Xây dựng chương trình xác thực ảnh số

Bộ giáo dục đào tạo Tr-ờng đại học dân lập hải phòng -o0o - XÂY DựNG CHƯƠNG TRìNH XáC THựC ảNH Số đồ án tốt nghiệp đại học hệ quy Ngành: Công nghệ Thông tin Giáo viên h-ớng dẫn: Th.s Phùng Anh Tuấn Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Ngọc MÃ số sinh viên: 121186 Hải Phòng 7/ 2012 LI CM N Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo Thạc sỹ Phùng Anh Tuấn - giảng viên khoa CNTT - Trƣờng ĐHDL Hải Phịng, ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn tận tình tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành đồ án Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới tất thầy cô môn Công Nghệ Thông Tin - Trƣờng ĐHDL Hải Phịng nhƣ thầy trƣờng nhiệt tình dạy cung cấp kiến thức q báu để em hồn thành tốt đồ án tốt nghiệp Đồng thời em xin cảm ơn tất anh chị Văn phòng thành ủy Hải Phòng tạo điều kiện tốt cho em suốt thời gian làm tốt nghiệp Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình bạn bè tạo điều kiện, động viên giúp đỡ em suốt thời gian học tập, nhƣ trình nghiên cứu, hồn thành đồ án Vì thời gian có hạn, kiến thức thân cịn nhiều hạn chế đồ án không tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận đƣợc đóng góp ý kiến tất thầy cô giáo nhƣ bạn để đồ án em đƣợc hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hải Phòng, ngày 06 tháng 07 năm 2012 Sinh viên Nguyễn Thị Ngọc Mục lục DANH MỤC CÁC HÌNH LỜI MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GIẢ MẠO ẢNH 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Định nghĩa ảnh số (Digital Image) 1.1.3 Các vấn đề xử lý ảnh 1.2 Ảnh giả mạo dạng giả mạo ảnh 1.2.1 Ảnh giả mạo 1.2.2 Các loại ảnh giả mạo 1.2.3 Các cách tiếp cận xác thực ảnh số 11 Chương MỘT SỐ KỸ THUẬT XÁC THỰC ẢNH SỐ 14 2.1 Các kỹ thuật xác thực ảnh chủ động 14 2.1.1 Kỹ thuật LSB 16 2.1.2 Kỹ thuật thủy vân bền vững 20 2.2 Các kỹ thuật xác thực ảnh bị động 22 2.2.1 Phát dựa vào mâu thuẫn hƣớng nguồn sáng 22 2.2.2 Kỹ thuật phát chép – dịch chuyển vùng ảnh 30 Chương CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 36 3.1 Phát biểu toán 36 3.1.1 Phát biểu toán 36 3.1.2 Thuật toán: 36 3.2 Phân tích thiết kế chƣơng trình 37 3.2.1 Phân tích chức thiết kế modul chƣơng trình 37 3.2.2 Một số giao diện chƣơng trình 41 3.3.3 Một số kết thực nghiệm 45 KẾT LUẬN 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Q trình xử lý ảnh Hình 3: Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Hình 2: Biểu diễn ảnh hàm f ( X , Y ) Hình 4: Ghép ảnh từ hai ảnh riêng rẽ Hình 5: Ví dụ tăng cường ảnh Hình 6: Ảnh che phủ bỏ đối tượng 10 Hình 7: Ảnh bổ sung đối tượng 10 Hình 8: Phát dựa vào hướng chiếu sáng 12 Hình 9: Sơ đồ việc phát giả mạo dựa vào sở liệu 13 Hình 10: Quy trình xác thực ảnh chủ động .14 Hình 11: Ví dụ thủy vân tài liệu Word .15 Hình 12: Biểu diễn ảnh Bitmap không nén 17 Hình 13: Quá trình nhúng tin với kỹ thuật LSB 18 Hình 14: Quá trình tách tin xác thực ảnh 19 Hình 15: Quy trình thực thủy vân bền vững 21 Hình 16: Phát mâu thuẫn hướng nguồn sáng 22 Hình 17: Hai đối tượng chiếu nguồn sáng gần 28 Hình 18: Một dạng giả mạo chép- di chuyển 30 Hình 19: Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao thuật tốn Exact macth 32 Hình 20: Giao diện hiển thị ảnh .41 Hình 21:Giao diện