Giải pháp giấu tin với khả năng nhúng cao dựa trên kỹ thuật dò cạnh LoG và Sudoku

Bài viết đề xuất một giải pháp giấu tin có khả năng nhúng cao dựa trên kỹ thuật dò cạnh Laplacian của Gaussian (LoG) kết hợp với kỹ thuật Sudoku. Trong giải pháp đề xuất, đầu tiên, kỹ thuật LoG được dùng để phân loại các cặp điểm ảnh thành 3 loại: (1) cạnh, (2) không cạnh và (3) hỗn hợp.

Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020 DOI: 10.15625/vap.2020.00159 GIẢI PHÁP GIẤU TIN VỚI KHẢ NĂNG NHÚNG CAO DỰA TRÊN KỸ THUẬT DÒ CẠNH LoG VÀ SUDOKU Dương Ngọc Vân Khanh1, Huỳnh Văn Thanh1, Võ Thành C1, Nguyễn Thái Sơn2 Bộ môn Công nghệ thông tin, Trường Đại học Trà Vinh Khoa Kỹ thuật Công nghệ, Trường Đại học Trà Vinh vankhanh@tvu.edu.vn, hvthanh@tvu.edu.vn, vothanhc@tvu.edu.vn, thaison@tvu.edu.vn TÓM TẮT: Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp giấu tin có khả nhúng cao dựa kỹ thuật dò cạnh Laplacian Gaussian (LoG) kết hợp với kỹ thuật Sudoku Trong giải pháp đề xuất, đầu tiên, kỹ thuật LoG dùng để phân loại cặp điểm ảnh thành loại: (1) cạnh, (2) không cạnh (3) hỗn hợp Tiếp theo, nhằm nâng cao khả nhúng liệu tăng tính an tồn liệu nhúng, khóa K dùng để xác định bảng Sudoku tạo bảng tham chiếu khác cho việc nhúng liệu Kết thực nghiệm khả nhúng liệu giải pháp đề xuất cải thiện tốt so với phương pháp trước đảm bảo chất lượng cao ảnh mang tin Từ khóa: Giấu tin, Sudoku, bảng tham chiếu, Laplacian of Gaussian, chất lượng hình ảnh cao I GIỚI THIỆU Trong thời đại số hóa, việc lưu trữ chia sẻ liệu số môi trường mạng tồn cầu ngày phát triển cách nhanh chóng mạnh mẽ Tuy nhiên, thông tin trao đổi môi trường mạng thường tiềm ẩn nguy bị chiếm đoạt, lấy cắp sửa đổi Chính vậy, bảo mật thơng tin ln lĩnh vực nghiên cứu vừa mang đến nhiều hội lại vừa đầy thách thức lĩnh vực Công nghệ thơng tin Từ thực trạng đó, vấn đề bảo vệ thông tin số ngày nhà nghiên cứu quan tâm Hiện nay, hai giải pháp tin cậy việc bảo vệ thông tin chia sẻ mạng toàn cầu là: mật mã học (cryptography) giấu tin (data hiding) Trong đó, giải pháp mật mã học kỹ thuật mã hóa, tức chuyển thơng tin từ dạng có ý nghĩa thành dạng khơng thể hiểu cách xáo trộn chúng dựa khóa đối xứng bất đối xứng Tuy nhiên, phương pháp có nhược điểm dễ gây ý, tị mị từ kẻ phá hoại, tìm cách bẻ khố để xem thông tin cách bất hợp pháp Ngược lại, giải pháp giấu tin không gây ý từ kẻ xâm nhập thơng tin mật giấu kín đối tượng thơng tin khác tập tin văn (text), hình ảnh (image), âm (audio), phim (video),… Chính vậy, phương pháp bảo vệ thông tin nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Nguyên tắc giải pháp giấu tin che giấu lượng liệu bí mật, gọi tải trọng (payload), hình ảnh mang tin có chất lượng chấp nhận nhằm đảm bảo đối tượng mang tin phải suốt với mắt người, giúp tránh việc phát có thơng tin ẩn giấu bên đối tượng Các ứng dụng giải pháp lĩnh vực bảo vệ quyền, bảo mật xác thực thông tin, Giải pháp giấu tin làm cho đối tượng mang tin thay đổi so với phiên gốc Đối với giải pháp giấu tin trích xuất thơng tin bí mật khôi phục lại phiên gốc đối tượng mang tin gọi giấu tin không thuận nghịch (irreversible data hiding) Ngược lại, giải pháp giấu tin mà sau trích xuất thơng tin mật, đối tượng mang tin khôi phục trở phiên gốc gọi giấu tin thuận nghịch (reversible data hiding - RDH) [1] Kỹ thuật giấu tin không thuận nghịch giấu nhiều thơng tin, đồng thời việc trích xuất thơng tin mật dễ dàng, xác Tuy nhiên, khơng thể phục hồi đối tượng mang tin nên kỹ thuật không áp dụng vào số lĩnh vực đặc biệt y khoa, quân sự, pháp chứng số Ngược lại giải pháp giấu tin thuận nghịch đáp ứng yêu cầu từ lĩnh vực Kỹ thuật giấu tin ảnh thực miền khơng gian (spatial domain) miền tần số (frequency domain) Đối với kỹ thuật giấu tin miền không gian, thông tin mật giấu trực tiếp vào giá trị điểm ảnh (pixels) ảnh gốc [2]-[6] Một phương pháp đơn giản miền không gian đề xuất thay bit có trọng số thấp (least significant bit - LSB) [2] Kỹ thuật thực cách thay bit liệu có trọng số thấp điểm ảnh bit bí mật, ưu điểm mang đến độ trung thực cao, nhiên lại tải trọng chưa cao Năm 2006, Zhang Wang [8] đề xuất lược đồ giấu tin cách khai thác điều hướng nhúng thơng tin (exploiting modification direction - EMD) Cải tiến phương pháp so với phương pháp LSB nhúng n bit liệu bí mật cách điều chỉnh điểm ảnh tập hợp (2n + 1) điểm ảnh Phương pháp cho chất lượng ảnh mang tin tốt tỷ lệ nhúng mức 1.16 bpp Thời gian gần đây, cộng đồng nhà nghiên cứu quan tâm phát triển kỹ thuật giấu tin cho ảnh có khả nhúng cao mà ảnh mang tin đạt chất lượng cao, tức bị thay đổi sau giấu tin Do đó, để cải thiện chất lượng ảnh, việc giấu tin ảnh thực cách phân cụm điểm ảnh thành khu vực khác áp dụng phương pháp nhúng khác vùng Bởi vì, thay đổi vùng cạnh (edge) ảnh nhúng tin, suy giảm chất lượng vùng khó nhận vùng mịn (non-edge) Như vậy, nhằm hạn chế việc phát ảnh có mang tin, giải pháp ưu tiên nhúng nhiều liệu vào vùng cạnh vùng mịn Có nhiều phương pháp dị cạnh phổ biến đề xuất [9-12] Sobel, Prewitt, Laplacian Gaussian Canny sử dụng rộng rãi lĩnh vực giấu tin ảnh Dương Ngọc Vân Khanh, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Nguyễn Thái Sơn 121 Năm 2010, Chen cộng [13] giới thiệu lược đồ giấu tin với kết hợp hai thuật tốn dị cạnh Canny Fuzzy để xây dựng hình ảnh cạnh Trong đó, ảnh gốc phân tách thành tập hợp khối, khối bao gồm n điểm ảnh Đối với khối, điểm ảnh lưu trữ thơng tin cạnh điểm ảnh cịn lại Sau đó, giải pháp xác định chiều dài bit nhúng khác cho điểm ảnh cạnh không cạnh Năm 2014, Tseng cộng [14] phát triển giải pháp Chen cộng [13] việc sử dụng tham số (p) cho chiều dài nhúng LSB không cạnh hai bits để định bốn trường hợp khác Trong đó, phần tử thứ hai thể chiều dài nhúng LSB điểm ảnh chọn bốn trường