Thủy vân ảnh số dựa vào phép biến đổi cosine rời rạc

Trong các kỹ thuật thuỷ vân ảnh dựa trên phépbiến đổi dữ liệu ảnh sang miền tần số thì phép biến đổi DCT được sử dụngnhiều nhất.. - Nghiên cứu tìm hiểu các kỹ thuật thủy vân số để bảo vệ

LỜI NÓI ĐẦU

1 Giới thiệu tổng quan về đề tài

Trong kỷ nguyên số, thông tin số được sử dụng rộng rãi trong một môitrường mở, tài nguyên được phân phối cho nhiều người sử dụng, nhu cầuđược bảo vệ bản quyền và sở hữu trí tuệ các sản phẩm số đã trở thành mộtvấn đề quan trọng và được nhiều cơ sở nghiên cứu quan tâm

Thuỷ vân ảnh được đánh giá mang lại nhiều hứa hẹn trong ứng dụngbảo vệ bản quyền, phát hiện xuyên tạc Việc thuỷ vân có thể thực hiện trựctiếp trên miền không gian ảnh hoặc trên miền biến đổi ảnh Hiện tại, người ta

đã sử dụng các phép biến đổi rời rạc như phép biến đổi Fourier (DFT), phépbiến đổi Cosine (DCT) và phép biến đổi sóng nhỏ (DWT)

Phép biến đổi cosine rời rạc viết tắt là DCT (Discrete CosineTransform) được sử dụng rất phổ biến trong kỹ thuật xử lí ảnh số nói riêng và

xử lí tín hiệu số nói chung Trong các kỹ thuật thuỷ vân ảnh dựa trên phépbiến đổi dữ liệu ảnh sang miền tần số thì phép biến đổi DCT được sử dụngnhiều nhất Lý do ở đây là phép biến đổi DCT đã được dùng trong dạng chuẩnảnh JPEG Nếu áp dụng DCT thì cũng theo chuẩn của JPEG và do đó sẽ tránhđược mất thuỷ vân do phép nén JPEG

2 Lý do chọn đề tài

- Đề tài mang tính ứng dụng và thực tiễn

- Đáp ứng yêu cầu bảo vệ bản quyền các sản phẩm đa phương tiệntrong môi trường phân phối lưu thông Internet

- Phù hợp với chuyên ngành của học viên

3 Mục tiêu nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài

- Nghiên cứu tìm hiểu các kỹ thuật thủy vân số để bảo vệ bản quyềnhoặc chứng minh quyền sở hữu của bức ảnh số

- Nghiên cứu tìm cách cải tiến, mở rộng đối với một vài kỹ thuật thuỷvân dựa vào phép biến đổi DCT nhằm đảm bảo chất lượng của ảnh, đồng thờinâng cao độ bền vững của thuỷ vân trước những tấn công thông thường

- Cài đặt thử nghiệm lược đồ thuỷ vân dựa vào phép biến đổi DCT trênảnh tĩnh

4 Phạm vi nghiên cứu và ứng dụng

- Nghiên cứu, đánh giá kỹ thuật thuỷ vân trên ảnh tĩnh

- Công cụ lập trình và phần mềm dùng để cài đặt các ứng dụng củathuỷ vân trên ảnh

5 Ý nghĩa khoa học

- Nghiên cứu, đánh giá kỹ thuật thuỷ vân trên ảnh tĩnh

- Thủy vân phải tồn tại bền vững không bị xoá bởi các tấn công khác

6 Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu các tài liệu liên quan

- Tìm hiểu và phát hiện các vấn đề trong thực tế

- So sánh đánh giá và đưa ra các giải pháp

- Cài đặt thử nghiệm trên những cải tiến được đưa ra

7 Bố cục của luận văn

Luận văn gồm 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về thuỷ vân ảnh số

1 Cấu trúc một số loại ảnh thông dụng

2 Giấu tin trong ảnh

3 Giới thiệu về thủy vân

4 Thuỷ vân ảnh số

5 Thuỷ vân trên đa phương tiện(video, audio)

6 Những tấn công trên hệ thuỷ vân

7 Những khuynh hướng tiếp cận của kỹ thuật thuỷ vân

Chương 2: Thuỷ vân ảnh số dựa vào phép biến đổi Cosine rời rạc(DCT)

1 Phép biến đổi Cosine rời rạc

2 Các thuật toán thuỷ vân ảnh dựa vào phép biến đổi Cosine rời rạc

3 Một số cải tiến, mở rộng đối với các thuật toán thuỷ vân dựa vàophép biến đổi cosine rời rạc

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

1 Cài đặt một số thuật toán thủy vân dựa vào phép biến đổi Cosine rờirạc

2 Đánh giá so sánh các kết quả đạt được

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ THUỶ VÂN ẢNH SỐ1.1 Cấu trúc một số loại ảnh thông dụng

1.1.1 Khái niệm về ảnh số

Ảnh trong thực tế là ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng,một ảnh có thể được định nghĩa là một hàm hai chiều f(x,y) trong đó x và y làtoạ độ trong không gian và biên độ của hàm f tại bất kỳ cặp toạ độ (x,y) nàocũng gọi là cường độ của ảnh tại điểm đó Khái niệm cấp xám thường đượcdùng để đề cập đến cường độ của ảnh đơn sắc Ảnh màu được tạo thành từ sựkết hợp của các ảnh 2D riêng biệt Ví dụ, trong hệ thống màu RGB, một ảnhmàu là sự phối hợp của ba thành phần màu (đỏ, xanh lá cây, xanh ra trời)riêng biệt Chính vì lý do này, rất nhiều kỹ năng áp dụng với ảnh đơn sắccũng có thể áp dụng với ảnh màu bằng cách xử lý ba thành phần ảnh riêngbiệt

Chuyển đổi một ảnh thông thường sang dạng số yêu cầu toạ độ khônggian cũng như biên độ của ảnh đó phải được số hoá, nghĩa là các tín hiệu liêntục được biến đổi thành các tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu(sampling - rời rạc hoá về không gian) và lượng tử hoá (quantization - chuyểnđối tín hiệu tương tự dạng tín hiệu số) các thành phần của ảnh mà về nguyêntắc bằng mắt thường không thể phân biệt được hai điểm kề nhau Do đó, khicác giá trị x, y và biên độ của hàm f là xác định, mang giá trị rời rạc, ta gọimột ảnh là ảnh số

Sau quá trình lấy mẫu và lượng tử hoá, ta thu được một ma trận số thựcgồm M hàng và N cột Một giá trị (x,y) của ma trận được gọi là một điểm ảnh

(pixel hay pel), mỗi điểm ảnh được xác định bởi toạ độ và màu Như vậy, mộtảnh số là tập hợp nhiều điểm ảnh, ta nói ảnh gồm M x N điểm

1.1.2 Ảnh bitmap (BMP)

Ảnh bitmap (hay Windows bitmap) được phát triển bởi microsoftCorporation, được lưu trữ dưới dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiểnthị dữ liệu không phụ thuộc vào khung chỉ định màu trên bất kỳ phần cứngnào Các ảnh bitmap thường được lưu trữ với phần mở rộng phổ biến bmp(hoặc dạng ít hơn gặp hơn là dib – device independent bitmap)

độ phân giải ảnh, số màu sử dụng

- Bảng Palette màu: Định nghĩa các màu sẽ được sử dụng trong ảnh

- Bitmap data: Nằm ngay sau phần palette màu, chứa giá trị màu củacác điểm ảnh Các điểm ảnh được lưu theo các dòng từ trái sang phải, cácdòng ảnh được lưu từ dưới lên trên Giá trị mỗi điểm ảnh là một chỉ số trỏ tớiphần tử màu tương ứng của bảng màu

Người ta ký hiệu số bit trên một điểm ảnh (bit per pixel) là n Một ảnhbitmap n – bit có 2n màu, giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu và càng

rõ nét Các giá trị thường gặp của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8(ảnh 256 màu), 16 (ảnh high color – 65536 màu) và 24 (ảnh true color – 16triệu màu) Ảnh 24 bit cho chất lượng ảnh trung thực nhất

Đặc điểm nổi bật của ảnh bitmap là ảnh không được nén bởi bất kỳthuật toán nào Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - mộtđiểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte tuỳ thuộc vào giá trị n củaảnh Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấpnhiều lần so với ảnh được nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).

1.1.3 Ảnh JPEG (Joint Photographic Expert Group)

Ảnh JPEG là ảnh có tỉ lệ nén dữ liệu rất cao, thường dụng cho ảnhchụp Đây là một định dạng ảnh rất thông dụng hiện nay, phần mở rộng haygặp nhất của ảnh JPEG là jpg ngoài ra còn có jpeg, jpe phương pháp nénảnh JPEG là một trong những phương pháp nén ảnh hiệu quả, có tỉ lệ nén ảnhtới vài chục lần Tuy nhiên ảnh sau khi giải nén sẽ khác với ảnh ban đầu Chấtlượng ảnh bị suy giảm sau khi giải nén Sự suy giảm này tăng dần theo hệ sốnén Tuy nhiên sự mất mát thông tin này có thể chấp nhận được và việc loại

bỏ những thông tin không cần thiết được dựa trên những nghiên cứu về hệthống thị giác người

Quá trình nén ảnh JPEG thường trải qua các giai đoạn:

- Chuyển đổi hệ thống màu RGB sang hệ thống màu YCbCr (Y:Intensity, Cb: Blue/Yellow, Cr: Red/Green)/

- Loại bỏ các thông tin thừa trong ảnh gốc, các thông tin được chọn đểloại bỏ thường có đặc điểm ít gây chú ý với mắt người, có mặt chúng haykhông con người cũng khó nhận thấy

- Biến đổi Cosine rời rạc ảnh ban đầu được chia thành các khối 8*8 vàthực hiện phép biến đổi Cosine rời rạc trên các khối này

- Lượng tử hoá: Dựa vào ma trận lượng tử và công thức để lượng tửhoá các hệ số DCT (DCT Coefficients)

Sắp xếp theo hình zig-zag: Các hệ số DCT sau khi được lượng tử hoáphần lớn đều mang giá trị 0, ta sắp xếp theo hình zig – zag, sẽ được các hệ sốDCT khác 0 nằm phía trên bên trái của ma trận lượng tử.

- Nén không mất dữ liệu: Thuật toán Huffman thường được sủ dụng đểnén, tạo ảnh JPEG

Với các ưu điểm có được, ảnh JPEG được công nhận là chuẩn để lưutrữ ảnh màu thực tế (theo chuẩn ISO 10918 - 1)

1.2 Giấu tin trong ảnh

1.2.1 Khái niệm giấu tin

Giấu tin là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số nào đó vào trong mộtđối tượng dữ liệu số khác Một trong những yêu cầu cơ bản của giấu tin làđảm bảo tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởngđến chất lượng của dữ liệu gốc

1.2.2 Mục đích của việc giấu tin

Tính năng an toàn và bảo mật thông tin của kỹ thuật giấu tin được thểhiện ở hai khía cạnh:

Một là bảo vệ cho dữ liệu đem giấu (embedded), thông tin mật được giấu kỹtrong đối tượng khác sao cho người khác không phát hiện được

Hai là bảo vệ chính đối tượng được dùng để giấu tin (hot data), như ứng dụngbảo vệ bản quyền, phát hiện xuyên tạc thông tin (watermarking),…

1.3 Giới thiệu về thuỷ vân

1.3.1 Thuỷ vân là gì?

“Thuỷ vân” có xuất xứ từ thời xưa Đây là kỹ thuật đánh dấu chìm mộthình ảnh, một lôgô, hay một dữ liệu nào đó trên giấy nhằm mục đích trang trí

và phân biệt được xuất xứ của sản phẩm giấy Như vậy, thông tin cần giấuđược gọi là “ thuỷ vân”

Nói đến kỹ thuật thuỷ vân số là nói đến kỹ thuật giấu tin nhằm đếmnhững ứng dụng bảo đảm an toàn dữ liệu cho đối tượng được sử dụng để giấutin như: bảo vệ bản quyền chống xuyên tạc, nhận thực thông tin, điều khiểntruy cập,… Có thể thấy rõ phần ứng dụng của thủy vân là rất lớn, mỗi ứngdụng lại có những yêu cầu riêng và tính chất riêng, do đó các kỹ thuật thuỷvân cũng có những tính năng khác biệt tương ứng

1.3.2 Phân loại thuỷ vân

Dựa và các tính chất , đặc trưng, ứng dụng của từng kỹ thuật mà người

ta phân làm hai: Thuỷ vân bền vững và thuỷ vân dễ vỡ

Hình 1.1: Phân loại các kỹ thuật thuỷ vân

Thuỷ vân bền vững (Robust Copyright Marking) là thuỷ vân tồn tại bềnvững cùng với dữ liệu, không dễ dàng bị phá huỷ trước những biến đổi, tấncông lên dữ liệu Các kỹ thuật này thường được dùng trong các ứng dụng bảo

vệ bản quyền, chứng minh quyền sở hữu.Trong những ứng dụng đó, thuỷ vânđóng vai trò là thông tin sở hữu của người chủ hợp pháp Thuỷ vân đượcnhúng trong sản phẩm như một hình thức dán tem bản quyền Trong trươnghợp như thế, thuỷ vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm chống việctẩy xoá, làm giả hay biến đổi phá huỷ thuỷ vân Một yêu cầu lí tưởng là nếumuốn loại bỏ thuỷ vân chỉ còn cách phá huỷ sản phẩm

Thuỷ vân bền vững lại được chia làm hai loại là thuỷ vân ẩn và thuỷvân hiển Thuỷ vân hiển là loại thuỷ vân được hiện ngay trên sản phẩm vàngười dùng có thể nhìn thấy được Các thuỷ vân hiển trên ảnh thường dướidạng chìm, mờ để không gây ảnh hưởng đến chất lượng ảnh gốc Đối với thuỷvân hiển thông tin bản quyền hiển thị ngay trên sản phẩm ví dụ như các logo,biểu tượng hay giống như tên kênh trên chương trình ti vi ta thường thấy

Robust Copyright marking

Thuỷ vân hiển

VTV1, VTV3,…các thuỷ vân hiển trên ảnh thường dưới dạng chìm, mờ hoặctrong suốt không gây ảnh hưởng đến chất lượng ảnh gốc.

Đối với thuỷ vân hiển thông tin bản quyền hiển thị ngay trên sản phẩm

Hình 1.2: Ví dụ về thuỷ vân hiện (Trên trang Web thư viện số của Liên Bang Mỹ)

Hình 1.3: Ảnh Lena đã nhúng thuỷ vân là logo ở hình bên phải

Còn đối với thuỷ vân ẩn thì cũng giống như giấu tin, thuỷ vân phải đảmbảo tính chất ẩn trên ảnh, bằng mắt thường không thể nhìn thấy được Tínhchất ẩn sẽ làm cho sản phẩm không bị ảnh hưởng cảm nhận bằng mắt thườngnhư đối với thuỷ vân hiển Đây là một tính chất ưu việt hơn của thuỷ vân ẩn

do đó người ta tập trung vào nghiên cứu các kỹ thuật thuỷ vân ẩn Còn trongvấn đề bảo vệ bản quyền, thuỷ vân ẩn mang tính “bất ngờ” hơn Khi ngườinào đó định sử dụng sản phẩm của người khác, người ta sẽ không nhìn thấy

và không biết rằng sản phẩm đó đã bị đánh dấu bản quyền, nếu sử dụng tráiphép thì người chủ sở hữu hợp pháp sẽ kiện với bằng chứng là thuỷ vân đãđược nhúng trong đó

Thuỷ vân dễ vỡ (Fragile Watermarking) là thuỷ vân dễ bị biến đổitrước những biến đổi hay tấn công lên dữ liệu Các kỹ thuật này thường đượcdùng trong các ứng dụng nhận thực thông tin, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu

1.3.3 Mục đích của việc “Thuỷ vân”

Tính năng an toàn và bảo mật thông tin của kỹ thuật giấu tin được thểhiện ở các khía cạnh sau:

Thứ nhất là bảo vệ cho dữ liệu đem giấu (embedded), thông tin mậtđược giấu trong đối tượng khác sao cho người khác không phát hiện được

Thứ hai là bảo vệ cho chính đối tượng được dùng để giấu tin (hostdata), như ứng dụng của bảo vệ bản quyền, phát hiện xuyên tạc thông tin,…

Tưng ứng với hai khía cạnh đó chúng ta có hai khuynh hướng kỹ thuật

rõ ràng đó là giấu tin mật (Steganography) và thuỷ vân số (Watermarking)

Trong kỹ thuật giấu tin mật, thông tin cần giấu gọi là thông điệp (thuỷvân), trong kỹ thuật thuỷ vân số thì gọi là thủy vân (Watermark) Thuỷ vân cóthể là một chuỗi các ký tự hay một hình ảnh logo nào đó

1.3.3.1 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 cácsản phẩm đó có và được dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm Giả

sử có một thành phẩm dữ liệu dạng đa phương tiện như ảnh, âm thanh, video

và cần được lưu thông trên mạng Để bảo vệ các sản phẩm chống lại các hành

vi lấy cắp hoặc làm nhái 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 lại một ảnh hưởng lớn nào đến chất lượng cảm nhận củasản phẩm Yêu cầu kỹ thuật đối với ứng dụng này là thuỷ vân phải tồn tại bềnvững cùng với sản phẩm, muốn bỏ thuỷ vân này mà không được phép củangười chủ sở hữu thì chỉ còn cách là phá huỷ sản phẩm

Hình 1.4: Hai ảnh trước và sau khi giấu tin giống hệt nhau

1.3.3.2 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

Hình 1.5: Thực chất bên trong ảnh có chứa thông tin người chủ sở hữu

1.3.3.3 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

1.3.3.4 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 pháthiện ra thuỷ vân thường được gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc/ghi Ví dụnhư hệ thống quản lí sao chép DVD đã được ứng dụng ở Nhật Các ứng dụngloại này cũng yêu cầu thuỷ vân phải được bảo đảm an toàn và cũng sử dụngphương pháp phát hiện thuỷ vân đã giấu mà không cần thông tin gốc

1.3.4 Truyền thông tin mật (Steganography)

Các thông tin được giấu trong các trường hơp này càng nhiều càng tốt.Việc giải mã để nhận được thông tin cũng không cần phương tiện chứa thôngtin gốc

Một mẫu cơ bản về quy trình thủy vân và tìm lại thuỷ vân:

Hình 1.6: Sơ đồ nhúng thuỷ vân và tìm lại thuỷ vân

1.3.4.1 Quy trình thuỷ vân:

Dữ liệu đưa vào là ảnh chủ và đối tượng dùng để nhúng vào ảnh(watermark), watermark có thể ở bất kỳ dạng nào như chữ số, văn bản hayhình ảnh Khoá có thể được dùng để tăng cường tính bảo mật, ngăn chặnnhững kẻ không có bản quyền khôi phục hay phá huỷ watermark Sau đóbằng cách sử dụng kỹ thuật thuỷ vân để nhúng watermark vào ảnh chủ ta thuđược ảnh sau khi nhúng Ảnh sau khi nhúng có thể nhìn thấy watermark (thuỷvân hiện) hoặc không nhìn thấy watermark (thuỷ vân ẩn) Ảnh sau khi thuỷvân có thể bị những tấn công bên ngoài có chủ đích hoặc không có chủ đíchnhư nén ảnh, xuyên tạc ảnh,……

1.3.4.2 Quy trình tìm lại thủy vân:

Ảnh chủ

Xuyên tạc (tấn công )

Ảnh sau thuỷ vân

Dữ liệu vào là ảnh đã được thuỷ vân, khoá và dữ liệu gốc (có thể cóhoặc không tuỳ thuộc vào phương pháp tìm thuỷ vân) Dữ liệu ra làwatermark khôi phục được hoặc đại lượng nào đó chỉ ra mối tương quan giữawatermark thu đựơc và watermark cho trước ở dữ liệu vào Ta so sánh giữawatermark trước khi nhúng và watermark khôi phục để chứng thực bản quyềncủa sản phẩm.

1.4 Thuỷ vân ảnh số

Hệ thuỷ vân số trên ảnh cũng là một hệ giấu tin nên cũng có một số đặcđiểm và tính chất giống như giấu tin trong ảnh như:

Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh

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

Kỹ thuật giấu phụ thuộc vào tính chất của hệ thống thị giác con người.Khi giải tin có cần phương tiện chứa gốc(ảnh gốc)

Ngoài một số đặc điểm chung ra, kỹ thuật thuỷ vân số được phân biệtvới kỹ thuật giấu tin mật ở những đặc trưng sau đây:

1.4.1 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 thuậtthuỷ vân thì chỉ có trong trong loại thuỷ vân dễ vỡ Còn đối với loại thuỷ vânbền vững thì lại yêu cầu chống lại được những phép biến đổi thông thườngtrên ảnh

1.4.2 Thuỷ vẩn ẩn hay thuỷ vân hiển?

Không giống như giấu tin mật với yêu cầu bắt buộc là thông điệp giấu

phải ẩn bên trong ảnh sao cho mắt thường không nhìn thấy được thì kỹ thuậtthuỷ vân số lại có hai loại là thuỷ vân ẩn và thủy vân hiển Nghĩa là thuỷ vân

ẩn thì mắt thường không nhìn thấy được nó được dùng mục đích gài bí mậtcác thông tin trong ảnh để xác nhận chủ quyền của bức ảnh Thuỷ vân hiểncho phép nhìn thấy được thông tin đem nhúng vào, nó được sử dụng cho mụcđích công bố công khai về chủ quyền sở hữu(trong trường hợp này ta dùng từnhúng thay cho từ giấu thích hợp hơn)

1.4.3 Tính chất bền vững

Tính chất này là tính chất quan trọng nhất của một hệ thuỷ vân bềnvững Nghĩa là hệ thuỷ vân phải chống lai được các phép biến đổi, hay các tấncông có chủ đích hoặc không có chủ đích lên thuỷ vân

1.4.4 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 mãASCII, chuỗi kí tự được nhúng trực tiếp lên ảnh mang những thông tin nhưtác giả, tiêu đề hay ngày tháng…Tuy nhiên, chuỗi kí tự mã ASCII lại bị mộthạn chế đó là mỗi ký tự biểu diễn bằng nhiều bít nếu như vì một lí do nào đómột bít bị lỗi thì sẽ làm sai cả kí tự và do đó chỉ cần một phép biến đổi đơngiản như phép biến đổi JPEG cũng có thể làm cho thuỷ vân bị sai lệch rấtnhiều

Ví dụ thuỷ vân dòng chữ “IBM” vào bức ảnh

Hình 1.7.1: Ảnh chủ Hình 1.7.2: Text thuỷ

vân (watermark) Hình 1.7: Thuỷ vân dòng Text vào ảnh chủ

Kết quả thu được:

Hình 1.8: Kết quả thu được khi thực hiện thuỷ vân

Chúng ta cũng có thể dùng ảnh để giấu, khi đó ta sẽ có ảnh trong ảnh.Khi giải tin thì một số điểm ảnh có thể sai nhưng hình tổng thể sẽ được giữnguyên Do đó khi lựa chọn ảnh làm thuỷ vân phải lựa chọn những bức ảnhđơn giản, dễ nhận dạng như logo,

Ví dụ về thuỷ vân một bức ảnh nhỏ vào ảnh chủ

Hình 1.9: Kết quả thu được khi thuỷ vân bức ảnh nhỏ vào ảnh chủ

Trong những kỹ thuật gần đây, người ta sử dụng thuỷ vân là một chuỗibít sinh ngẫu nhiên theo một luật phân phối xác suất nào đó Và sau đó ápdụng các lí thuyết xác suất thống kê để chứng thực thuỷ vân Kỹ thuật nàychúng ta sẽ tìm hiểu ở phần sau

Trong các loại kỹ thuật thuỷ vân thì kỹ thuật thuỷ vân ẩn, bền vững làloại kỹ thuật được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất vì ý nghĩa ứng dụng lớncủa nó như đã nói ở phần trên Do vậy, hai tính chất quan trọng nhất của hệthuỷ vân mà các nhà nghiên cứu đang cố gắng đạt được là thuộc tính ẩn vàthuộc tính bền vững Nhưng đây lại là mấu chốt của sự phức tạp vì hai thuộctính mâu thuẫn nhau này Nếu như để đảm bảo thuộc tính ẩn thì thuỷ vân phảiđược giấu trong những vị trí mà ít có ý nghĩa tri giác nhất, ít bị chú ý nhấtnhưng để đảm bảo được thuộc tính bền vững thì thuỷ vân phải chịu đượcnhững phép xử lí ảnh phổ biến như dịch chuyển ảnh hay nén JPEG Ví dụ nhưphép nén JPEG loại bỏ ở ảnh những thông tin ít có tính tri giác nhất để làmgiảm kích thước của ảnh mà vẫn đảm bảo được chất lượng ảnh Khi đó thìnhững dữ liệu của thuỷ vân nằm trong vùng này sẽ bị mất đi hoặc bị biến đổi

sai lệch hoàn toàn Với tính phức tạp của yêu cầu cho một hệ thuỷ vân, phầnsau đây chúng ta sẽ đi tìm hiểu những giải pháp kỹ thuật đã được đưa ra củacác nhà khoa học trên thế giới.

1.5 Thuỷ vân trên đa phương tiện(video, audio,…)

Kỹ thuật giấu thông tin trong audio phụ thuộc vào hệ thống thính giáccủa con người (HAS - Human Auditory System) HAS cảm nhận được các tínhiệu ở dải tần rộng và công suất thay đổi lớn, nhưng lại kém trong việc pháthiện sự khác biệt nhỏ giữa các dải tần và công suất Điều này có nghĩa là, các

âm thanh to, cao tần có thể che giấu được các âm thanh nhỏ thấp một cách dễdàng Kênh truyền tin cũng là một vấn đề Kênh truyền hay băng thông chậm

sẽ ảnh hưởng đến chất lượng thông tin sau khi giấu Giấu thông tin trongaudio yêu cầu rất cao về tính đồng bộ và tính an toàn của thông tin

Giấu tin trong video cũng được quan tâm và được phát triển mạnh mẽcho nhiều ứng dụng như điều khiển truy cập thông tin, nhận thực thông tin vàbảo vệ bản quyền tác giả Ta có thể lấy một ví dụ là các hệ thống chương trìnhtrả tiền xem theo video clip (pay per view application) Các thuật toán trướcđây thường cho phép giấu ảnh vào trong video, nhưng gần đây kỹ thuật chophép giấu cả âm thanh và hình ảnh vào video

1.6 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 vẫn chưa có một hệthống thuỷ vân hoàn hảo và cũng không rõ ràng việc liệu có tồn tại hay khôngmột hệ thống thuỷ vân an toàn tuyệt đối Vì vậy, trong thực tế thì thuỷ vânphải cân đối giữa 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 mộtphương pháp thuỷ vân thích hợp nhất Từ những biến đổi có chủ đích haykhông có chủ đích đã biết đối với hệ thuỷ vân mà ta có thể phân biệt thành hai

nhóm xuyên tạc sau: một là các biến đổi được xem như là các nhiễu đối với

dữ liệu hai là làm mất tính đồng bộ để không thể lấy tin ra được Hãy xemmột vài phép thay đổi sau đây:

- 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

- Biến đổi affine cục bộ hoặc toàn cục

- Giảm dữ liệu:cropping, sửa histogram

- Chuyển mã (gif  Jpeg)

- Chuyển đổi tương tự - số

- Thuỷ vân nhiều lần

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

1.7 Những khuynh hướng tiếp cận của kỹ thuật thuỷ vân

1.7.1 Hướng tiếp cận dựa trên miền không gian ảnh

Đây là hướng tiếp cận cơ bản và tự nhiên của các kỹ thuật thuỷ vân.Miền không gian ảnh (spatial domain) là miền dữ liệu ảnh gốc, tác động lênmiền không gian ảnh chính là tác động lên các điểm ảnh, thay đổi giá trị trựctiếp của điểm ảnh Đây là hướng tiếp cận tự nhiên bới lẽ khi nghĩ đến việcgiấu tin trong ảnh người ta nghĩ ngay đến việc thay đổi giá trị các điểm ảnh đểgiấu Một phương pháp phổ biến sử dụng hướng tiếp cận này đó là phươngpháp thay thể bít ít quan trọng nhất của mỗi điểm ảnh mà ta đã tìm hiểu trongcác kỹ thuật giấu tin mật

Ý tưởng cơ bản của phương pháp thay thế bít ít quan trọng nhất LSB(Least Significant Bit) là chọn ra từ mỗi điểm ảnh các bít có ít ý nghĩa nhất vềmặt tri giác để sử dụng cho việc giấu tin Bít nào được coi là ít tri giác nhất vàbao nhiêu bít có thể được lấy ra để thay thế thì phụ thuộc vào tính chất hệ

thống thị giác cuả con người và tuỳ từng ứng dụng cần chất lượng ảnh sau khigiấu cao hay thấp Ví dụ, trong ảnh 24 bít mau, mỗi bít được biểu diễn bởi 24bít tương ứng với ba màu RGB, mỗi màu chiếm 1 byte Người ta sử dụng mộttính chất của mắt người là sự cảm nhận về màu B (Blue) kém hơn so với haimàu RG, chính vì thế mà người ta thường chọn bít cuối cùng trong 8 bít biểudiễn màu B của mỗi điểm ảnh để giấu tin Thay đổi bít cuối cùng trong 8 bítbiểu diễn màu B chỉ làm cho giá trị biểu diễn màu B tăng hoặc giảm đi 1 đơn

vị Do vậy, các bít ít quan trọng nhất trong trường hợp này là bít thứ 24 củamỗi điểm ảnh Một số thuật toán muốn giấu nhiều hơn và chất lượng ảnh thấphơn một chút có thể sử dụng bít cuối cùng của mỗi byte biểu diễn mỗi màuRGB làm bít ít quan trọng nhất Trong trường hợp này thì mỗi điểm ảnh sẽchọn ra được 3 bít LSB

Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhiều hạn chế như không đảmbảo được tính bền vững của thuỷ vân Điều này rất dễ hiểu phương pháp dựavào trực tiếp giá trị của điểm ảnh để giấu Khi giá trị điểm ảnh bị thay đổi docác biến đổi ảnh hay do một phép xử lí ảnh thông thường nào đó như quayảnh, nén Jpeg thì thông tin giấu sẽ bị sai Một hạn chế nữa là nếu thuật toán bị

lộ ra thì thông tin nhúng dễ dàng được lấy ra và có thể bị sửa đi theo nghĩakhác

1.7.2 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 người ta gọi là trên miền biến số độc lập

tự nhiên Nhưng trong nhiều trường hợp cách khảo sát trực tiếp này gặp phảinhững khó khăn nhất định hoặc rất phức tạp và hiệu quả không cao

Ngoài phương pháp khảo sát trực tiếp này chúng ta có thể dùng nhiềuphương pháp khảo sát gián tiếp khác thông qua các kĩ thuật biến đổi Các biếnđổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác vànhư vậy tín hiệu và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới nàyvới các biến số mới Phương pháp biến đổi này cũng giống như phương phápđổi biến trong tính tích phân hay phương pháp đổi hệ toạ độ trong toán giảitích của toán phổ thông quen thuộc

Mỗi một cách biến đổi sẽ có những thuật lợi riêng của nó, tuỳ từngtrường hợp mà chúng ta dùng biến đổi nào Sau khi khảo sát xong các tín hiệu

và hệ thống rời rạc trong miền các biến số mới này nếu cần thiết chúng ta sẽdùng các biến đổi ngược để đưa chúng về miền biến số độc lập cũ

Phương pháp khảo sát gián tiếp này sẽ làm đơn giản rất nhiều các côngviệc mà chúng ta gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trongmiền biến số độc lập tự nhiên Đối với chúng ta hệ thống rời rạc cần khảo sátchính là miền không gian các điểm ảnh, có nhiều phép biến đổi cho dữ liệuảnh trong đó có một số phương pháp biến đổi được sử dụng rất phổ biến nhưFourier, biến đổi Cosine rời rạc, Wavelet…Các phép biến đổi này được sửdụng rất nhiều trong các kỹ thuật xử lí ảnh

Trong phần một số kỹ thuật bổ trợ cho các phương pháp thuỷ vân ởphần sau sẽ trình bày một số phép biến đổi này đang được ứng dụng rất nhiềutrong kỹ thuật thuỷ vân

1.8 Một số kỹ thuật bổ trợ cho các kỹ thuật thuỷ vân số trên ảnh

Phương pháp thuỷ vân số là một phương pháp mới và rất phức tạp, cóthể nói việc nghiên cứu vẫn đang diễn ra và đang được các nhà nghiên cứuhình thành dần khung lý thuyết cho nó Nhưng cho đến nay những kỹ thuậtđưa ra cũng chỉ là những thử nghiệm, lúc thì người ta dùng các công cụ lý

thuyết mật mã học, lúc thì kỹ thuật truyền thông, khi lại sử dụng lý thuyếtthông tin, cho nên những kỹ thuật thuỷ vân cũng hết sức phong phú và nhưvậy khi làm về thuỷ vân ta phải biết nhiều kỹ thuật và nhiều lĩnh vực lý thuyếtkhác nhau Tuy nhiên qua khảo sát gần đây của giáo sư Deepa Kunder củaTrường đại học Toronto thì có 2 khuynh hướng chủ yếu đã được hình thành

đó là khuynh hướng sử dụng lý thuyết thông tin và lý thuyết truyền thông

Theo giáo sư, khuynh hướng lý thuyết truyền thông thực tế hơn so với

lý thuyết thông tin và có thể sử dụng dễ dàng hơn trong thiết kế thuật toán Cómột vài sự khác biệt đặc trưng giữa hai khuynh hướng này Kỹ thuật thuỷ vândựa trên lý thuyết truyền thông thường sử dụng những cơ sở lý thuyết trongtruyền thông để thiết kế như việc dùng lý thuyết phân tích thống kê để tạothuỷ vân và kiểm định thuỷ vân lấy ra so với thuỷ vân được nhúng vào Kỹthuật trải phổ tín hiệu để truyền tin hay kỹ thuật tạo nhiễu cộng và lọc nhiễu.Trong khi đó, khuynh hướng dùng lý thuyết thông tin lại sử dụng những cơ sởphân tích chung để phân tích chung để làm sao thu được hiệu suất cao nhất,chiến lược tốt nhất cho một thuật toán cụ thể hay khả năng chịu tấn công đốivới một kỹ thuật thuỷ vân Một sự khác biệt nữa giữa hai khuynh hướng kỹthuật thuỷ vân này là sự đánh giá hệ thống thuỷ vân Đối với khuynh hướng

sử dụng lý thuyết truyền thông thì thường nhận biết thuỷ vân và đánh giá hệthống thuỷ vân thông qua độ bền vững của thuỷ vân trước và sau khi giấubằng phép đo hệ số lấy ra tỉ lệ bít lỗi (BER-Bit Error Rate) Còn những kỹthuật theo khuynh hướng lý thuyết thông tin thì chủ yếu hệ thống được đánhgiá thông qua khả năng giấu Nghĩa là tổng số bít có thể được nhúng và đượclấy ra một cách đáng tin cậy

CHƯƠNG II: THUỶ VÂN ẢNH SỐ DỰA VÀO PHÉP

BIẾN ĐỔI COSINE RỜI RẠC (DCT)2.1 Phép biến đổi Cosine rời rạc

Biến đổi cosin rời rạc viết tắt là DCT - Discrete Cosine Transform đượcđưa ra bởi Ahmed và các đồng nghiệp của ông vào năm 1974 Từ đó cho đếnnay, nó được sử dụng rất phổ biến trong nhiều các kỹ thuật xử lí ảnh số nóiriêng và các kỹ thuật xử lí tín hiệu số nói chung Trong các kỹ thuật thuỷ vânảnh dựa trên phép biến đổi dữ liệu ảnh sang miền tần số thì phép biến đổiDCT cũng được sử dụng nhiều nhất Lí do ở đây là phép biến đổi DCT đãđược dùng trong dạng chuẩn ảnh JPEG Nếu áp dụng DCT thì cũng theochuẩn của JPEG và do đó sẽ tránh được mất thuỷ vân do phép nén JPEG

2.1.1.Định nghĩa biến đổi cosine rời rạc hai chiều

Biến đổi DCT hai chiều tổng quát là biến đổi trên khối hai chiều bất kì M*N, trong đó các khối kích thước 8*8, 16*16 được sử dụng nhiều nhất Tuy nhiên,chúng ta sẽ chỉ tìm hiểu phép biến đổi DCT trên khối 8*8 được sử dụng trong chuẩn nén ảnh JPEG Vì tiêu chuẩn chọn khối phổ biến nhất vẫn là 8×8, có thể giải thích vấn đề này trên phương diện khả năng xử lý của phần cứng: Bởi

vì, khối 8×8 trùng khớp với kích thước dữ liệu cực đại mà công nghệ vi mạch điện tử hiện thời có thể xử lý tại một thời điểm

Phép biến đổi thuận DCT 8*8 được định nghĩa như sau:

7 0

) 16

) 1 2 ( cos(

) 16

) 1 2 ( cos(

) , ( 4

) ( ) ( )

,

(

k l

v l u

k l

k X v

u v

u

Còn biến đổi ngược IDCT được định nghĩa như sau:

7 0

) 16

) 1 2 ( cos(

) 16

) 1 2 ( cos(

) , ( 4

) ( ) ( )

,

(

k l

v l u

k v

u I v u l

k

Trong đó:

I(u,v) được gọi là hệ số DCT và là số thực

X(k,l) là các mẫu gốc trong khối ma trận 8x8

u: Tần số ngang chuẩn hoá 0u7

v: Tần số đứng (mặt) chuẩn hoá 0v7

0  k, l, u, v  7 và (u) =



 1 2 1

(v) =



 1 2 1

2.1.2 Đặc điểm của phép biến đổi DCT trên ảnh hai chiều:

Thể hiện đặc tính nội dung về tần số của thông tin ảnh Hệ số bên góc trái (0,0) lớn đặc trưng cho giá trị trung bình thành phần một chiều gọi là hệ số DC, còn các hệ số khác có giá trị nhỏ hơn biểu diễn cho các thành phần tần số cao theo hướng ngang và theo hướng thẳng đứng gọi là các hệ số AC

Hình 2.1: Ảnh Lena.bmp Ảnh 2.2: Năng lượng phân bố

u=0

u>0

v>0v=0

của ảnh qua phép biến đổi DCT

Bản thân biến đổi DCT không nén được dữ liệu vì cũng sinh ra 64 hệsố

Theo nguyên lý chung, khi biến đổi chi tiết giữa các điểm ảnh càng lớntheo một hướng nào đó trong khối các điểm ảnh , hướng ngang, hướng thẳngđứng hay theo đường chéo, thì tướng ứng theo các hướng đó, các hệ số biếnđổi DCT cũng lớn

Tóm lại, DCT làm giảm độ tương quan không gian của thông tin trongblock Điều đó cho phép biểu diễn thích hợp ở miền DCT do các hệ số DCT

có xu hướng có phần dư thừa ít hơn Hơn nữa, các hệ số DCT chứa thông tin

về nội dung tần số không gian của thông tin trong block Nhờ các đặc tính tần

số không gian của hệ thống nhìn của mắt người, các hệ số DCT có thể được

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

Khối hệ số DCT có thể chia thành 3 miền, miền tần số thấp, chứa cácthông tin quan trọng ảnh hưởng đến tri giác, miền tần số giữa , và miền tần sốcao Các thông tin trong miền tần số cao thường không mang tính tri giác cao,khi nén JPEG thì thường loại bỏ thông tin trong miền này

(a)

(b)

Hình 2.3: 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 caoTrong 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 cao cũng khó được sử dụng do một sự thayđổi dù nhỏ trong miền này cũng dẫn đến chất lượng tri giác của ảnh Vì vây,miền tần số ở giữa thường hay được sử dụng nhất và cũng cho kết quả tốtnhất Trong thuật toán đề xuất cũng sử dụng miền tần số ở giữa (phần đượcbôi đen trong hình vẽ số 7)

Trong thuật toán dưới đây sẽ sử dụng phương pháp nhúng thuỷ vântrong miền tần số của ảnh, giải tần được sử dụng để chứa tín hiệu thuỷ vân làmiền tần số ở giữa của một khối DCT 8x8 Trong đó, các khối DCT 8x8 lànhững khối ảnh cùng kích thước đã được chọn ra ngẫu nhiên từ ảnh ban đầu

và được áp dụng phép biến đổi Cosine rời rạc DCT để chuyển sang miền tần

số Mỗi tín hiệu thuỷ vân sẽ được chứa trong một khối

2 2 Các thuật toán thủy vân ảnh dựa vào phép biến đổi Cosine rời rạc

* Mô tả thuật toán

 Input:

 Watermark: Một chuỗi các bit B

 Một ảnh F

 Output:

 Một ảnh sau khi thuỷ vân, F’

 Khoá để giải mã K

 Quá trình Watermarking

 Một ảnh có kích thước m × n sẽ được chia thành (mn)/64 khối 8×8,

mỗi bit sẽ được giấu trong một khối

 Chọn một khối bất kì B và biến đổi DCT khối đó thu được B’

 Chọn hai hệ số ở vị trí bất kì trong miền tần số ở giữa của khối DCT,

nếu d<2t+1 mà si = 1 thì một trong hai hệ số DCT b’(i,j) hoặc

b’(p,q) có trị tuyệt đối lớn hơn sẽ bị thay đổi để d>=2t +1 theo công

thức sau:

max(|b’(i,j)| , |b’(p,q)|) + (INT(0.75 *a) - d)

với hàm max(|b’(i,j)| , |b’(p,q)|) là hàm chọn ra hệ số có trị tuyệt

đối lớn hơn, hệ số được chọn sẽ được cộng thêm một lượng là:

(INT(0.75 *a) - d),

hoặc cũng có thể biến đổi một trong hai hệ số theo công thức:

min(|b’(i,j)| , |b’(p,q)|) - (INT(0.25 *a) + d )

với hàm min(|b’(i,j)| , |b’(p,q)|) là hàm chọn ra hệ số có trị tuyệt đối nhỏ hơn, hệ số được chọn sẽ bị trừ đi một lượng là (INT(0.25 *a)

+ d), trong đó INT() là hàm lấy phần nguyên của một số thực

 Tương tự, nếu d >= 2t+1 mà si = 0 thì một trong hai hệ số DCT b’(i,j) hoặc b’(p,q) có trị tuyệt đối lớn hơn sẽ được thay đổi để thoả mãn d<2t

hàm min(|b’(i,j)| , |b’(p,q)|) là hàm chọn ra hệ số có trị tuyệt đối

nhỏ hơn, hệ số được chọn sẽ được cộng thêm một lượng là

Hình 2.4: Quá trình nhúng thuỷ vân

Giả sử ta cần giấu các bit sau M: 101101…Mỗi bit sẽ được giấu vàomột khối ảnh 8x8, ta chọn a = 18 = 2(2*4 +1) suy ra t = 4 Quá trình giấu tinđược thực hiện như sau:

Chọn một khối ảnh B 8x8 bất kì mà chưa được giấu tin lần nào giả sửkhối đó có giá trị như bảng 1 Khối này được lấy ra từ thành phần Blue củamột ảnh màu 24 bit:

Sau khi biến đổi DCT, ta thu được khối 8x8 các hệ số DCT B’:

Bảng 2: Thu được khối 8x8 sau khi biến đổi DCT

862 117 3 0 36 6 -17 -50 -409 -63 -28 -53 -30 -6 50 9

phải giấu bit đầu tiên của M là bit 1, vậy ta sẽ phải thay đổi một trong hai hệ

hệ số a, tập chỉ số khối của từng lần giấu và tập vị trí hai hệ số chọn