Thủy vân thuận nghịch dựa trên dự báo, sắp xếp phương sai và độ lệch tâm

Thủy vân thuận nghịch dựa theo phương pháp dự báo do Thodi [9] đề xuất và được nhiều nhà nghiên cứu và mở rộng [8, 11, 14] bởi khả năng nhúng cao mà chất lượng ảnh thủy vân tốt.. Các h[r]

(1)

THỦY VÂN THUẬN NGHỊCH DỰA TRÊN DỰ BÁO, SẮP XẾP PHƯƠNG SAI VÀ ĐỘ LỆCH TÂM

Nguyễn Kim Sao, Cao Thị Luyên*

Tóm tắt: Bài báo đề xuất lược đồ thủy vân thuận nghịch dựa mở rộng

hiệu không sử dụng đồ định vị cách sử dụng phương pháp sai số dự báo để nhúng liệu vào ảnh số Chúng đề xuất thuật toán xếp dựa phương sai địa phương độ lệch tâm ngữ cảnh dự báo tâm miền điểm ảnh Kết thử nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất cho chất lượng ảnh thủy vân tốt khả nhúng cao lược đồ liên quan

Từ khóa: Thủy vân thuận nghịch, Sai số dự báo, Mở rộng hiệu 1 MỞ ĐẦU

Thủy vân xem giải pháp hữu hiệu cho toán bảo vệ quyền, xác thực nội dung phòng chống giả mạo Thủy vân kỹ thuật nhúng thông tin quan trọng (thủy vân- watermark) vào đối tượng đa phương tiện (ảnh số, tệp âm thanh, tệp video, ) nhằm bảo vệ đối tượng khỏi truy cập bất hợp pháp trước phân phối môi trường mạng [1] Dấu thủy vân sau khơi phục, làm chứng xác định quyền tác giả kiểm định đối tượng có bị biến đổi trái phép hay có phải sản phẩm giả mạo Trong số ứng dụng y tế, quân sự, an ninh – quốc phòng, ảnh gốc cần khôi phục lại nguyên vẹn bên cạnh việc phục hồi thủy vân gốc yêu cầu bắt buộc Loại thủy vân có tính chất gọi thủy vân thuận nghịch Mơ hình thủy vân thuận nghịch mơ tả hình sau:

Hình Mơ hình thủy vân thuận nghịch

(2)

tưởng chọn cặp điểm (peak, zero) biểu đồ histogram, peak, zero giá trị điểm ảnh có tần xuất cực đại cực tiểu (giả sử zero < peak) để tạo khoảng trống để nhúng tin Tiếp theo, dịch chuyển điểm ảnh có giá trị khoảng [zero+1, peak-1] sang bên trái cách trừ Khi đó, tạo khoảng trống peak-1 (khoảng trống tức h(x)=0) Số bít nhúng h(peak) Ưu điểm phương pháp độ biến đổi ảnh (tối đa đơn vị) nên chất lượng ảnh tốt Tuy nhiên, khả nhúng chưa thực cao Cho đến nay, phương pháp thuận nghịch đánh giá hiệu phải kể đến phương pháp mở rộng hiệu Tian[5] đề xuất Theo Tian, ảnh gốc thành phân hoạch thành cặp giá trị điểm ảnh kí hiệu (x,y) Mỗi cặp (x,y) nhúng bít hiệu h =x-y, cặp điểm ảnh khả mở [2, 6, 10, 12] mở rộng Tian cách tạo nhiều hiệu hay lược đồ giảm kích thước đồ để nâng cao khả nhúng Thủy vân thuận nghịch dựa theo phương pháp dự báo Thodi [9] đề xuất nhiều nhà nghiên cứu mở rộng [8, 11, 14] khả nhúng cao mà chất lượng ảnh thủy vân tốt Các hướng nghiên cứu mở rộng phương pháp là: Giảm thiểu độ biến đổi nhằm tăng cường chất lượng ảnh thủy vân, nâng cao độ xác phương pháp dự báo, kết hợp phương pháp dự báo với phương pháp khác