hợp có lỗi bình phương trung bình (mean square error - MSE) nhỏ khối × điểm ảnh để đạt suy giảm chất lượng tối thiểu Sơ đồ giúp cải thiện tải trọng nhúng chất lượng hình ảnh, nhiên, nhược điểm lưu trữ thông tin cạnh khiến lượng thông tin nhúng giảm chất lượng hình ảnh mang tin bị biến dạng đáng kể Năm 2018, Ghosal cộng [15] đề xuất lược đồ giấu tin cách mở rộng giải pháp dựa EMD với việc nhúng lượng liệu khác nhau: nhúng nhiều bit bí mật vào cặp điểm ảnh cạnh, với cặp điểm ảnh khơng cạnh, trung bình cặp điểm ảnh hỗn hợp không cần phải bổ sung nhúng thông tin cạnh Lược đồ Ghosal cộng cho chất lượng ảnh mang tin tốt khả nhúng tính an tồn liệu nhúng chưa cao Trong báo này, nhằm tăng cường khả nhúng tin đảm bảo tính an tồn liệu nhúng, nhóm tác giả đề xuất giải pháp giấu tin dựa kỹ thuật dò cạnh Laplacian Gaussian (LoG) kết hợp với kỹ thuật Sudoku Đầu tiên, kỹ thuật LoG dùng để phân loại cặp điểm ảnh thành loại: (1) cạnh, (2) không cạnh (3) hỗn hợp Tiếp theo, khóa K dùng để xác định bảng Sudoku tạo bảng tham chiếu khác cho việc nhúng liệu Bài báo tổ chức sau: Phần II giới thiệu nghiên cứu liên quan, Phần III miêu tả giải pháp đề xuất, phần IV phân tích đánh giá kết thực nghiệm Cuối cùng, kết luận trình bày Phần V II NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN A Phương pháp dò cạnh Laplacian of Gaussian (LoG) Trong năm qua, có nhiều kỹ thuật dị cạnh đề xuất lĩnh vực xử lý ảnh Canny, Sobel, Prewitt Laplacian of Gaussian (LoG) Các giải pháp dò cạnh có vai trị chung xác định ranh giới điểm ảnh phân loại điểm ảnh thành loại cạnh khơng cạnh Trong đó, điểm ảnh cạnh thể thay đổi đột ngột cường độ điểm ảnh so với điểm ảnh lân cận, mơ tả tập hợp đường kết nối Hình (a) Ảnh gốc (b) Ảnh dị cạnh Hình Ảnh Lena từ liệu thực nghiệm [19] Trong giải pháp dị cạnh Sobel Prewitt có nhược điểm xác định cạnh có độ xác thấp điểm ảnh nhạy với nhiễu Phương pháp Canny có nhược điểm xử lý phức tạp dẫn đến thời gian xử lý chậm Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả chọn phương pháp LoG để dò cạnh ưu điểm chống nhiễu tốt, tìm điểm ảnh cạnh xác B Phương pháp Ghosal cộng Năm 2018, Ghosal cộng [15] sử dụng thuật tốn dị cạnh Laplacian of Gaussian (LoG) để phân loại cặp điểm ảnh ảnh gốc I thành ba loại: (1) không cạnh, (2) cạnh (3) hỗn hợp Nhóm tác giả nhúng liệu vào cặp điểm ảnh phân loại với số bit nhúng loại (X, Y, Z), cụ thể cặp điểm ảnh không cạnh nhúng X bits, cạnh: Y bits hỗn hợp (X+Y)/2 bits Quá trình nhúng [15] tóm tắt sau: Bước 1: Nhóm tác giả xây xác định cạnh ảnh gốc I cách áp dụng thuật toán LoG kết hợp kỹ thuật xóa bit (clear bit) có trọng số thấp điểm ảnh gốc để thu ảnh IE Bước 2: Tiến hành nhúng số bits X, Y, Z vào cặp điểm ảnh (Pi, Pi+1) tương ứng ba loại không cạnh, cạnh hỗn hợp xác định bước Đầu tiên, giá trị tham chiếu tính theo công thức (1): ( Với ) (1) độ dài bit nhúng lấy từ dãy bit bí mật S Tiếp theo, giá trị khác biệt tính theo (2): ( ) (2) 122 GIẢI PHÁP GIẤU TIN VỚI KHẢ NĂNG NHÚNG CAO DỰA TRÊN KỸ THUẬT DÒ CẠNH LoG VÀ SUDOKU Với d giá trị thập phân dãy bit bí mật Sau đó, thương Q phần dư R tính tương ứng theo cơng thức (3) (4): (3) ( ) (4) ( ) Cuối cùng, cặp điểm ảnh mang tin (P'i, P'i+1) tính theo (5): (5) ( ) ( ) Quá trình lặp lại toàn cặp điểm ảnh gốc I nhúng hoàn toàn thu ảnh mang tin I’ Phương pháp Ghosal cộng có ưu điểm so với phương pháp trước chất lượng hình ảnh mang tin tốt khả nhúng thấp liệu nhúng loại điểm ảnh cao, cụ thể chiếm phần nhiều điểm ảnh cạnh, ngược lại liệu nhúng điểm ảnh cạnh nhỏ, điểm ảnh cạnh chiếm không gian lớn ảnh Nhằm nâng cao khả nhúng giữ chất lượng ảnh mang tin tốt, nhóm tác giả đề xuất giải pháp nhúng tin với kỹ thuật dò cạnh Log kết hợp với Sudoku trình bày phần sau III GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT Sau nghiên cứu chi tiết phương pháp Ghosal cộng [15], nhóm tác giả đề xuất lược đồ giấu tin dựa kỹ thuật dò cạnh phương pháp Ghosal kết hợp với kỹ thuật Sudoku Dựa đặc tính bảng Sudoku giải pháp có khả tăng độ an tồn liệu nhúng cách dùng khóa bí mật K để tạo bảng Sudoku Từ đó, nhóm tác giả xây dựng ma trận tham chiếu nhúng từ bảng Sudoku tùy biến Bằng cách làm này, giải pháp đề xuất có khả nhúng cao làm thay đổi chất lượng ảnh mang tin A Xây dựng ma trận tham chiếu RM từ bảng Sudoku Đầu tiên, nhóm tác giả chọn khóa K ngẫu nhiên Sau đó, dùng khóa K sinh khối Sudoku với kích thước xác định dựa vào chiều dài số bit nhúng loại cặp điểm ảnh Nếu = n kích thước khối Sudoku ma trận n×n có giá trị từ đến 2n Hình hai ví dụ khối Sudoku để nhúng cho trường hợp = = Hình Khối Sudoku Do giá trị số nguyên n bit có giá trị từ đến (2 trị từ đến (2n 1) trình bày Hình Hình Ma trận Hình Khối Sudoku 3 có giá trị từ đến n 1) nên nhóm tác giả thay giá trị đến 2n giá Hình Ma trận 4 có giá trị từ đến 15 Sau tạo khối Sudoku phù hợp với số bit cần nhúng, nhóm tác giả tiến hành xây dựng ma trận tham chiếu RM[256×256] cách ghép từ khối Sudoku Nhằm hạn chế việc thay đổi chất lượng ảnh sau mang tin, nhóm tác giả tạo bảng tham chiếu RM từ khối Sudoku lệch trình bày Hình 6, Hình Bảng tham chiếu RM tạo từ khối Sudoku × Hình Bảng tham chiếu RM tạo từ khối Sudoku 4 Dương Ngọc Vân Khanh, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Nguyễn Thái Sơn 123 B Quá trình nhúng liệu Hình Lược đồ giấu tin đề xuất Phần mô tả chi tiết lược đồ nhúng liệu sau: Dữ liệu đầu vào: ảnh gốc I; dãy bit bí mật S Dữ liệu đầu ra: ảnh sau nhúng I’ Bước 1: Đầu tiên, nhóm tác giả tiến hành xây dựng hình ảnh điều chỉnh IMSB từ ảnh gốc I cách xóa bits khơng quan trọng LBS, giữ lại bits quan trọng MSB để thu ảnh điều chỉnh IMSB, ảnh điều chỉnh giúp cho việc dò cạnh hiệu bước Bước 2: Tiếp theo, nhóm tác giả áp dụng thuật tốn LoG để dị cạnh ảnh IMSB thu ảnh dò