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

Bài viết đề xuất một lược đồ thủy vân thuận nghịch dựa trên mở rộng hiệu và không sử dụng bản đồ định vị bằng cách sử dụng phương pháp sai số dự báo để nhúng dữ liệu vào ảnh số, đề xuất thuật toán sắp xếp dựa trên phương sai địa phương và độ lệch giữa tâm ngữ cảnh dự báo và tâm miền điểm ảnh.

Nghiên cứu khoa học công nghệ 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 tơi đề xuất thuật tốn 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 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 mơi 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 Thủy vân thuận nghịch nghiên cứu nhiều gần có nhiều ứng dụng có hàm lượng tốn học cao Năm 2002, J Fridrich [4] người phương pháp thuận nghịch dựa vào phương pháp nén bảo toàn cáchnén bít thấp điểm ảnh nhằmtạo khoảng trốngđể nhúng thủy vân theo kỹ thuật chèn bít thấp Khoảng trống thu khả nhúng Như vậy, khả nhúng lược đồ thủy vân phụ thuộc nhiều vào phương pháp nén Trong thực tế, bít thấp liệu hình ảnh âm thường có xu hướng ngẫu nhiên nên tỉ lệ nén khơng cao Do đó, khả nhúng tin phương pháp thấp Một hướng tiếp cận thuận nghịch khác dựa vào đặc trưng nén Jpeg [3] Các lược đồ nhúng đến bít thủy vân đường chéo song song với đường chéo khối DTCLT Song, lược đồ thủy thuận nghịch sử dụng đặc trưng nén jpeg có khả nhúng chưacao Năm 2006, Ni [13] đề xuất phương pháp thủy vân thuận nghịch dựa phép dịch chuyển histogram Ý Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 12 - 2017 135 Công nghệ thông tin 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 NHỮNG CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 2.1 Phương pháp mở rộng hiệu J.Tian Phương pháp mở rộng hiệu J.Tian đề xuất,theo phương pháp này, ảnh chia thành cặp điểm ảnh rời Từ giá trị hiệu trung bình cộng ℎ để xác định xem cặp điểm vừa xét có nhúng tin hay khơng, với cặp điểm nhúng tin theo phương pháp mở rộng hiệu, ta gọi chúng cặp điểm khả mở, với cặp điểm không nhúng tin theo phương pháp mở rộng hiệu song nhúng tin theo phương pháp chèn bít thấp, ta gọi chúng 136 N K Sao, C T Luyên, “Thủy vân thuận nghịch… xếp phương sai độ lệch tâm.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ cặp khả biến, cịn 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 trình khôi 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 = − , = ; (ℎ) = ℎ Sau đó, lưu lại bít thấp 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 theo cơng thức sau: ℎ = − ; gốc khôi phục bởi: = + =ℎ khôi phục lại ( , ) 2, ℎ = , = − , = Giá trị ảnh 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 , , , , , Hình Dự báo hình thoi Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 12 - 2017 137 Cơng nghệ thơng tin Sau đó, tác giả tính phương sai địa phương cho điểm ảnh ngữ cảnh dự báo: − ̅ (1) , = ∑ = , − = , − , , = , − =| , − , | , , , , ̅ = ∑ 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 khơng 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 , 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 với 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 tốn nhúng thủy vân Để đơn giản trình bày, 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 < < ; 1< < }                                                                 Hình Phân loại điểm ảnh 138 N K Sao, C T Luyên, “Thủy vân thuận nghịch… xếp phương sai độ lệch tâm.” Nghiên cứu khoa học công nghệ 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 , = , , , , , + THỬ NGHIỆM VÀ SO SÁNH Để minh họa kết phân tích, chúng tơi tiến hành thử nghiệm ảnh mẫu [16] Kết thử nghiệm cho thấy, phương pháp đề xuất có khả nhúng cao