Với phương pháp nhúng tin dựa mở rộng hiệu, việc lưu trữ đồ định vị khơng làm giảm mà cịn khó kiểm sốt khả nhúng Chính vậy, nhiều cơng trình sau tìm cách giảm loại bỏ đồ khỏi lược đồ thủy vân Sachnev cộng [14] sử dụng nhận xét tương đồng phương sai địa phương nhỏ khả khả mở điểm ảnh để xây dựng lược đồ nhúng mà không cần đến đồ định vị Tuy nhiên, lược đồ Sachnev quan tâm đến phương sai địa phương mà chưa xem xét đến điểm ảnh xét có nằm miền điểm ảnh hay không, điểm ảnh nằm gần biên ảnh (giá trị 255) việc điểm ảnh sau nhúng thủy vân tràn khỏi miền điểm ảnh Phương pháp đề xuất cải tiến phương pháp xếp dựa phương sai địa phương độ lệch tâm nhằm hội tụ điểm khả mở đầu dãy, loại bỏ đồ khỏi lược đồ thủy vân

Bằng thực nghiệm chứng tỏ phương pháp đề xuất có khả nhúng tin cao so với phương pháp Sachnev cộng (SKNSS) [14] phương pháp gần Manoj Kumar and Smita Agrawal (MS) [8]

Nội dung báo tổ chức sau: mục giới thiệu cơng trình liên quan Mục trình bày phương pháp đề xuất Mục đánh giá so sánh phương pháp đề xuất với phương pháp liên quan, cuối kết luận mục

2 NHỮNG CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 2.1 Phương pháp mở rộng hiệu J.Tian

(3)

cặp khả biến, lại ta gọi chúng cặp điểm không khả mở Dưới khái niệm phương thức nhúng khôi phục thông tin:

2.1.1 Khái niệm khả mở, khả biến

Cặp điểm ảnh ( , ) ( , ∈ [0,255]) gọi khả mở sau giấu

bít ∈ {0,1} vào ( , ) theo phương pháp mở rộng hiệu mà thu cặp điểm ảnh

giấu tin ( ′, ′) nằm miền giá trị điểm ảnh (tức ( , ∈ [0,255])) Cặp điểm ảnh ( , ) gọi khả biến sau giấu bít ∈ {0,1} vào ( , ) theo phương pháp chèn bít thấp cặp điểm ảnh sau giấu thu ( ′, ′) nằm miền giá trị điểm ảnh

2.1.2 Khái niệm đồ định vị

Bản đồ định vị dãy bít nhị phân nhằm phân biệt điểm (cặp) khả mở với cặp không khả mở Cặp điểm ảnh khả mở tương ứng bít ngược lại bít Độ dài đồ nửa kích thước ảnh Bản đồ nén lại nhúng vào ảnh phục vụ q trình khơi phục

2.1.3 Giấu tin theo phương pháp mở rộng hiệu

Bít ∈ {0,1} nhúng vào cặp( , ) cặp khả mở sau:

- Tính: ℎ = − ; =

- Giấu bít b cách mở rộng h: ℎ = 2ℎ +

- Xác định cặp điểm ảnh chứa tin ( , ): = + ; = − 2.1.4 Giấu tin phương pháp chèn bít thấp

- Để nhúng bít vào ( , ) khả biến tính ℎ = − , = ; Sau đó, lưu lại bít thấp ℎ: (ℎ) = ℎ Cuối cùng, bít nhúng vào cặp ( , ) cặp khả biến cách chèn vào bít thấp

ℎ: ℎ = +

- Cặp điểm ảnh chứa tin ( ’, ’) xác định sau:

- ′ = + ; = −

2.1.5 Trích tin khơi phục ảnh gốc

Từ cặp điểm ảnh ( , ′) trích bít khơi phục lại ( , ) theo công thức sau: ℎ = − ; = ℎ 2, ℎ = , = Giá trị ảnh gốc khôi phục bởi: = + , = −

2.2 Phương pháp SKNSS

Đầu tiên, Sachnev cộng [14] tiến dành dự báo theo phương pháp hình thoi, điểm ảnh , dự báo điểm ảnh lân cận , ; , ; , ; , tạo thành hình thoi

,

, , ,

,

(4)

Sau đó, tác giả tính phương sai địa phương cho điểm ảnh ngữ cảnh dự báo:

, = ∑ − ̅ (1)

với = , − , , = , − , , = , − , , = | , − , |

và ̅ = ∑

Sachvev cộng tiến hành xếpdãy , theo theo chiều tăng dần Với điểm, xác định tính chất khả mở chúng Thực nhúng tin điểm ảnh có phương sai địa phương nhỏ hơn, đến hết tin nhúng gặp điểm không khả mở Mục đích việc thếp sai địa phương mối liên hệ phương nhỏ khả khả mở điểm ảnh cao

2.3 Phương pháp MS (Manoj Kumar and Smita Agrawal)

Phương pháp MS thực dựa báo cho điểm , dựa hai điểm lân cận

, , cách tính trung bình cộng chúng Bản đồ xây dựng

cũng tương tự J.Tian, điểm khả mở đánh dấu “1”, điểm khơng khả mở “0”, sau đó, dãy nén lại đưa vào dãy bít nhúng MS thực nhúng trước tiên dãy chẵn, sau nhúng hết dãy chẵn tiến hành nhúng dãy lẻ Tuy nhiên, tác giả không nêu rõ phân biệt điểm khả mở chưa thể trích đồ

3 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT

Lược đồ SKNSS quan tâm đến phương sai địa phương, điều thể ngữ cảnh dự báo điểm xét có phẳng hay không, nhiên, ngữ cảnh phẳng chưa đảm bảo điểm ảnh khả mở Trong phương pháp đề xuất, quan tâm thêm yếu tố độ lệch tâm nhỏ, tức vùng ngữ cảnh gần tâm miền điểm ảnh (127) khả điểm ảnh khả mở cao

3.1 Thuật toán nhúng thủy vân

Để đơn giản trình bày, chúng tơi xem xét điểm chấm () hình

Thực nhúng thủy vân ảnh có kích thước ×

Bước 1: Bức ảnh phân loại theo hai dạng điểm, điểm chấm () điểm gạch () Lượt đầu, thực nhúng thủy vân lượt chấm, lượt thứ nhúng thủy vân lượt gạch Thực nhúng phần tử { ( , )|1 < <

; < < }

       

       

       

       

       

       

       

       

(5)

Bước 2: Xác định ngữ cảnh cho điểm , theo phương pháp dự báo hình thoi phần 2.2

Bước 3: Xác định phương sai địa phương , theo công thức (1) độ lệch tâm miền điểm ảnh tâm ngữ cảnh , − 127 cho điểm , , với , =

, , , ,

Bước 4: Sắp xếp , theo thứ tự tăng dần, với điểm , nhau, xếp ưu tiên độ lệch tâm , − 127

Bước 5: Kiểm tra điểm , không khả mở, đánh dấu điểm (bằng thứ tự

, tọa độ ( , ))

Bước 6: Xác định dãy bit nhúng: B=H+W

- H: phần lưu thông tin điểm khả mở cuối - W: bít thủy vân

Bước 7: Nhúng liệu:

- Dự báo điểm ảnh , : , = , , , , - Tính sai số dự báo , = , − ,

- Nhúng bít sai số dự báo: ′, = , + - Giá trị điểm ảnh sau nhúng: , = , + ,

3.2 Thuật tốn trích thủy vân khơi phục ảnh gốc

Thực khôi phục dấu thủy vân ảnh I ảnh thủy vân ′ có kích thước ×

Bước 1: Chia ảnh thành phần gồm điểm chấm () điểm gạch () giống thuật tốn nhúng Thực trích riêng biệt điểm gạch sau điểm chấm