thực phép tốn ảnh .42 Hình 22:Giao diện phát ảnh giả mạo .43 Hình 23: Giao diện hiển thị kết vùng giả mạo 44 Hình 24: Kết thực thuật tốn phát .45 Hình 25: Kết thuật toán phát che phủ đối tượng ôtô 46 Hình 26:Kết thuật toán phát ảnh giả mạo chép đối tượng 46 LỜI MỞ ĐẦU Có câu nói tiếng hình ảnh trị giá ngàn từ Ảnh hƣởng thông tin từ ảnh lớn, có tác động mạnh mẽ trực tiếp tới ngƣời Do ảnh đƣợc coi công cụ biểu diễn truyền đạt thông tin phổ biến hữu dụng Với công nghệ kỹ thuật số đại phổ biến phần mềm chỉnh sửa hình ảnh làm cho việc thao tác với ảnh số dễ dàng Kết là, có tăng nhanh chóng số lƣợng ảnh số giả mạo phƣơng tiện truyền thông mạng Internet Ảnh giả mạo đƣợc xem ảnh khơng có thật, việc có đƣợc ảnh ngụy tạo chƣơng trình xử lý ảnh trình thu nhận Giả mạo ảnh nhằm vào nhiều mục đích có việc vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội Xu hƣớng lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng làm giảm độ tin cậy hình ảnh kỹ thuật số Do vậy, kỹ thuật xác minh tính tồn vẹn tính xác thực ảnh số trở nên quan trọng, đặc biệt sử dụng hình ảnh để làm chứng pháp luật, nhƣ tin tức, hay liệu hồ sơ y tế, tài liệu tài Vì xác thực ảnh hay nói cách khác chứng minh ảnh giả hay thật vấn đề phải đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Việc phát chống giả mạo ảnh chủ đề ngày đƣợc quan tâm nhiều nhóm nghiên cứu giới nƣớc Lĩnh vực nghiên cứu có nhiều tiềm phát triển tƣơng lai gần dần trở thành hƣớng lĩnh vực bảo đảm an tồn thơng tin hiệu Vì vậy, em chọn đề tài ”Xây dựng chƣơng trình xác thực ảnh số ” làm đồ án tốt nghiệp Nội dung đồ án gồm chƣơng: - Chƣơng : Trình bày tổng quan xử lý ảnh dạng ảnh giả mạo - Chƣơng 2: Trình bày kĩ thuật xác thực ảnh số - Chƣơng 3: Xây dựng chƣơng trình thử nghiệm Cuối phần kết luận đề xuất hƣớng nghiên cứu tƣơng lai Chương TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GIẢ MẠO ẢNH 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Ảnh “Tốt hơn” Ảnh XỬ LÝ ẢNH Kết luận Hình 1: Quá trình xử lý ảnh 1.1.2 Định nghĩa ảnh số (Digital Image) - Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định - Mức xám điểm ảnh cƣờng độ sáng đƣợc gán giá trị số điểm - Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật - Phân loại ảnh số:  Ảnh xám / ảnh đen trắng (Gray Image) Giá trị điểm ảnh nằm dải từ đến 255, nghĩa cần bits hay byte để biểu diễn điểm ảnh  Ảnh nhị phân (Binary Image) Giá trị điểm ảnh nghĩa trắng đen Mức ứng với màu sáng, mức ứng với màu tối Trong thực tế xử lý máy tính ngƣời ta dùng ảnh xám để biểu diễn ảnh nhị phân  Ảnh màu (Color Image) Mỗi điểm ảnh có giá trị gồm màu đỏ (R), xanh lục (G) xanh dƣơng (B), màu có giá trị từ đến 255, nghĩa điểm ảnh cần 24 bits hay bytes để biểu diễn 1.1.3 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.3.1 Biểu diễn ảnh Đối với ảnh đơn giản (ảnh đen trắng) ảnh đƣợc biểu diễn hàm cƣờng độ sáng hai chiều f ( X , Y ) , X ,Y giá trị toạ độ khơng gian hàm giá trị f điểm ( X , Y ) tỷ lệ với độ sáng hay mức xám điểm ảnh điểm f (X,Y) Hình 2: Biểu diễn ảnh hàm f ( X , Y ) 1.1.3.2 Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu nhận thƣờng bị biến dạng thiết bị quang học điện tử Hình 3: Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Để khắc phục ngƣời ta sử dụng phép chiếu, phép chiếu thƣờng