống, phát giả mạo Cụ thể, luận văn đạt kết sau: - Trình bày tổng quan hệ thống xử lý ảnh vấn đề xử lý ảnh đồng thời trình bày tổng quan ảnh giả mạo phát ảnh giả mạo, cụ thể dạng ảnh giả mạo phương pháp để phát ảnh giả mạo - Khảo sát phép lấy mẫu lại ảnh, phát tính chất ảnh hay vùng ảnh sau lấy mẫu tăng phẳng vùng lại Từ tính chất phẳng này, đưa phương pháp phát giả mạo dạng ghép ảnh dựa miền tần số (phép biến đổi DCT, phép biến đổi hiệu lọc thông cao phép biến đổi DWT) phương pháp Sai phân cấp hai Trong hai kỹ thuật (phép biến đổi hiệu lọc thông cao phép biến đổi DWT) có đặc điểm tốc độ tính toán nhanh hiệu phát tương đương - Cài đặt thử nghiệm chương trình: + Phép biến đổi cosin rời rạc DCT + Song trực giao DWT3.5 + Lọc thông cao phép biến đổi DWT + Phép biến đổi hiệu + Chương trình sai phân bậc hai 56 Hướng phát triển luận văn Luận văn đạt số kết quả, có số hạn chế, nên nhiều vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu phát triển - Nghiên cứu công cụ, lý thuyết ứng dụng việc xây dựng phương pháp phòng chống phát ảnh giả mạo - Nghiên cứu phương pháp dựa hướng khác đặc điểm thiết bị thu nhận, tính chất vật lý ảnh, phép biến đổi ảnh,… - Nghiên cứu dạng ảnh giả mạo khác giả mạo dạng tăng cường ảnh, ảnh tạo từ máy tính,… - Tiếp tục nghiên cứu nâng cao hiệu kỹ thuật, thuật toán đề xuất 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình môn học Xử Lý Ảnh, Khoa CNTT, ĐH Thái Nguyên [2] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường (2008), Phát ảnh giả mạo dựa mẫu nhiễu cảm biến, Kỷ yếu số vấn đề chọn lọc CNTT Truyền thông, Đại lải, 2007 [3] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường, Phạm Việt Bình, Một cải tiến cho thuật toán phát ảnh giả mạo Exact match, Hội thảo khoa học quốc gia lần thứ III “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin”, Nha Trang, 9-10/9/2007, 2007 [4] Trần Đăng Hiên, Phạm Văn Ất, Trịnh Nhật Tiến, Một thuật toán đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán dựa ma trận hệ số DCT, Kỷ yếu số vấn đề chọn lọc CNTT Truyền thông, Hà Nội, 2012 [5] T Đ Hiên, P.V Ất, Một thuật toán phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán sử dụng phép biến đổi DWT động, Kỷ yếu Hội thảo FAIR 2014, Thái Nguyên, 2014 [6] Trần Đăng Hiên, Nguyễn Ngọc Hưng, Phạm Văn Ất (2015), “Phát ảnh giả mạo có vùng lấy mẫu tăng dựa phép biến đổi hiệu lọc thông cao DWT”, Chuyên san Các công trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin truyền thông, Tạp chí Công nghệ thông tin truyền thông, tập V-2, số 14 (34) tháng 12/2015 Tiếng Anh [7] G K Birajdar, V H Mankar, Blind Authentication of Resampled Images and Rescaling Factor Estimation, Proceedings of the IEEE International 58 Conference on Cloud & Ubiquitous Computing & Emerging Technologies, 2013 [8] A Mcandrew (2004), Introduction to Digital Image Processing with MATLAB, Course Technology/Thompson Learning [9] D Salomon (2004), Data Compression: The Complete Reference, 3rd ed., Springer [10] G Strang, T Nguyen (1996), Wavelets and filter banks, WellesleyCambridge Press [11] S Prasad, K R Ramakrishnan (2006), “On resampling detection and its application to image tampering”, Proc IEEE Int Conf.Multimedia Expo., Toronto, Canada, pp 1325-1328 [12] R Wang, P Xijian (2009), "Detection of Resampling Based on Singular Value Decomposition", in Proceedings 5th International Conference on Image and Graphics, Xi'an, China, pp 879-884 [13] X Feng, I Cox, and G Doerr (2012), “Normalized energy density based forensic detection of resampled images”, IEEE Trans Inf Forensics Security, vol 14, no 3, pp 536–545 [14] M Kirchner (2008), “Fast and reliable resampling detection by spectral analysis of fixed linear predictor residue”, Proceedings of the 10th ACM Workshop on Multimedia and Security - MM&Sec 2008 [15] A.C Popescu and H Farid (2005), "Exposing digital forgeries by detecting traces of re-sampling", IEEE Transactions on Signal Process , vol 53, no 2, pp 758-767 [16] A.C Popescu (2005), Statistical tools for digital forensics, Phd Thesis, Darmouth College [...]... 