Bước 2: Xác định phương sai địa phương , độ lệch tâm miền điểm ảnh ngữ cảnh , − 127 cho điểm ′,

Bước 3: Sắp xếp , , điểm , trùng nhau, xếp ưu tiên độ lệch tâm

, − 127 theo thứ tự tăng dần

Bước 4: Khôi phục thủy vân ảnh gốc:

- Dự báo điểm ảnh ′, : , = , , , , - Tính sai số dự báo ′, = ′, − ,

- Trích bít: = ,

- Tính sai số ban đầu: , = , - Khôi phục giá trị ảnh gốc , = , +

4 THỬ NGHIỆM VÀ SO SÁNH

(6)

4.1

xuât phương pháp liên quan đư

B

STT

phương pháp SKNSS

4.2

4.1 So sánh kh

K

Bảng STT Từ

4.2 So sánh v So sánh kh

Kết qu

ng

STT

ừ b

So sánh v So sánh kh

t

ng K

Ả nghi

bảng cho th phương pháp SKNSS

ả th

xuât phương pháp liên quan đư Khả Ảnh th nghi a b c d e f Tổng ng cho th phương pháp SKNSS

thử

xuât phương pháp liên quan đư ả nhúng tin

nh thử nghiệm a b c d e f ổng ng cho th phương pháp SKNSS

So sánh

So sánh khả nhúng tin

nghi

xuât phương pháp liên quan đư năng nhúng tin

ử m

ng cho th phương pháp SKNSS

ch

a

d

năng nhúng tin

nghiệ

ng cho thấ phương pháp SKNSS

chất lư B

năng nhúng tin

ệm đ

ấy, phương pháp đ phương pháp SKNSS

t lượ Bảng Ảnh b d Hình năng nhúng tin

m để

y, phương pháp đ phương pháp SKNSS MS

ợng ng 2. Ảnh a b c d Hình năng nhúng tin

ể đánh giá v xuât phương pháp liên quan đư

năng nhúng tin c

SKNSS

y, phương pháp đ MS

ng ảnh

2 So sánh ch

Hình năng nhúng tin

đánh giá v xuât phương pháp liên quan đư

của phương pháp SKNSS, MS phương

SKNSS

y, phương pháp đ

nh

So sánh ch SKNSS 62.4123 55.3628 62.0236 60.2497 Hình năng nhúng tin

đánh giá v xuât phương pháp liên quan đư

a phương pháp SKNSS, MS phương

SKNSS 3725 3427 4091 1878 4271 17866 y, phương pháp đ

So sánh ch SKNSS 62.4123 55.3628 62.0236 60.2497

Hình Các

đánh giá v xuât phương pháp liên quan đượ

3725 3427 4091 1878 474 4271 17866 y, phương pháp đ

So sánh ch SKNSS 62.4123 55.3628 62.0236 60.2497 Các ả đánh giá

ợc th

3725 3427 4091 1878 474 4271 17866 y, phương pháp đề

So sánh chất l SKNSS 62.4123 55.3628 62.0236 60.2497 b e ảnh th khả c thể

a phương pháp SKNSS, MS phương Kh xu ất lư 32.6538 33.1306 32.2624 29.7849 nh thử

ả nhúng tin c ể hi

a phương pháp SKNSS, MS phương Khả xuất cho ượng ảnh MS 32.6538 33.1306 32.2624 29.7849 ử nghi