đƣợc xây dựng tập điểm điều khiển 1.1.3.3 Khử nhiễu Có loại nhiễu trình thu nhận ảnh :  Nhiều hệ thống: nhiễu có quy luật khử phép biến đổi  Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục phép lọc 1.1.3.4 Nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh trình phân hoạch ảnh thành đối tƣợng ảnh con, chúng đƣợc gán vào lớp nhãn để đƣợc đối sánh với mẫu đối sánh theo quy luật biết trƣớc 1.2 Ảnh giả mạo dạng giả mạo ảnh 1.2.1 Ảnh giả mạo Ảnh giả mạo đƣợc xem ảnh khơng có thật, việc có đƣợc ảnh ngụy tạo chƣơng trình xử lý ảnh trình thu nhận Giả mạo ảnh nhằm vào nhiều mục đích có việc vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội v.v… Ảnh giả mạo đƣợc chia làm hai loại: Thứ nhất, ảnh giả mạo nhƣng thật, đƣợc dàn dựng cách có ý đồ sau thu nhận ảnh khơng thực thao tác chỉnh sửa trực tiếp ảnh thu nhận đƣợc Thứ hai, ảnh giả mạo đƣợc tạo từ việc có tác động lên ảnh nhằm thay đổi nội dung chất ảnh dựa kỹ thuật xử lý ảnh (cắt, dán, ghép, thêm, bớt, chỉnh sửa) Trong đề tài nghiên cứu quan tâm xác định ảnh giả mạo thuộc loại thứ hai 1.2.2 Các loại ảnh giả mạo 1.2.2.1 Ghép ảnh Ghép ảnh dạng giả mạo ảnh số phổ biến Một ví dụ ghép ảnh hình số Hình 4a đƣợc ghép từ hai ảnh có tỷ lệ Rõ ràng xác định đƣợc ảnh thật hay ảnh giả mạo chứng minh đƣợc mối quan hệ họ Độ tin cậy giả mạo phụ thuộc vào mức độ phù hợp thành phần ảnh mặt kích thƣớc, tƣ thế, màu sắc, chất lƣợng ánh sáng Nếu có cặp ảnh tƣơng thích tốt, đƣợc thực chuyên gia giàu kinh nghiệm việc kết hợp hoàn toàn nhƣ thật a) Ảnh ghép từ hai ảnh riêng rẽ b) Ảnh ghép từ hai ảnh có thay đổi tỷ lệ Hình 4: Ghép ảnh từ hai ảnh riêng rẽ Một ví dụ khác dạng giả mạo hình 4b Hình ảnh ghép từ hai ảnh có thay đổi tỷ lệ Nếu ảnh khơng chứng minh đƣợc giả phải có cách nhìn khác tiến hóa loài gà? 1.2.2.2 Tăng cường ảnh Gồm loạt phƣơng pháp nhằm hoàn thiện trạng thái quan sát ảnh, làm tăng cƣờng lƣợng thông tin vốn có mà làm bật số đặc tính ảnh nhƣ: thay đổi độ tƣơng phản, lọc nhiễu, biên, làm trơn biên, tăng cƣờng độ tƣơng phản, điều chỉnh mức xám ảnh Hình gồm ảnh gốc (góc bên trái), ví dụ việc tăng cƣờng ảnh: (1)Xe mô tô màu xanh đƣợc chuyển thành màu lục lam xe tải màu đỏ đƣợc chuyển thành màu vàng; (2) Tăng độ tƣơng phản toàn cảnh làm cho ảnh giống nhƣ đƣợc chụp ngày trời nắng; (3) Các xe ôtô đỗ bị làm mờ làm chiều sâu khung cảnh hẹp Không giống nhƣ ghép ảnh, dạng giả mạo thƣờng sử dụng thao tác nhấp chuột Hình 5: Ví dụ tăng cường ảnh Ảnh gốc ( trái) ảnh đƣợc thay đổi màu sắc (trên phải), tăng độ tƣơng phản (dƣới trái) làm mờ (dƣới phải) Mặc dù loại giả mạo không thay đổi hình thức hay ý nghĩa ảnh (nhƣ loại ghép ảnh), nhƣng có ảnh hƣởng riêng đến thể ảnh - ví dụ, tăng cƣờng ảnh đơn giản làm mờ hay làm tăng mức chi tiết ảnh, thay đổi thời gian chụp ảnh 1.2.2.3 Sao chép dịch chuyển vùng ảnh Một dạng khác thƣờng thấy ảnh giả mạo việc chép - dịch chuyển đối tƣợng ảnh, việc đƣợc xem nhƣ che phủ xóa đối tƣợng Hình 6.a ảnh gốc với hai ô tô, xe xe tải Hình 6.b ảnh 6.a giả mạo với việc che phủ xe tải cành lấy từ ảnh Trong hình 6.c ảnh gốc với trực thăng nhỏ cịn hình 6.d ảnh gốc 6.c đƣợc bỏ đối tƣợng trực thăng Trong hai dạng giả mạo đƣợc thực từ ảnh nên độ tƣơng đồng ánh sáng bóng nhƣ Do đó, mắt thƣờng khó xác định Có cách để mở rộng thuật toán cho ảnh màu