chất lượng ảnh cải thiện Chương trình viết ngôn ngữ MatLab R2012a chạy máy tính Lenovo Ideapad S410p Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 12 - 2017 139 Công ngh nghệệ thông tin a b c d e f Hình Các ảảnh nh thử thử nghiệm nghi m 4.1 So sánh kh 4.1 khả nhúng tin K t Kết thử th nghiệ nghiệm ủaa phương pháp đđềề m đđểể đánh giá vvề khảả nhúng tin ccủ xuât phương pháp liên quan đư đượ ợcc th thểể hi n bảng b ng dư dướii B Bảng ng Khả K ả nhúng tin c a phương pháp SKNSS, MS phương pháp đề đề xuất xu Khả Kh nhúng tin Ảnh thử Ảnh thử STT nghi m nghiệm MS Đề Đ ề xuất xu SKNSS a 3725 400 4970 b 3427 300 5325 c 4091 450 5337 d 1878 100 2965 e 474 1016 5 f 4271 500 5110 Tổng 17866 1755 24723 Từ bảng b ng cho th thấấy, y, phương pháp đđề xuất xu t cho khả kh nhúng tin cao phương pháp SKNSS MS 4.2 So sánh vvề chất 4.2 ch t lư lượ ng ảnh nh ợng B Bảng chất ất llư ượng ợng ảnh củủa a phương pháp SKNSS, MS ng So sánh ch phương pháp đđềề xuất xu Ảnh SKNSS MS Đ Đề xuất xu a 62.4123 32.6538 62.4504 b 55.3628 33.1306 55.0957 c 62.0236 32.2624 62.0511 d 60.2497 29.7849 60.4034 140 N K Sao, C T Luyên, Luyên “Th Thủy ủy vân thuận nghịch… xếp ph phương ương sai đđộ ộ lệch tâm tâm.”” Nghiên cứu khoa học công nghệ 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 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 [10] S Weng, C.C Chu, N.Cai and R Zhan, “Invariability of mean value based reversible watermarking”, Jounal of information Hiding and Multimedia Signal Processing, vol 4, 2013 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 12 - 2017 141 Công nghệ thông tin [11] X Li, B Yang and T Zeng, “Efficient ReversibleWatermarking Based on Adaptive Prediction-Error Expansion and Pixel Selection”, IEEE Trans, Vol 20, No 12, 2011 [12] X Wang, X Li, Bin Yang, and Zongming Guo, “Efficient Generalized Integer Transform for Reversible Watermarking”, IEEE signal processing letters, vol 17, 2010 [13] Z Ni, Y Shi, N Ansari, and W Su, “Reversible Data Hiding”, IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, Vol 16, No 3, 2006 [14] V Sachnev and H Kim, "Reversble watermarking algorithm using sorting and prediction", Vol 19, No 7, 2009 [15] Taubman, David S "Image compression fundamentals, standards and practice." JPEG-2000 (2002) [16] Test images http://decsai.ugr.es/cvg/dbimagenes ABSTRACT A REVERSIBLE-WATERMARKING METHOD BASED ON PREDICTION, SORTING VARIANCE AND CENTRE DIFFERENCE In the article, a reversible-watermarking method based on differrent expansion without using location map is proposed This algorithm embed data into digital image by using prediction errors A sorting technique which is based on local variance and difference between centre of prediction context and centre of image value range is proposed The experiment result indicates clearly that the proposed scheme can embed more data with less distortion than the related schemes Keywords: Reversible watermarking, Prediction error, Difference expansion Nhận ngày 15 tháng 08 năm 2017 Hoàn thiện ngày 26 tháng 11 năm 2017 Chấp nhận đăng ngày 28 tháng 11 năm 2017 Địa chỉ: Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Giao thông Vận tải * Email: caoluyengt@gmail.com 142 N K Sao, C T Luyên, “Thủy vân thuận nghịch… xếp phương sai độ lệch tâm.” ... Luyên, ? ?Thủy vân thuận nghịch? ?? xếp phương sai độ lệch tâm. ” Nghiên cứu khoa học công nghệ Bước 2: Xác định ngữ cảnh cho điểm , theo phương pháp dự báo hình thoi phần 2.2 Bước 3: Xác định phương sai. .. 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 khơng cho chất... 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,