cạnh IE Bước 3: Ảnh gốc I phân tách thành cặp điểm ảnh liên tiếp (Pi, Pi +1) Tham chiếu tương ứng cặp điểm ảnh (Pi, Pi + 1) ảnh gốc với cặp điểm ảnh ảnh dò cạnh IE để xác định cặp điểm ảnh (Pi, Pi +1) ảnh gốc I thuộc loại cạnh, không cạnh hay hỗn hợp Bước 4: Mỗi cặp điểm ảnh ảnh gốc I bao gồm (Pi, Pi + 1) sau phân loại cạnh, không cạnh hỗn hợp, loại điều hướng nhúng dãy bit có chiều dài khác với bảng tham chiếu RM khác Bước 5: Quá trình nhúng liệu: - Nếu cặp điểm ảnh (Pi, Pi + 1) cạnh số bit nhúng NS=X bảng tham chiếu RMX tạo từ khối Sudoku kích thước X X Số bits nhúng NS đọc từ dãy bit bí mật S, NS chuyển sang hệ thập phân D với giá trị tương ứng với giá trị khối Sudoku X X Từ giá trị cặp điểm ảnh (Pi, Pi + 1), xác định vị trí tương ứng ma trận tham chiếu RMX hiểu (Pr, Pc) với Pr vị trí dịng Pc vị trí cột Tiếp theo, tập phần tử ứng viên R xác định với phần tử gần với (Pr, Pc) nhất: ( ) (6) - Ngược lại, cặp điểm ảnh (Pi, Pi + 1) cạnh hỗn hợp số bit nhúng NS=Y/Z bảng tham chiếu RMY tạo từ khối Sudoku Y Y/ Z Z Số bits nhúng NS đọc từ dãy bit bí mật S chuyển sang hệ thập phân D với giá trị tương ứng với giá trị khối Sudoku Y Y Từ giá trị cặp điểm ảnh (Pi, Pi + 1), xác định vị trí tương ứng ma trận tham chiếu RMY hiểu (Pr, Pc) với Pr vị trí dịng Pc vị trí cột Tiếp theo, tập phần tử ứng viên R xác định với phần tử gần (Pr, Pc) nhất: ( ) (7) Bước 6: Tiếp tục xác định phần tử ứng viên (Pr, Pc) tìm tập phần tử R xác định bước cho có giá trị với giá trị thập phân D khoảng cách d từ phần tử ứng viên đến phần tử gốc nhỏ nhất: ( ) √( ) ( ) (8) 124 GIẢI PHÁP GIẤU TIN VỚI KHẢ NĂNG NHÚNG CAO DỰA TRÊN KỸ THUẬT DÒ CẠNH LoG VÀ SUDOKU Bước 7: Cặp điểm ảnh gốc sửa đổi thành phần tử ứng viên (Pr, Pc) để nhúng dãy bit bí mật: ( ) ( ) (9) Bước 8: Lặp lại bước từ đến tất tất điểm ảnh ảnh nhúng Như trình bày phía trên, ma trận tham chiếu RM tạo từ giải pháp Sudoku Theo Russell Jarvis [14], số lượng bảng Sudoku khác vô lớn, bảng Sudoku 9 có 5,472,730,538 giải pháp Theo đó, nhiều ma trận tham chiếu khác thu để nhúng liệu Vì vậy, để đảm bảo tính bí mật ma trận tham chiếu RM để nhúng liệu, ta sử dụng khóa bí mật K hệ thống Khóa bí mật K sử dụng để chọn giải pháp Sudoku phù hợp để xây dựng ma trận tham chiếu tương ứng người gửi chia sẻ cho người nhận Để giải thích rõ trình nhúng liệu sơ đồ đề xuất, hai ví dụ cung cấp Hình Hình 10 mơ tả cụ thể sau: Ví dụ 1: Giả sử cặp điểm ảnh gốc (Pi, Pi + 1) ảnh gốc I có giá trị (59, 49) Cặp điểm ảnh sau xóa bits thấp dị cạnh với thuật tốn LoG xác định khơng cạnh Vì vậy, số bits cần nhúng NS=3 bits lấy từ dãy bit bí mật S có giá trị nhị phân là: “011”, dãy bit đổi sang thập phân D=3 Đồng thời, cặp điểm ảnh cạnh nên chọn ma trận tham chiếu RM3 tạo từ khối Sudoku 3 Theo Hình 9, tương ứng vị trí (59, 49) RM3 phần tử tơ đỏ (Pr, Pc)=RM3(59, 49)=2 Tiếp theo, tập phần tử ứng viên R màu xanh