năng nhúng tin c

a phương pháp SKNSS, MS phương nhúng tin

t cho ợng ảnh MS 32.6538 33.1306 32.2624 29.7849 nghi

năng nhúng tin c n b

MS

t cho kh

ợng ảnh 32.6538 33.1306 32.2624 29.7849 nghiệm

năng nhúng tin c bảng dư

MS

khả

ợng ảnh củ Đ 62.4504 55.0957 62.0511 60.4034 m. nhúng tin c

ng dư

400 300 450 100 500 1755

nhúng tin cao

ủa phương pháp SKNSS, MS Đề

62.4504 55.0957 62.0511 60.4034 nhúng tin c ng dư

400 300 450 100 500 1755

năng nhúng tin cao

a phương pháp SKNSS, MS và phương pháp đ

xu 62.4504 55.0957 62.0511 60.4034 nhúng tin củ

ng a phương pháp SKNSS, MS phương

năng nhúng tin

400 300 450 100 500 1755

xuất 62.4504 55.0957 62.0511 60.4034 c f

ủa phương pháp đ i

a phương pháp đ i

Đ

a phương pháp đ

a phương pháp SKNSS, MS phương pháp đ

Đề

a phương pháp đ

pháp đ

ề xu

a phương pháp đ

pháp đề xuất 4970 5325 5337 2965 1016 5110 24723

a phương pháp SKNSS, MS và phương pháp đề

a phương pháp đ

ề xu 4970 5325 5337 2965 1016 5110 24723

a phương pháp SKNSS, MS ề xu a phương pháp đề

xuất. 4970 5325 5337 2965 1016 5110 24723

a phương pháp SKNSS, MS xuất.

ề

.

(7)

e 67.9223 35.6073 67.8048 f 61.5991 32.2170 61.4941

Bảng cho thấy chất lượng ảnh phương pháp đề xuất tương đương với phương pháp SKNSS lớn nhiều so với phương pháp MS

5 KẾT LUẬN

Thủy vân thuận nghịch cho phép khôi phục nguyên vẹn ảnh gốc bên cạnh việc phục hồi thủy vân ngày trở lên phổ biến ứng dụng nhiều lĩnh vực quan trọng quân sự, an ninh, y tế Một phương pháp hiệu mở rộng phương pháp rộng hiệu Hai hướng nghiên cứu cải tiến đồ tăng số cặp khả mở nâng cao khả nhúng tăng cường chất lượng ảnh thủy vân Bài báo đề xuất phương pháp thủy vân thuận nghịch không sử dụng đồ định vị dựa xếp phương sai địa phương độ lệch tâm miền điểm ảnh phương sai địa phương Thực nghiệm cho thấy, phương pháp đề không cho chất lượng ảnh tốt cịn có khả nhúng cao lược đồ liên quan

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Khan, A Siddia, S Munib and S.A Malik, “A recent survey of reversible watermarking techniques”, Elsevier, 2014

[2] M Alattar, “Reversible Watermarking Using the Difference Expansion of A Generalized Integer”, IEEE transactions on image processing, vol 13, pp 1147–1156,2004

[3] C.Chang, C.C Lin, C.S.Tseng and W.L.Tai, “Reversible hiding in DCT-based compressed images”, Information Sciences, Vol.177, pp.2768-2786, 2007 [4] J Fridrich, M Goljan and R.Du, “Lossless data embedding new paradigm in

digital watermarking”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2002

[5] J Tian, “Reversible data embedding using a difference expansion”, IEEE Trans Circuits Syst Video Technol, pp 890–896, 2003

[6] K Y Mohammad and A.J.Ahmed, “Reversible Watermarking Using Modifiled Difference Expansion”, International Journal of Computing & Information Sciences, Vol.4, No.3, pp.134-142, 2006

[7] M Khodaei, K.Faez, “Reversible Data Hiding By Using Modified Difference Expansion” 2nd International Confference on Signal Processing Systems, pp.31-34, 2010

[8] M Kumar and S Agrawal, "Reversible data hiding based on prediction error expansion using adjacent pixels", Security and Communication Networks, Vol 9, pp3703-3712, 2016

[9] Thodi DM, Rodriguez JJ, “Expansion embedding techniques for reversible watermarking”, IEEE transactions on image processing, vol 16, pp 721– 730,2007

Định dạng
Số trang	7
Dung lượng	556,62 KB