Phát triển một số phương pháp giấu tin thuận nghịch trên ảnh đa cấp xám

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Kim Sao PHÁT TRIỂN MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRÊN ẢNH ĐA CẤP XÁM LUẬN ÁN TIẾN SỸ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội - 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Kim Sao PHÁT TRIỂN MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRÊN ẢNH ĐA CẤP XÁM Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 9480104.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Phạm Văn Ất PGS TS Nguyễn Ngọc Hóa Hà Nội - 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thực hướng dẫn PGS TS Phạm Văn Ất PGS TS Nguyễn Ngọc Hóa mơn Hệ thống thơng tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Hà Nội, ngày 20 tháng 02 năm 2020 NCS Nguyễn Kim Sao ii LỜI CẢM ƠN Luận án thực Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội hướng dẫn PGS TS Phạm Văn Ất PGS TS Nguyễn Ngọc Hóa Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giúp đỡ, dẫn tận tình trình nghiên cứu Các thầy gương sáng cho nghiên cứu chuyên môn sống Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn đến thầy giáo, cô giáo Đại học Công nghệ tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ nghiên cứu sinh thời gian học tập Trường Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn tới lãnh đạo Trường Đại học Giao thông Vận tải, đồng nghiệp Khoa Công nghệ thông tin, đặc biệt Bộ môn Mạng Hệ thống thông tin, Đại học Giao thông Vận tải tạo điều kiện thuận lợi q trình tơi vừa làm nghiên cứu sinh vừa cơng tác Trường Cuối nghiên cứu sinh xin bày tỏ lịng biết ơn đến gia đình bạn bè động viên, giúp đỡ tinh thần, thời gian để nghiên cứu sinh hoàn thành luận án NCS Nguyễn Kim Sao iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xii MỞ ĐẦU CHƯƠNG CÁC KHÁI NIỆM VÀ KIẾN THỨC CƠ SỞ 13 1.1 Một số khái niệm thuật ngữ cần dùng 13 1.2 Một số vấn đề giấu tin thuận nghịch 15 1.2.1 Các khái niệm giấu tin 15 1.2.2 Giấu tin thuận nghịch 19 1.2.3 Các yếu tố đánh giá chất lượng lược đồ giấu tin thuận nghịch 21 1.2.4 Những thách thức xây dựng lược đồ giấu tin thuận nghịch 22 1.3 Các phương pháp dự báo 22 1.3.1 Dự báo hình thoi 23 1.3.2 Dự báo dò biên trung vị (MED) 23 1.3.3 Dự báo dựa xếp giá trị điểm ảnh PVO (Pixel Value Ordering) 23 1.4 Phương pháp chèn bít thấp (LSB) 24 1.5 Phương pháp dịch chuyển histogram (HS) 25 1.5.1 Cặp histogram 25 1.5.2 Cặp giá trị (peak, zero) 26 iv 1.5.3 Dịch chuyển histogram 26 1.5.4 Dịch chuyển histogram sai số dự báo (PEHS) 1.5.5 Thủ tục nhúng trích liệu phương pháp HS 28 1.5.6 Thách thức phương pháp giấu tin thuận nghịch 27 dựa HS 30 1.6 Phương pháp mở rộng hiệu 31 1.6.1 Giấu tin theo phương pháp mở rộng hiệu 31 1.6.2 Khái niệm khả mở 32 1.6.3 Khái niệm khả biến 1.6.4 Khái niệm đồ định vị 33 1.6.5 Phương pháp mở rộng sai số dự báo PEE (Prediction Error 32 Expansion) 33 1.7 Phương pháp kết hợp PEHS PEE 34 1.8 Kết luận Chương 35 CHƯƠNG VẤN ĐỀ TÍCH HỢP VÀ DỊCH CHUYỂN HISTOGRAM TRÊN CÁC ĐOẠN CON 2.1 2.2 36 Các phương pháp histogram liên quan 36 2.1.1 Phương pháp Hwang 36 2.1.2 Phương pháp MF 2.1.3 Phương pháp Li 2.1.4 Phương pháp Qu 39 37 38 Tích hợp thơng tin phụ dịch chuyển histogram (Đề xuất 