dương xác định gồm phần tử: 6, 8, 7, 0, 2, 1, 5, 4, Như vậy, tập R, phần tử có giá trị phần tử màu xanh vị trí RM3(60, 50)=D=3 Do đó, để nhúng số bits bí mật D=3, cặp điểm ảnh gốc (59, 49) sửa đổi thành phần tử (60, 50) … 57 58 59 Pr 60 61 62 63 64 65 …47 7 48 49 8 50 7 Pc 51 52 8 53 7 54 55 8 … Cặp điểm ảnh gốc (Pi,Pi+1) Cặp điểm ảnh sau nhúng (P’i,P’i+1) Tập phần tử ứng viên … Hình Ví dụ trường hợp nhúng bits vào cặp điểm ảnh cạnh với bảng tham chiếu RM3 tạo từ khối Sudoku 3 Ví dụ 2: Ví dụ thứ với trường hợp cặp điểm ảnh gốc (Pi, Pi + 1) ảnh gốc I có giá trị (73, 92) Theo bước 1-2, cặp điểm ảnh xác định cạnh nên số bits cần nhúng NS=4 bits lấy từ dãy bits S: “1010”, dãy bits đổi sang thập phân D=10 Cặp điểm ảnh cạnh nên sử dụng ma trận tham chiếu RM4 tạo từ khối Sudoku 4 Theo Hình 10, tương ứng vị trí (73, 92) RM4 phần tử tô đỏ (Pr, Pc) = RM4(73,92)=7 Tiếp theo, tập phần tử ứng viên R màu xanh dương xác định với 25 phần tử Trong có phần tử có giá trị 10 là: RM4(71, 92)=RM4(75, 90)=RM4(75, 94)=10 Theo đó, khoảng cách di từ điểm ảnh gốc đến phần tử ứng viên tính theo cơng thức (6): √( ) ( ) √ √( ) ( ) √ √( ) ( ) √ Như vậy, khoảng cách từ phần tử ứng viên RM4(71, 92) đến phần tử gốc d1 =2 < d2 < d3 có giá trị nhỏ Vậy, để nhúng bits bí mật “1010” với D=10, cặp điểm ảnh gốc P(73, 92) sửa đổi thành phần tử ứng cử viên RM4(71, 92) Dương Ngọc Vân Khanh, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Nguyễn Thái Sơn … … 86 Pr 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 15 11 10 11 10 87 12 14 13 12 14 13 88 11 10 15 15 89 14 13 12 8 90 15 11 10 11 10 Pc 91 12 14 13 12 14 13 92 11 10 15 15 93 14 13 12 8 94 15 11 10 11 10 95 12 14 13 12 14 13 96 11 10 15 15 125 97 … 14 13 12 8 Cặp điểm ảnh gốc (Pi,Pi+1) Cặp điểm ảnh sau nhúng (P’i,P’i+1) Tập phần tử ứng viên R Các phần tử ứng viên có giá trị D … Hình 10 Ví dụ trường hợp nhúng bits vào cặp điểm ảnh cạnh với bảng tham chiếu RM4 tạo từ khối Sudoku 4 IV KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN A Tập liệu mẫu thực nghiệm Thực nghiệm thực dựa năm hình ảnh tỷ lệ xám chuẩn phổ biến: Lena, Baboon, Pepper, Airplane Sailboat lấy từ tập liệu mẫu thư viện Trường Đại học Southern California [19] với kích thước 128 × 128 Hình 11 (a) Lena (b) Baboon (c) Pepper (d) Airplane (e) Sailboat Hình 11 Tập liệu thực nghiệm gồm ảnh (a) Lena, (b) Baboon, (c) Pepper, (d) Airplane, (e) Sailboat B Phân tích kết thực nghiệm Trong phần này, để phân tích hiệu giải pháp đề xuất, ba số liệu xem xét bao gồm: tải trọng nhúng (payload) cho biết số bits trung bình nhúng vào điểm ảnh, chất lượng ảnh mang tin so với ảnh gốc đo tỷ lệ nhiễu tín hiệu cực đại (peak signal-to-noise ratio, PSNR) lỗi bình phương trung bình (mean square error MSE) PSNR tính theo cơng thức sau: (8) Và MSE tính theo công thức sau: ∑ ∑[ ( ) ( )] (9) Thực nghiệm thực năm hình ảnh tỷ lệ xám chuẩn [19] kích thước 128 × 128, nhóm tác giả tiến hành thử nghiệm với thay đổi bits nhúng X, Y, Z cặp điểm ảnh cạnh, hỗn hợp cạnh tương ứng sau: Trường hợp 1: không cạnh bits, hỗn hợp bits, cạnh bits; Trường hợp 2: không cạnh bits, hỗn hợp bits, cạnh bits; Trường hợp 3: không cạnh bits, hỗn hợp bits, cạnh bits; Kết thực nghiệm trường hợp mô tả Bảng 126 GIẢI PHÁP GIẤU TIN VỚI KHẢ NĂNG NHÚNG CAO DỰA TRÊN KỸ THUẬT DÒ CẠNH LoG VÀ SUDOKU Bảng Kết thử nghiệm sơ đồ đề xuất với thay đổi bits nhúng cặp điểm ảnh cạnh, hỗn hợp cạnh Ảnh Lena Số bits nhúng cặp điểm ảnh: không cạnh, hỗn hợp cạnh bits - bits - bits bits - bits - bits bits - bits - bits Payload PSNR Payload PSNR Payload PSNR (bpp) (dB) (bpp) (dB) (bpp) (dB) 1,09 51,42 1,17 50,45 1,58 49,15 Airplain 1,08 51,44 1,13 50,69 1,57 49,29 Baboon 1,13 51,21 1,22 50,09 1,61 48,95 Boat 1,10 51,23 1,17 50,39 1,58 49,11 Pepper 0,95 51,09 1,00 51,15 1,38 46,80 Trung bình 1,07 51,28 1,14 50,55 1,54 48,66 Như kết thực nghiệm Bảng 1, chất lượng ảnh mang tin đạt chất lượng cao ( 51 dB) khả nhúng mức ( 1.0 bbp) trường hợp Trường hợp với lượng bits nhúng cặp ảnh không cạnh 3, hỗn hợp cạnh bits khả nhúng cao ( 1,5 bpp) với chất lượng ảnh mang tin cao ( 48 dB) Chất lượng ảnh đạt cao điểm ảnh khơng phải cạnh sau nhúng bits thay đổi trung bình so với vị trí ban đầu, điểm ảnh cạnh hỗn hợp sau nhúng bits thay đổi trung bình so với vị trí ban đầu Điều hiệu mang đến từ xếp ma trận tham chiếu dựa bảng Sudoku Bảng thể hiệu giải pháp đề xuất thể cách so sánh với phương pháp Ghosal cộng [15] Bảng Kết thử nghiệm sơ đồ đề xuất với bits nhúng cặp điểm ảnh không cạnh bits, hỗn hợp bits cạnh bits so với phương án bits nhúng giải pháp Ghosal cộng [15] Ảnh Ghosal cộng [15] nhúng 2-3-4 bits Payload PSNR (bpp) (dB) Ghosal cộng [15] nhúng 2-5-8 bits Payload PSNR (bpp) (dB) Giải pháp đề xuất nhúng 3-4-4 bits Payload PSNR (bpp) (dB) Lena 1,09 51,55 1,27 44,35 1,58 49,15 Airplane 1,08 51,43 1,24 41,90 1,57 49,29 Baboon 1,13 51,30 1,38 41,14 1,61 48,95 Boat 1,11 51,21 1,33 40,07 1,58 49,11 Pepper 1,08 51,69 1,25 43,46 1,38 48,80 Trung bình 1,10 51,44 1,29 42,19 1,54 48,66 Kết thực nghiệm Bảng PSNR giải pháp đề xuất dù trì mức cao chưa vượt qua phương pháp Ghosal cộng [15] Tuy nhiên, giải pháp đề xuất cải thiện khả nhúng liệu cao với tải trọng trung bình 1,54 bpp, cao từ 0,4 đến 0,5 bpp, đảm bảo trì chất lượng ảnh mang tin cao với PSNR trung bình > 48 dB V KẾT LUẬN Trong báo này, giải pháp giấu tin đề xuất có khả nhúng cao dựa kỹ thuật dò cạnh Laplacian Gaussian (LoG) kết hợp với kỹ thuật Sudoku Ảnh gốc dùng kỹ thuật LoG để phân cặp điểm ảnh thành loại: (1) cạnh, (2) không cạnh (3) hỗn hợp Sau đó, khóa K dùng để xác định khối Sudoku tạo bảng tham chiếu khác cho việc nhúng liệu loại cặp điểm ảnh Kết thực nghiệm cho thấy ưu điểm giải pháp đề xuất cải thiện khả nhúng liệu trung bình lên 1,5 bpp, tăng 0,4-0,5 bpp so với phương pháp trước đảm bảo chất lượng cao ảnh mang tin (PSNR > 48 dB) TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] K.