Cách tiếp cận đơn giản xử lý độc lập kênh màu (ví dụ, RGB) để tạo biểu đồ lặp Cách tiếp cận thứ áp dụng PCA với khối màu kích thƣớc 3b, tiến hành theo cách miêu tả 35 Chương CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM Trong chương trình bày phần xây dựng chương trình thử nghiệm kỹ thuật phát ảnh giả mạo môi trường lập trình Visual C++ Chương trình áp dụng thuật tốn tìm vùng lặp ảnh để phát loại ảnh giả mạo sinh thao tác copy dịch chuyển vùng ảnh 3.1 Phát biểu toán 3.1.1 Phát biểu tốn Cho ảnh kích thƣớc M N điểm ảnh Tìm xem ảnh có chứa vùng lặp giống hay khơng? Input: Ảnh kích thƣớc M N Output: Tìm xem có vùng ảnh giống khơng 3.1.2 Thuật tốn: Sử dụng thuật tốn Exact Match nhằm tìm khối bao giống ảnh, bao gồm bƣớc sau: Bước 1: Xác định kích thƣớc cho đoạn cần so khớp Giả sử đoạn hình vng có kích thƣớc B B điểm ảnh Bước 2: Trƣợt khối điểm ảnh dọc theo ảnh từ góc trái xuống góc dƣới phải Bước 3: Trích giá trị điểm ảnh khối lƣu thành dòng ma trận chiều A Bước 4: Sắp xếp ma trận A theo thứ tự tăng dần Bước 5: Kiểm tra hai hàng liên tiếp mảng lƣu sau xếp, chúng giống đƣa tập khối bao giống tƣơng ứng Hai dòng đồng ma trận A tƣơng ứng với khối ảnh đồng kích thƣớc B B điểm ảnh Lƣu ý: Ảnh sử dụng ảnh có kích thƣớc nhỏ thời gian phát nhanh kích thƣớc q lớn khơng thể áp dụng đƣợc thuật tốn 36 3.2 Phân tích thiết kế chƣơng trình 3.2.1 Phân tích chức thiết kế modul chƣơng trình Chƣơng trình đƣợc xây dựng mơi trƣờng lập trình VC++ 2008 gồm chức sau: 3.2.1.1 Đọc ảnh hiển thị ảnh Việc nạp ảnh từ tệp vào mảng số đƣa ảnh từ mảng số hiển thị hình cần thiết cho chƣơng trình xử lý ảnh nên ta xây dựng modul riêng: - Chứa khai báo file ảnh thủ tục mở file - Mở file ảnh - Đọc bảng màu - Đọc dòng ảnh vào mảng - Hiển thị ảnh hình 3.1.1.2 Các phép toán ảnh a) Biến đổi ảnh - Biến đổi ảnh âm Bƣớc 1: - Vào tệp myFunction.h để khai báo tên hàm convertNegative (); Vào tệp myFunction.cpp để mô tả hàm convertNegative () với nội dung nhƣ sau: fipWinImage *convertNegative(fipWinImage *image) { WORD W=image->getWidth(); WORD H=image->getHeight(); fipWinImage *result=new fipWinImage(FIT_BITMAP,W,H, image-> getBitsPerPixel()); WORD i,j; for(i=0;iimage=convertNegative(pDoc->image); Invalidate(); } Tƣơng tự ta thực với hàm khác để tạo chức năng: - Biến đổi sang ảnh 8bits - Tăng độ tƣơng phản - Biến dổi sang ảnh nhị phân - Giảm độ tƣơng phản - Nén ảnh - Biến đổi ảnh âm - Giãn ảnh - Biến đổi sang ảnh 8bits - Tăng sáng - Biến dổi sang ảnh nhị phân - Giảm sáng b) Xoay ảnh - Xoay dọc ảnh - Xoay ngang ảnh c) Lọc ảnh - Lọc thông cao - Lọc thông thấp -Lọc trung vị - Lọc Gaussian d) Phát biên - Kỹ thuật phát biên Gradient : dùng mặt nạ Sobel mặt nạ PreWitt - Kỹ thuật phát biên Laplace 38 3.2.1.3 Phát ảnh giả mạo Bƣớc 1: Vào tệp myFunction.h để khai báo tên hàm ExactMatch () Vào tệp myFunction.cpp để mô tả hàm ExactMatch () với nội dung nhƣ sau: fipWinImage *ExactMatch(fipWinImage *image,fipWinImage *Region,int B,COLORREF m_color) { int _width=image->getWidth(); int _height=image->getHeight(); fipWinImage *result=new fipWinImage(FIT_BITMAP,_width,_height,image->getBitsPerPixel()); fipWinImage *layer=new fipWinImage(FIT_BITMAP,_width,_height,image->getBitsPerPixel()); clock_t start,end; int i,j; BYTE *A; int *luuCol,*luuRow; for(i=0;i