1) 41 2.2.1 Thuật toán nhúng tin 41 2.2.2 Thuật tốn khơi phục liệu ảnh gốc 43 2.2.3 Ví dụ 44 2.2.4 So sánh phương pháp đề xuất với phương pháp Hwang MF 46 2.2.5 Thử nghiệm Đề xuất 49 v 2.3 Giấu tin thuận nghịch sử dụng dịch chuyển histogram dãy 52 2.3.1 Phương pháp MED-PEHS 52 2.3.2 Xác định thông tin phụ 52 2.3.3 Bản đồ định vị 54 2.3.4 Bít ưu tiên 56 2.3.5 Khả nhúng 56 2.3.6 Thuật toán nhúng 57 2.3.7 Thuật tốn trích 58 2.3.8 Phương pháp MED-SUB (Đề xuất 2) 59 2.4 Cải tiến phương pháp Qu (IQ) (Đề xuất 3) 64 2.5 Thử nghiệm Đề xuất Đề xuất 65 2.6 Kết luận Chương 69 CHƯƠNG THU NHỎ BẢN ĐỒ ĐỊNH VỊ TRONG PHƯƠNG PHÁP MỞ RỘNG HIỆU TRÊN MIỀN SAI SỐ DỰ BÁO 71 3.1 Phương pháp Sachnev 71 3.2 Giấu tin thuận nghịch dựa xếp điểm ảnh theo phương sai độ lệch tâm (Đề xuất - Phương án 1) 3.3 72 3.2.1 Thuật toán nhúng tin 73 3.2.2 Thuật tốn trích tin khôi phục ảnh gốc 75 3.2.3 Thử nghiệm Đề xuất - Phương án 76 Giấu tin thuận nghịch dựa xếp điểm ảnh theo phương sai độ lệch tâm (Đề xuất - Phương án 2) 76 3.3.1 Cải tiến phương pháp xếp 76 3.3.2 Cải thiện khả nhúng chất lượng ảnh 79 3.3.3 Thuật toán nhúng tin 81 3.3.4 Thuật tốn trích tin khơi phục ảnh gốc 83 3.3.5 Nhúng tin toàn ảnh 84 vi 3.3.6 3.4 Thử nghiệm Đề xuất - Phương án 85 Kết luận Chương 88 CHƯƠNG GIẤU TIN TRÊN CÁC ĐIỂM ẢNH LỚN NHẤT VÀ NHỎ NHẤT CỦA MỖI KHỐI ẢNH BẰNG PVO 89 4.1 Một số khái niệm ký hiệu cần dùng 4.2 Các cơng trình liên quan 4.3 89 91 4.2.1 Phương pháp PVO 91 4.2.2 Phương pháp IPVO 92 4.2.3 Phương pháp PVO-K 92 4.2.4 Phương pháp GePVO-K 93 Giấu tin điểm ảnh lớn nhỏ khối ảnh (Đề xuất - Phương án 1) 94 4.4 4.3.1 Thuật toán nhúng liệu khối 95 4.3.2 Trích tin khơi phục ảnh gốc khối 4.3.3 Bản đồ định vị cờ 4.3.4 Thuật tốn nhúng liệu tồn ảnh ĐX5-PA1 106 4.3.5 Thuật tốn trích liệu khơi phục ảnh gốc ĐX5-PA1107 4.3.6 Phân tích, so sánh ĐX5-PA1 Phương pháp GePVO-K 4.3.7 Kết thử nghiệm Đề xuất - Phương án 110 99 104 108 Giấu tin điểm ảnh lớn nhỏ khối ảnh (Đề xuất - Phương án 2) 112 4.5 4.4.1 Thuật toán nhúng tin khối ảnh 112 4.4.2 Thuật tốn trích tin khơi phục ảnh gốc ĐX5-PA2 117 4.4.3 Thử nghiệm Đề xuất - Phương án 118 Kết luận Chương 118 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 120 TÀI LIỆU THAM KHẢO 123 vii PHỤ LỤC P1 viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Viết đầy đủ Ý nghĩa LSB Least Significant Bit Bít thấp DE Difference Expansion Mở rộng hiệu HS Histogram Shifting Dịch chuyển histogram PVO Pixel Value Ordering Sắp xếp giá trị điểm ảnh PEHS Prediction-Error Histogram Shifting Dịch chuyển histogram sai số dự báo MED Median Edge Detection PEE Prediction Error Expansion Mở rộng sai số dự báo peak peak Điểm cực đại biểu đồ histogram zero zero Điểm trống biểu đồ histogram PSNR Peak Signal to Noise Ratio Tỉ số nhiễu cực đại tín hiệu DCT Discrete Cosine Transform Phép biến đổi cosin rời rạc DWT Discrete Wavelet Transform Phép biến đổi wavelet rời rạc SVD MNF Singular Value Decomposition Nonnegative Matrix Factorization Dò biên trung vị Khai triển giá trị đặc trưng Thừa số hóa ma trận không âm QR QR Decomposition Đưa ma trận dạng tam giác LPP Left Peak Point Điểm cực đại bên trái LZP Left Zero Point Điểm cực tiểu bên trái RPP Right Peak Point Điểm cực đại bên phải RZP Right Zero Point Điểm cực tiểu bên phải 134 [99] Xiang Wang, Jing Ding, and Qingqi Pei (2015), “A novel reversible image data hiding scheme based on pixel value ordering and dynamic pixel block partition”, Information sciences, 310, pp 16–35 [100] Marcelo J Weinberger, Gadiel Seroussi, and Guillermo Sapiro, “LOCOI: A low complexity, context-based, lossless image compression algorithm”, in: Proceedings of Data Compression Conference-DCC’96, IEEE, 1996, pp 140–149 [101] Shaowei Weng et al (2018), “Pairwise IPVO-based reversible data hiding”, Multimedia Tools and Applications, 77 (11), pp 13419–13444 [102] Shaowei Weng et al (2019), “Dynamic improved pixel value ordering reversible data hiding”, Information Sciences, 489, pp 136–154 [103] Han-Zhou Wu, Hong-Xia Wang, and Yun-Qing Shi, “PPE-based reversible data hiding”, in: Proceedings of the 4th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security, ACM, 2016, pp 187– 188 [104] Xiaolin Wu and Nasir Memon, “CALIC-a context based adaptive lossless image codec”, in: 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Conference Proceedings, vol 4, IEEE, 1996, pp 1890–1893 [105] Guorong Xuan et al., “Optimum histogram pair based image lossless data embedding”, in: Transactions on Data Hiding and Multimedia Security IV, Springer, 2009, pp 84–102 [106] Guorong Xuan et al., “Double-threshold reversible data hiding”, in: Proceedings of 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, IEEE, 2010, pp 1129–1132 [107] Yu Yang et al (2012), “A Novel Robust Zero-Watermarking Scheme Based on Discrete Wavelet Transform.”, Journal of multimedia, (4) 135 [108] Tianyu Ye, “A Robust Zero-Watermark Algorithm Based on Singular Value Decomposition and Discreet Cosine Transform”, in: International Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks, Springer, 2010, pp 1–8 [109] Qiu-yu Zhang, Kai Li, and Zhan-ting Yuan (2010), “Robust digital image watermarking algorithm based on chaos and SVD-DWT”, Application Research of Computers, [110] Yi Zhang et al (2018), “On the fault-tolerant performance for a class of robust image steganography”, Signal Processing, 146, pp 99–111 [111] Zhuo Zhang and Weiming Zhang (2015), “Reversible steganography: Data hiding for covert storage”, pp 753–756 PHỤ LỤC Một số mô hình hệ thống ứng dụng giấu tin thuận nghịch Giấu tin thuận nghịch ứng dụng rộng rãi đời sống, số mơ hình ứng dụng giấu tin thuận nghịch hoạt động thực tế Các mơ hình tham khảo phát triển từ cơng trình [25] [58], [45] [111] Ứng dụng giấu tin thuận nghịch phân phối đề thi Mục đích: Phân phối đề thi từ nơi cấp đề thi đến nơi tổ chức thi Đầu vào: - Đề thi - Ảnh gốc dùng để nhúng đề thi - Các khóa Đầu ra: - Ảnh chứa đề thi (Q trình trích đề thi có đầu vào đầu tương ứng trình nhúng, tương tự đầu ra) Ứng dụng giấu tin thuận nghịch truyền tải ảnh y tế Mục đích: Gửi ảnh chụp bệnh nhân từ tuyến lên tuyến (hoặc hai bệnh viên) để chẩn đốn tình trạng sức khỏe u cầu cần xác thực tính tồn vẹn ảnh khơi phục ảnh gốc cách xác Đầu vào: - Ảnh y tế bệnh nhân (ảnh bệnh nhân) - Thông tin xác thực bao gồm họ tên, triệu chứng, P2 Đầu ra: - Ảnh chứa thơng tin xác thực (Q trình trích ảnh bệnh nhân có đầu vào đầu tương ứng trình nhúng, tương tự đầu ra) Ứng dụng giấu tin thuận nghịch lưu trữ liệu đám mây Mục đích: Lưu trữ liệu điện tốn đám mây an tồn Đầu vào: - Kho ảnh - Dữ liệu cần lưu trữ đám mây - Các khóa Đầu ra: - Ảnh chứa liệu cần lưu trữ đám mây (Q trình trích liệu có đầu vào đầu tương ứng trình nhúng, tương tự đầu ra) Ứng dụng giấu tin thuận nghịch tạo ảnh giả mạo Mục đích: Trong trường hợp cần tạo ảnh giả mạo bẳng cách loại đối tượng ảnh nhằm mục đích trị đó, đồng thời mong muốn khơi phục lại ảnh ngun trạng sau tình hình hình trị thay đổi Đầu vào: - Đề thi - Ảnh gốc dùng để nhúng đề thi - Các khóa Đầu ra: - Ảnh chứa đề thi (Q trình khơi phục có đầu vào đầu tương ứng trình nhúng, tương tự đầu ra) P3 Lựa chọn đề xuất hợp lý mơ hình ứng dụng So sánh đánh giá đề xuất Luận án trình bày năm đề xuất phương pháp giấu tin thuận nghịch Mỗi phương pháp có ưu, nhược điểm riêng Nếu so sánh khả nhúng tin, đề xuất đánh sau: Đề xuất dựa kỹ thuật dịch chuyển histogram miền điểm ảnh, nên có khả nhúng thấp Đề xuất dựa dịch chuyển sai số dự báo khối ảnh nên có khả nhúng tin cao đề xuất Đề xuất dựa dịch chuyển histogram sai số dự báo điểm ảnh nên có khả nhúng cao so với đề xuất Đề xuất dựa kỹ thuật mở rộng sai số dự báo cho điểm ảnh, nên có khả nhúng tin cao Nếu so sánh đề xuất dựa chất lượng ảnh chứa tin, đề xuất đánh sau: Các đề xuất 1, 2, 5-PA1 dựa kỹ thuật dịch chuyển histogram, điểm ảnh bị thay đổi tối đa đơn vị, nên chất ảnh tốt Đề xuất 5-PA2 sử dụng ý tưởng dịch chuyển histogram, nhiên điểm ảnh thay đổi hai đơn vị nên chất lượng ảnh so với đề xuất Đề xuất dựa kỹ thuật mở rộng sai số dự báo, điểm ảnh bị biến đối lượng giá trị sai số dự báo Do giá trị tuyệt đối sai số dự báo lớn hai nên chất lượng ảnh đề xuất khơng đề xuất cịn lại Để tăng chất lượng ảnh, ngưỡng T thường sử dụng sai số có giá trị tuyệt đối nhỏ T dùng để nhúng tin Bằng cách này, điều khiển chất lượng ảnh Đề xuất Nếu so sánh độ phức tạp tính tốn, đề xuất đánh giá cách định tính sau: Các đề xuất có độ phức tạp lớn (số phép tính hơn) khơng cần xác định tham số tối ưu Các đề xuất 2, có độ phức tạp lớn (số phép tính nhiều hơn) phải sử dụng phương pháp lặp để xác định tham số tối ưu P4 Lựa chọn đề xuất hợp lý cho mơ hình ứng dụng Vì đề xuất có ưu, nhược điểm khác nhau, nên cách chọn đề xuất hợp lý cho mơ hình ứng dụng khuyến cáo sau: Trước tiên cần chọn đề xuất đáp ứng yêu cầu khối lượng nhúng tin mô hình cần ứng dụng, tiếp đề xuất đáp ứng nhu cầu nhúng tin, chọn mô hình có chất lượng ảnh (chỉ số PSNR) cao Nếu có nhiều đề xuất ta lựa chọn đề xuất có độ phức tạp tính tốn thấp Bằng cách ln lựa chọn đề xuất tốt cho mô hình ứng dụng cụ thể ... NGHỆ Nguyễn Kim Sao PHÁT TRIỂN MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRÊN ẢNH ĐA CẤP XÁM Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 9480104.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN... dụng thuật tốn giấu tin thuận nghịch luận án Các tiêu chí để đánh giá lược đồ giấu tin thuận nghịch Các kiến thức khái niệm sở sử dụng để phát triển số phương pháp giấu tin thuận nghịch chương... đây, luận án xét ảnh đa cấp xám có giá trị điểm ảnh miền Z255: Z255 = {x ∈ Z| ≤ x ≤ 255}, đó, Z tập số nguyên Khái niệm ảnh đa cấp xám ma trận điểm ảnh: Ảnh đa cấp xám (gọi cho gọn ảnh) I , kích