1.2.2 Phân loại ảnh giả mạo Ảnh giả mạo thường chia làm hai loại chính Ảnh giả nhưng thật, tức là hiện trường được dựng thật, và việc thu nhận ảnh là thật Loại thứ hai là ảnh giả được tạo lập trên cơ sở các phần của ảnh gốc thật hoặc được cắt dán để thêm vào hay che đi các chi tiết trên ảnh Trong luận văn này tôi quan tâm đến một số dạng giả mạo thuộc loại thứ hai Trong dạng ảnh giả mạo thứ hai có... Ghép ảnh, tăng cường ảnh và copy - di chuyển vùng trên ảnh + Ghép ảnh Ghép ảnh là dạng giả mạo ảnh số phổ biến nhất, trong đó hai hay nhiều ảnh số được ghép lại với nhau để tạo ra một ảnh số hoàn chỉnh Độ tin cậy của sự giả mạo loại này phụ thuộc vào mức độ phù hợp giữa các thành phần trong ảnh về kích thước, tư thế, màu sắc, chất lượng và ánh 15 sáng Nếu có một cặp ảnh tương thích tốt, được thực hiện. .. ảnh giả mạo Hai hướng này được mô tả qua sơ đồ sau: Hình 1.6 Hai hướng trong phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo 1.3.1 Kỹ thuật phòng chống ảnh giả mạo Các kỹ thuật này sử dụng thủy vân số và chữ ký số để phòng chống giả mạo ảnh Các nội dung sau đây sẽ trình bày về kỹ thuật thủy vấn số 18 1.3.1.1.Giới thiệu và phân loại thủy vân Thủy vân số (Watermarking) là một phương pháp ẩn một số thông tin vào... lĩnh vực Ngoài hai kỹ thuật nhận dạng trên, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới dựa vào kỹ thuật mạng nơron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan 1.2 BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO 1.2.1 Khái niệm về ảnh giả mạo Ảnh giả mạo được xem là ảnh không có thật, việc có được ảnh là do sự ngụy tạo bởi các chương trình xử lý ảnh hoặc quá trình thu nhận ảnh Sức mạnh của các chương trình xử lý ảnh số như PhotoShop,... hiểu ảnh Ví dụ, có thể sửa đổi thời tiết và thời gian trong ngày hay có thể làm mờ đi vài chi tiết để thổi phồng các chi tiết khác trong ảnh, v.v + Coppy và dịch chuyển vùng trên ảnh (a) Ảnh gốc (b) Ảnh đã che phủ đối tượng Hình 1.5 Ảnh che phủ và bỏ đi đối tượng Một dạng khác thường thấy nữa của ảnh giả mạo loại hai là việc sao chép/dịch chuyển các phần của ảnh gốc Đối với ảnh giả mạo được tạo lập trên. .. phân giải Việc lựa chọn độ phân giải phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trưng của từng loại ảnh cụ thể Chẳng hạn, ảnh dùng trong văn bản thường thể hiện dưới dạng đen trắng có độ phân giải 300 DPI, ảnh bản vẽ, bản đồ có độ phân giải 200DPI Trên cơ sở đó, các ảnh được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản là RASTER và VECTOR Mô hình RASTER: Theo mô hình này, ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh. .. tính giữa các hàng và cột của ma trận điểm ảnh sẽ thay đổi, dùng phép biến đổi SVD để khảo sát sự thay đổi về sự độc lập tuyến tính, từ đó kết luận ảnh có giả mạo hay không Phương pháp có ưu điểm là đơn giản nhưng chỉ đưa ra được kết luận ảnh có bị lấy mẫu lại hay không, chứ không phát hiện được các vùng giả mạo 1.4.2.4 Phương pháp dựa trên sai phân cấp hai Phát hiện lấy mẫu lại trên miền không gian được... của camera và vùng đó 1.3.2.3 Dựa vào sự không tương thích về các pixel Bởi vì các pixel là các thành phần cơ bản của ảnh số, nên phân tích các quan hệ ở mức pixel của ảnh sẽ phát hiện ra ảnh giả mạo Dựa trên pixel thường phát hiện các loại giả mạo các phép nối (Clonning), lấy mẫu lại (Resampling), chia (Spilicing), ảnh thu nhỏ (Thumbnails) 23 1.3.2.4 Dựa vào sự không tương thích về màu sắc Ảnh gốc thu... Khi tạo ra một ảnh giả mạo bằng việc ghép các đối tượng từ các ảnh khác nhau thường khó tương thích về các điều kiện ánh sáng Hầu như các đối 22 tượng được ghép vào có hướng nguồn sáng không cùng với các đối tượng trong ảnh gốc Do vậy, các khác nhau về hướng nguồn sáng này có thể là một gợi ý tốt để ta phát hiện ảnh giả mạo Từ gợi ý đó người ta đã tìm ra một cách phát hiện ảnh giả mạo dựa vào mâu thuẫn... là ảnh gốc với 2 chiếc ô tô, một xe con và 1 xe tải Hình 1.5(b) là hình 1.5(a) giả tạo với việc che phủ chiếc xe tải bằng một cành cây cũng lấy từ trong chính ảnh đó 1.3 KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO Các kỹ thuật được chia làm hai hướng là kỹ thuật chủ động (Active Forensic) được dùng để xác thực/phòng chống giả mạo ảnh và kỹ thuật thụ động (Passive Forensic) được dùng để phát hiện ảnh ... tài Phát ảnh giả mạo dạng lồng ghép miền tần số sai phân cấp hai cho luận văn Đối tượng, phạm vi nghiên cứu - Đối tượng : Ảnh giả dạng lồng ghép : ảnh nhận cách ghép phần ảnh khác vào ảnh đa... Gần có số phương pháp dựa miền tần số sai phân cấp hai để phát ảnh giả mạo dạng lồng ghép khoanh vùng giả mạo So với phương pháp khác phương pháp có đặc điểm đơn giản khoanh vùng giả mạo rõ ràng... phát ảnh giả mạo Chương 2: Phát ảnh giả mạo lấy mẫu tăng phép biến đổi miền tần số sai phân cấp hai Nội dung Chương trình bày cụ thể phương pháp phát ảnh giả mạo phép biến đổi miền tần số như: