Phát hiện ảnh giả mạo

CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT 2-D 2- Dimension 3-D AC CCD Covariance Matrix DC DCT DPI EM Image Enhancement PCA 3- Dimension Alternating Current Change Coupled Divice Ma trận đồng biến Direct Current Discrete Cosin Transform Dot per inch Expectation/Maximization algorithm Tăng cƣờng ảnh Principal Component Analysis DANH MỤC CÁC HÌNH 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 .10 Hình 1.4 Minh họa cho loại giả mạo ghép ảnh 11 Hình 1.5 Minh họa cho loại giả mạo tăng cƣờng ảnh 12 Hình 1.6 Ảnh che phủ bỏ đối tƣợng 13 Hình 1.7 Ảnh bổ sung đối tƣợng 14 Hình 1.8 Sơ đồ việc phát giả mạo dựa vào sở liệu 15 Hình 2.1 Minh họa loại nguồn sáng .21 Hình 2.2 Kết áp dụng thuật tốn so khớp bền vững cho hình 1.7b 29 Hình 2.3 Kết thuật toán phát dựa PCA .33 Hình 2.4 Lấy mẫu lại tín hiệu với tỷ lệ 4/3 35 Hình 2.5 Kết thực thuật tốn EM cho tín hiệu hình 2.4 40 Hình 2.6 Ví dụ lấy mẫu lại ảnh .42 Hình 2.7 Kết thuật toán EM áp dụng để ƣớc lƣợng xác suất 43 Hình 2.8 Ví dụ cho thuật toán phát việc lấy mẫu lại .44 Hình 2.9 Minh họa biểu đồ xác suất nhân tạo .47 Hình 2.10 Độ xác thuật tốn phát với tham số lấy mẫu lại khác .49 Hình 3.1 Ảnh giả đƣợc tạo việc copy vùng khói dán vào ảnh nhiều lần .50 Hình 3.2 Ảnh bổ sung đối tƣợng 51 Hình 3.3 Ảnh giả đƣợc tạo từ ảnh hình 3.4 52 Hình 3.4 Hai ảnh gốc để tạo ảnh giả hình 3.3 52 Hình 3.5 Kết thuật tốn ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng cho đối tƣợng ảnh .53 Hình 3.6 Giao diện chƣơng trình 55 Hình 3.7 (a) ảnh gốc; (b) ảnh giả mạo; (c) Kết thực thuật tốn 56 Hình 3.8 Kết thuật tốn phát với kích thƣớc khối khác 57 Hình 3.9 Kết thuật tốn phát ảnh giả mạo hình 3.2b 57 MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ ngành Khoa học máy tính nhƣ bùng nổ lĩnh vực Công nghệ thông tin đẩy nhanh phát triển nhiều lĩnh vực nhƣ quân sự, y học, giáo dục, kinh tế, giải trí v.v Sự phát triển phần cứng phƣơng diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hƣớng cho phát triển phần mềm, đặc biệt Công nghệ xử lý ảnh đời phát triển nhanh Sức mạnh phần mềm soạn thảo xử lý ảnh nhƣ Photoshop giúp cho việc tạo ảnh giả mạo ngày dễ dàng Các chƣơng trình xử lý ảnh thêm vào bỏ đặc trƣng ảnh mà để lại dấu hiệu giả mạo v.v Ngƣời ta tạo ảnh giả mạo thƣờng nhằm vào mục đích nhƣ vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội v.v Do vậy, việc phát ảnh giả mạo vấn đề phải đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Mặc dù nhu cầu việc phát giả mạo ảnh số đƣợc công nhận cộng đồng nhà nghiên cứu, nhƣng tài liệu có giá trị lĩnh vực Trong việc chống giả mạo ảnh, ngƣời ta nghiên cứu kỹ thuật tạo quyền ảnh sở giấu thông tin cần thiết vào ảnh trƣớc phát hành để tránh tình trạng chép bất hợp pháp để tiện cho việc phát sửa đổi cắt ghép sau Theo cách tiếp cận này, thiết bị máy ảnh số camera ngày thƣờng bổ sung tính quyền trình thu nhận ảnh Dựa vào sau ta biết đƣợc nguồn gốc ảnh Nhờ mà biết đƣợc có phải ảnh gốc hay khơng? Cách tiếp cận dựa vào giả thiết việc giả mạo ảnh làm thay đổi thông tin quyền Tuy nhiên, hạn chế cách tiếp cận thông tin quyền phải đƣợc chèn vào thời gian thu nhận ảnh nên giới hạn với camera số đƣợc trang bị đặc biệt Trên điểm qua tầm quan trọng vấn đề phát ảnh giả mạo điều cho ta thấy rõ tính cần thiết nhƣ tính thời đồng thời ý nghĩa khoa học thực tiễn vấn đề Nhận thức đƣợc điều này, chọn đề tài: “Phát ảnh giả mạo” cho luận văn Bố cục luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chƣơng nội dung đƣợc tổ chức nhƣ sau: Chƣơng 1: Tổng quan xử lý ảnh giả mạo ảnh Chƣơng 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 cách tiếp cận để phát ảnh giả mạo Chƣơng 2: Một số phƣơng pháp phát ảnh giả mạo Chƣơng trình bày số kỹ thuật phát ảnh giả mạo nhƣ: Kỹ thuật phát dựa vào phân tích nguồn sáng, kỹ thuật phát dựa vào việc tìm dấu vết việc lấy mẫu lại kỹ thuật phát dựa vào việc tìm vùng lặp ảnh Chƣơng 3: Ứng dụng Trình bày ứng dụng kỹ thuật phát ảnh giả mạo sử dụng Visual C++ cài đặt kỹ thuật phát vùng lặp ảnh để phát loại ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh Chƣơng – TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GIẢ MẠO ẢNH Chương 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 với cách tiếp cận để phát ảnh giả mạo 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Xử lý ảnh khoa học tƣơng đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, quy mô công nghiệp, song xử lý ảnh bắt đầu xuất máy tính chun dụng Để hình dung cấu hình hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay hệ thống xử lý ảnh dùng nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết xem xét bƣớc cần thiết xử lý ảnh Trƣớc hết trình thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera Thƣờng ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhƣng tín hiệu số hóa (loại CCD-Change Coupled Device) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh đƣợc quét scanner Tiếp theo q trình số hóa để biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lƣợng hóa, trƣớc chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại Q trình phân tích ảnh bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trƣớc hết công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cƣờng khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc – trạng thái trƣớc ảnh bị biến dạng Giai đoạn phát đặc tính nhƣ biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc tính, v.v Cuối cùng, tùy theo mục đích ngƣời sử dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác Các giai đoạn q trình xử lý ảnh đƣợc mơ tả qua hình 1.1[1] Thu nhận (Camera, scanner, sensor, ) Tiền xử lý (Nắn chỉnh, xóa nhiễu, ) Trích chọn đặc trƣng Lƣu trữ Hậu xử lý (Chính xác hóa, rút gọn, ) Kết luận Hệ định Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Với giai đoạn trên, hệ thống xử lý ảnh gồm thành phần tối thiểu nhƣ hình sau: Màn hình đồ họa Camera Bộ nhớ Bộ xử lý tƣơng tự Bộ nhớ ảnh Máy chủ Bộ xử lý ảnh số ngồi Màn hình Bàn phím Máy in Hình 1.2 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh  Đối với hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera - camera nhƣ mắt hệ thống Có loại camera: camera ống loại CCIR camera CCD Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét ảnh với tần số 1/25 ảnh gồm 625 dòng Loại CCD gồm photo điốt làm tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với phần tử ảnh (pixel) Nhƣ vậy, ảnh tập hợp điểm ảnh Số pixel tạo nên ảnh gọi độ phân giải  Bộ xử lý tƣơng tự thực chức sau:  Chọn camera thích hợp hệ thống có nhiều camera  Chọn hình hiển thị tín hiệu  Thu nhận tín hiệu video số hóa Thực lấy mẫu mã hóa  Tiền xử lý ảnh thu nhận: dùng kỹ thuật bảng tra (Look Up Table)  Bộ xử lý ảnh số gồm nhiều xử lý chuyên dụng: xử lý lọc, trích chọn đƣờng bao, nhị phân hóa ảnh  Máy chủ đóng vai trị điều khiển thành phần miêu tả  Bộ nhớ ngoài: Dữ liệu ảnh nhƣ liệu khác, để chuyển giao cho q trình khác, cần đƣợc lƣu trữ  Các khái niệm xử lý ảnh Điểm ảnh (pixel): Biểu diễn cƣờng độ sáng hay dấu hiệu tọa độ đối tƣợng khơng gian Điểm ảnh hàm nhiều biến P(x1, x2, , xn) n số chiều ảnh Ảnh: tập hợp điểm ảnh, thông thƣờng đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận điểm ảnh Mức xám: kết mã hóa tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết q trình lƣợng hóa Cách mã hóa kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức Biểu đồ tần suất: Biều đồ tần suất mức xám g ảnh I số điểm ảnh I có mức xám g 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Biểu diễn ảnh Ảnh đƣợc thu nhận từ thiết bị thu nhận ảnh Sau thu nhận, ảnh đƣợc lƣu trữ máy tính Q trình lƣu trữ gồm mục đích: tiết kiệm nhớ giảm thời gian xử lý Ảnh đƣợc lƣu trữ nhớ có ảnh hƣởng lớn đến việc hiển thị, in ấn xử lý Ảnh tập hợp điểm ảnh có kích thƣớc sử dụng nhiều điểm ảnh ảnh mịn đẹp thể rõ chi tiết ảnh, ngƣời ta gọi đặc điểm độ phân giải Việc lựa chọn độ phân giải phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng đặc trƣng loại ảnh cụ thể Chẳng hạn, ảnh dùng văn thƣờng thể dƣới dạng đen trắng có độ phân giải 300 DPI, ảnh vẽ, đồ có độ phân giải 200DPI Trên sở đó, ảnh đƣợc biểu diễn theo mơ hình RASTER VECTOR Mơ hình RASTER: Theo mơ hình này, ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận điểm ảnh Tùy theo yêu cầu thực tế mà điểm ảnh đƣợc biểu diễn nhiều bít Ngày thiết bị phần cứng phát triển nhƣng chủ yếu theo định hƣớng Raster cho thiết bị đầu vào nhƣ đầu Ví dụ: máy in, máy quét v.v Một nghiên cứu chủ yếu mơ hình raster kỹ thuật nén ảnh, chia khuynh hƣớng nén bảo tồn nén khơng bảo tồn thơng tin Nén bảo tồn thơng tin có khả phục hồi hoàn toàn liệu ban đầu Nén khơng bảo tồn thơng tin có khả phục hồi liệu ban đầu nhƣng với sai số chấp nhận đƣợc Trên sở ngƣời ta xây dựng đƣợc nhiều khuôn dạng ảnh khác nhau: *.pcx, *.tif, *.gif, *.jpg, *.jpeg, v.v Mơ hình VECTOR: Ảnh lƣu trữ máy tính ngồi u cầu giảm khơng gian lƣu trữ, thời gian xử lý, dễ dàng cho hiển thị in ấn phải đảm bảo dễ dàng lựa chọn, chép, di chuyển tìm kiếm Theo yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ƣu việt Trong mô hình Vector, ảnh đƣợc biểu diễn điểm ảnh đƣờng thể hƣớng điểm Ảnh dạng Vector đƣợc thu nhận từ thiết bị nhƣ sensor, digitalier, v.v Ngày nay, thiết bị phần cứng phát triển mạnh theo hƣớng Raster cho đầu vào đầu nên nghiên cứu chủ yếu mơ hình Vector tập trung cho chuyển đổi từ ảnh Raster sang ảnh Vector 1.1.2.2 Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu đƣợc sau trình thu nhận thƣờng bị biến dạng thiết bị quang học điện tử Do cần phải có khâu nắn chỉnh biến dạng Để nắn chỉnh biến dạng ta dựa vào tập điểm điều khiển ( Pi , Pi ' ) (i  1, , n) Cần tìm hàm: f : Pi  f (Pi ) cho: n  i 1 f ( Pi )  Pi '  1.1.2.3 Khử nhiễu Trong trình thu nhận ảnh khơng thể tránh khỏi bị nhiễu Có loại nhiễu bản: - Nhiễu hệ thống: loại nhiễu gây hệ thống, nhƣ vết xƣớc nguồn sáng ngoại lai Loại nhiễu có tính chất chu kỳ dễ khắc phục phép biến đổi - Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân Loại nhiễu thƣờng khó khử, tùy vào ảnh cụ thể mà có cách khắc phục Thông thƣờng sử dụng phép lọc 1.1.2.4 Nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mô tả đối tƣợng mà ngƣời ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thƣờng sau q trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tƣợng Có hai kiểu mơ tả đối tƣợng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế, ngƣời ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tƣợng khác nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) 52 với cựu nữ diễn viên Jane Fonda biểu tình phản chiến vào năm 60 kỷ trƣớc, bên dƣới có đóng “nhãn hiệu cầu chứng” The Associated Press Hình 3.3 Ảnh giả đƣợc tạo từ ảnh hình 3.4 Một số cựu binh Mỹ thời chiến tranh Việt Nam phản ứng mạnh thái độ giận thấy ứng viên tổng thống lại chia sẻ diễn đàn với nữ diễn viên tích cực chống chiến tranh Nhƣng rốt cuộc, ảnh hóa giả mạo, đƣợc ghép từ ảnh riêng rẽ Hình 3.4 Hai ảnh gốc để tạo ảnh giả hình 3.3 Sử dụng kỹ thuật ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng để ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng chiếu vào hai ngƣời ta thu đƣợc hƣớng nguồn sáng khác nên kết 53 luận ảnh hình 3.3 ảnh giả Hình 3.5 Kết thuật tốn ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng cho đối tƣợng ảnh Ngồi ra, ta thấy gốc, kích thƣớc ảnh hai ngƣời khác nhau, kẻ chỉnh sửa ảnh phải “hiệu chỉnh” Jane Fonda lại trƣớc ghép vào chung với John Kerry Tiến trình khơng nhìn thấy mắt thƣờng nhƣng để lại dấu vết khơng thể xóa pixel Các dấu vết làm chứng cho giả mạo ảnh Với ảnh giả mạo đƣợc tạo cách thay đổi kích thƣớc, xoay hay co dãn phần ảnh nhƣ ảnh hình 3.3 ta áp dụng kỹ thuật phát tự động tƣơng quan ảnh (kỹ thuật phát việc lấy mẫu lại) để nhận ảnh giả mạo Tóm lại, kỹ thuật phát ảnh giả mạo trình bày chƣơng đƣợc sử dụng để xác định xem ảnh kỹ thuật số có bị chỉnh sửa lại sau chụp hay khơng Điều góp phần tƣớc đoạt quyền làm ảnh giả khỏi tay thợ ảnh không chuyên, để họ không làm chuyện xấu xa ảnh hƣởng lớn đến xã hội 3.2 Cài đặt kỹ thuật phát ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh  Phát biểu toán: Cho ảnh cấp xám kích thƣớc MxN điểm ảnh Tìm 54 xem ảnh có chứa vùng giống hay khơng?  Cách giải quyết: - Xác định kích thƣớc cho đoạn cần so khớp Giả sử đoạn hình vng có kích thƣớc BxB điểm ảnh - Trƣợt khối điểm ảnh dọc theo ảnh từ góc trái xuống góc dƣới phải - Trích giá trị điểm ảnh khối lƣu thành dòng ma trận chiều A - Sắp xếp ma trận A theo thứ tự từ điển - Hai dòng đồng ma trận A tƣơng ứng với khối ảnh đồng kích thƣớc BxB điểm ảnh  Lƣu ý: Nếu ảnh đƣợc phân tích ảnh màu ta chuyển đổi ảnh màu thành ảnh cấp xám trƣớc tiến hành phát  Cài đặt chƣơng trình:  Các tính chính: Chƣơng trình đƣợc viết ngơn ngữ Visual C++ 6.0, chạy hệ điều hành Window XP, máy tính tốc độ 1.5GHz, nhớ 512MB RAM Chƣơng trình có chức sau: - Cho phép ngƣời sử dụng thao tác lên ảnh số phép toán bản: chuyển đổi ảnh sang cấp xám, giãn lƣợc đồ cấp xám, chuẩn hố lƣợc đồ cấp xám, quay ảnh, tìm biên theo phƣơng pháp Sobel, Laplace, v.v - Công cụ phát ảnh giả mạo thông qua việc phát vùng lặp ảnh - Hiển thị kết phát 55 Hình 3.6 Giao diện chƣơng trình  Một số kết thực nghiệm: Thực cài đặt thử nghiệm kỹ thuật phát ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh Bƣớc đầu với số kết sau: Hình 3.7 ảnh gốc ảnh giả mạo Trong ảnh giả mạo ngƣời ta che khuất trực thăng vùng lấy từ ảnh Bên dƣới kết thuật toán phát áp dụng cho ảnh giả mạo đƣợc lƣu với định dạng BMP - Kích thƣớc vùng đƣợc chọn để so khớp 8x8 pixels - Thời gian chạy chƣơng trình khoảng 30 giây (a) (b) 56 (c) Hình 3.7 (a) ảnh gốc; (b) ảnh giả mạo; (c) Kết thực thuật tốn Hình 3.8c 3.8d kết việc thực thuật toán phát cho ảnh giả mạo hình 3.8b với kích thƣớc vùng đƣợc chọn để so khớp 8x8 pixels 16x16 tƣơng ứng (a) (b) (c) (d) 57 Hình 3.8 (a) ảnh gốc; (b) ảnh giả mạo; (c) Kết thuật toán phát với B=8; (d) Kết thuật toán phát với B=16 (a) B = (b) B=16 Hình 3.9 Kết thuật tốn phát ảnh giả mạo hình 3.2b Hình 3.9 kết chạy thuật toán phát cho ảnh giả mạo hình 3.2 với kích thƣớc vùng ảnh đƣợc chọn để so khớp khác Từ thực nghiệm ta thấy việc chọn kích thƣớc vùng ảnh để so khớp có ảnh hƣởng nhiều đến kết nhƣ độ xác thuật tốn Các kích thƣớc vùng so khớp lớn làm cho thuật tốn bỏ lỡ số khối tƣơng thích, cịn kích thƣớc vùng nhỏ cho nhiều khối tƣơng thích sai Vấn đề xác định vùng ảnh nhƣ để có kết phát tốt vấn đề khó, thơng thƣờng dựa kết thực nghiệm 58 KẾT LUẬN Ảnh số ngày dễ sửa chữa hiệu chỉnh sức mạnh phần mềm soạn thảo xử lý ảnh Ngày nay, chƣơng trình xử lý ảnh thêm vào bỏ đặc trƣng ảnh mà để lại dấu hiệu giả mạo Điều có nghĩa việc phát ảnh giả mạo vấn đề phải đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Ảnh giả mạo thƣờng chia làm hai loại Ảnh giả nhƣng thật, tức trƣờng đƣợc dựng thật việc thu nhận ảnh thật Loại thứ hai ảnh giả đƣợc tạo lập sở phần ảnh gốc thật nhƣ hình 1.3 đƣợc cắt dán để thêm vào hay che chi tiết ảnh Trong dạng ảnh giả mạo thứ hai chia làm loại chính: Ghép ảnh, tăng cƣờng ảnh copy/di chuyển vùng ảnh Trong khuôn khổ hạn chế, luận văn quan tâm đến số dạng giả mạo thuộc loại thứ hai tập trung vào nghiên cứu tìm hiểu kỹ thuật nhằm phát ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật cắt ghép ảnh ảnh với nguồn sáng khác thu nhận, cụ thể luận văn đạt đƣợc số 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 cách tiếp cận để phát ảnh giả mạo  Hệ thống hóa số kỹ thuật phát ảnh giả mạo nhƣ: Kỹ thuật phát dựa vào phân tích nguồn sáng, kỹ thuật phát dựa vào việc tìm dấu vết việc lấy mẫu lại kỹ thuật phát dựa vào viêc tìm vùng lặp ảnh 59  Cài đặt thử nghiệm kỹ thuật đƣợc trình bày chƣơng Các vấn đề có nghiên cứu tiếp tục:  Ảnh giả mạo thu đƣợc cách cắt dán ảnh nhƣng có thay đổi kích thƣớc hƣớng  Ảnh giả mạo đƣợc cắt ghép từ ảnh thu nhận Camera khác 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Nguyễn Thanh Thủy (2002), “Nhập môn xử lý ảnh số”, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội [2] Đỗ Năng Toàn, Vũ Đức Thi (2006), “Tổng quan phát giả mạo ảnh kỹ thuật số”, Hội nghị khoa học kỷ niệm 30 năm thành lập Viện Cơng nghệ thơng tin 27-28/12/2006 [3] Đỗ Năng Tồn, Hà Xuân Trƣờng, Phạm Việt Bình (2007), “Một cải tiến cho thuật toán phát ảnh giả mạo robust match”, Hội nghị nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin – FAIR 09-10/08/2007 Tiếng Anh: [4] A C Popescu and H Farid (2004), Exposing digital forgeries by detecting duplicated image regions, IEEE Transactions on Signal Processing [5] A C Popescu and H Farid (2005), Exposing digital forgeries by detecting traces of resampling, IEEE Transactions on Signal Processing, 53(2):758- 767 [6] A C Popescu and H Farid (2005), Exposing digital forgeries in color filter array interpolated images, IEEE Transactions on Signal Processing, (in press) [7] Alin C Popescu and Hany Farid (2005), Exposing Digital Forgeries in Color Filter Array Interpolated Images, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 53, Issue 10, Part 2, pp 3948-3959 [8] J Fridrich, D Soukal, and J Lukás (2003), Detection of copy-move forgery in digital images, In Proceedings of DFRWS [9] J Fridrich (1998), Methods for Detecting Changes in Digital Images, Proc of The 6th IEEE International Workshop on Intelligent Signal 61 Processing and Communication Systems (ISPACS'98), Melbourne, Australia, pp 173–177 [10] J Lukas, J Fridrich, and M Goljan (2005), Determining digital image origin using sensor imperfections, In Proceedings of the SPIE, volume 5685, pages 249-260 [11] Micah K.Johnson and Hany Farid (2005), Exposing Digital Forgeries by Detecting Inconsistencies in Lighting, ACM Multimedia and Security Workshop, New York, NY [12] P Nillius and J.-O Eklundh (2001), Automatic estimation of the projected light source direction, In Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition [13] Y Ostrovsky, P Cavanagh, and P Sinha (2001), Perceiving illumination inconsistencies in scenes, Technical Report AI Memo 2001-029, Massachusetts Institute of Technology [14] http://science.slashdot.org/article.pl?sid=04/07/24/1459257 [15] http://www.graphics.cornell.edu/outreach/mastodon/ aerial-views.html [16] http://www.dartmouth.edu/~news/releases/2004/07/01.html [17] http://www.networkworld.com/newsletters/sec/2006/1016sec1.html 62 PHỤ LỤC Phần miêu tả cực tiểu hàm sai số phƣơng trình (2.21) (mơ hình nguồn sáng cục bộ) sử dụng phƣơng pháp gradient liên hợp Sự cực tiểu gradient liên hợp kỹ thuật lặp tìm cực tiểu hàm liên tục Kỹ thuật đƣợc thể qua đoạn mã sau:  Conjugate - Gradient ( E , v) i0 k 0   r   E ' (v )   r  T  r r new   new while i  i and    2 max new T      u   E ' (v)T    -    T  E '' (v) 10 11 12 13    v  v   j0 while j  j and  2   max u    E ' (v)T    -    T  E '' (v) 14 15   16 r   E ' (v) 17   old new T  18  r r new    v  v   j  j 1 63  19   new    old  20   r    21 k  k     22 if k  m or r T    m  dim(v )   23   r 24 k 0 25 i  i   26 return v  Sự cực tiểu hàm liên tục E (v) bắt đầu điểm hƣớng       v0 , tìm điểm v1 theo  cho E(v1 )  E(v0 ) Hƣớng tìm kiếm ngƣợc với hƣớng gradient  E (v) v Tại lần lặp, tiến trình đƣợc lặp lại với việc tìm kiếm xuất phát từ điểm dừng bƣớc trƣớc Tiến trình kết thúc số lần lặp đạt cực đại, imax, hay lần lặp thứ i có gradient nhỏ dung sai  Điểm bắt  đầu, v0 , đƣợc xác định từ giải pháp bình phƣơng tối thiểu E1(.), phƣơng trình  (2.7) Cụ thể: Đạo hàm vế phải (2.7) cho ta nhận đƣợc v chọn  làm v0 Phần tính gradient mong muốn, E’(.), Hessian, E’’(.) Hàm lỗi phƣơng trình (2.21) gồm thành phần:    E1(v)  M v  b , (2.50) Và: 1 n n i E2 ( L , , L )   Ci L i 1 , (2.51)  Trong đó, ma trận M đƣợc lấy từ (2.8), véctơ v chứa ƣớc lƣợng nguồn  i sáng riêng lẻ L hệ số ánh sáng A cho phƣơng trình (2.7), véctơ b nhƣ phƣơng trình (2.7), ma trận Ci phƣơng trình (2.19) Hàm lỗi E2(.) đƣợc viết dƣới dạng:   E2 (v)  Cv , Trong đó, ma trận đƣờng chéo C là: (2.52) 64 C   C C       0   Cn ,    (2.53) Và dạng ma trận Ci đƣợc trình bày phần trƣớc Hàm lỗi phƣơng trình (2.21) có dạng:     E (v)  M v  b   Cv , (2.54) Và đƣợc lấy đạo hàm, cho gradient:     E(v)  2M T M v  2M T b  2CT Cv, (2.55) Tính đạo hàm bậc Hessian:  E '' (v)  2M T M  2CT C (2.56) Lƣu ý ma trận C đƣợc tính lại lần lặp thuật tốn cực tiểu i (tức phụ thuộc vào ƣớc lƣợng L lần lặp) 65 MỤC LỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU Chƣơng - TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GIẢ MẠO ẢNH 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Biểu diễn ảnh 1.1.2.2 Nắn chỉnh biến dạng 1.1.2.3 Khử nhiễu 1.1.2.4 Nhận dạng ảnh 1.2 Ảnh giả mạo phát ảnh giả mạo 10 1.2.1 Ảnh giả mạo .10 1.2.2 Các loại ảnh giả mạo 11 1.2.2.1 Ghép ảnh 11 1.2.2.2 Tăng cƣờng ảnh 12 1.2.2.3 Copy dịch chuyển vùng ảnh 13 1.2.3 Các cách tiếp cận phát ảnh giả mạo 14 1.2.3.1 Dựa vào hình dạng 14 1.2.3.2 Dựa vào phân tích nguồn sáng 15 1.2.3.3 Dựa vào biến đổi màu sắc 15 1.2.3.4 Dựa vào sở liệu 15 Chƣơng - MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO 17 2.1 Phát dựa vào phân tích nguồn sáng 17 2.1.1 Các loại nguồn sáng 17 2.1.2 Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng 18 66 2.1.2.1 Nguồn sáng xa (3-D) 18 2.1.2.2 Nguồn sáng xa (2-D) 20 2.1.2.3 Nguồn sáng cục (2-D) 23 2.1.2.4 Nhiều nguồn sáng 25 2.2 Các kỹ thuật phát ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh 26 2.2.1 So khớp xác 26 2.2.2 So khớp bền vững 27 2.2.3 Phát vùng lặp dựa vào phép phân tích thành phần .29 2.3 Phát dựa vào dấu vết việc lấy mẫu lại 33 2.3.1 Lấy mẫu lại tín hiệu 34 2.3.2 Phát việc lấy mẫu lại 37 2.3.3 Lấy mẫu lại ảnh 41 2.3.4 Độ nhạy độ mạnh thuật toán 44 Chƣơng – ỨNG DỤNG 50 3.1 Các ứng dụng kỹ thuật phát ảnh giả mạo 50 3.2 Cài đặt kỹ thuật phát ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh 53 KẾT LUẬN 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 Tiếng Việt 60 Tiếng Anh 60 PHỤ LỤC 62