-H Jung, “A Survey of Reversible Data Hiding Methods in Dual Images”, IETE Technical Review, Vol 33, No 4, pp 441-452, Jul 2016 [2] M U Celik, G Sharma, A M Tekalp, and E Saber, “Lossless generalized-LSB data embedding”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol 14, No 2, pp 253-266, Feb 2005 [3] S A Parah, J A Sheikh, U I Assad, and G M Bhat, “Realisation and robustness evaluation of a blind spatial domain watermarking technique”, International Journal of Electronics, Vol 104, No 4, pp 659-672, Apr 2017 [4] R Kumar and S Chand, “A reversible high capacity data hiding scheme using điểm ảnh value adjusting feature”, Multimedia Tools and Applications, Vol 75, No 1, pp 241-259, Jan 2016 Dương Ngọc Vân Khanh, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Nguyễn Thái Sơn [5] 127 B Ou, X Li, and J Wang, “Improved PVO-based reversible data hiding: A new implementation based on multiple histograms modification”, Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol 38, pp 328339, Jul 2016 [6] S Weng, G Zhang, J.-S Pan, and Z Zhou, “Optimal PPVO-based reversible data hiding”, Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol 48, pp 317-328, Oct 2017 [7] Wu D-C, Tsai W-H, "A steganographic method for images by pixel-value differencing", Pattern Recogn Lett 24(9-10):1613-1626, 2003 [8] Zhang X, Wang S, "Efficient steganographic embedding by exploiting modification direction", IEEE Commun Lett 10(11):1-3, 2006 [9] Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R Image processing, analysis, and machine vision Thomson Brooks/Cole, 1999 [10] W J Chen, C C Chang, T H N Le, "High payload steganography mechanism using hybrid edge detector", Expert Syst 3292-3301, Appl 37, 2010 [11] H W Tseng, H S Leng, "High-payload block-based data hiding scheme using hybrid edge detector with minimal distortion", IET Image Process 8, 647-654, 2014 [12] E K Kaur, E V Mutenja, E I S Gill, "Fuzzy logic based image edge detection algorithm in MATLAB", Int J Comput Appl.1, 55-58, 2010 [13] Chen WJ, Chang CC, Le THN, "High payload steganography mechanism using hybrid edge detector", Expert Syst Appl 37:3292-3301, 2010 [14] Tseng HW, Leng HS, "High-payload block-based data hiding scheme using hybrid edge detector with minimal distortion," IET Image Process 8:647-654, 2014 [15] S K Ghosal, J K Mandal, R Sarkar, "High payload image steganography based on Laplacian of Gaussian (LoG) edge detector", Multimed Tools Appl 77:30403-30418, 2018 [16] E Russell, F Jarvis, Mathematics of Sudoku II, Math Spectrum 39 (2007) 54-58 [17] Thai-Son Nguyen, Chin-Chen Chang, "A reversible data hiding scheme based on the Sudoku technique", Displays 39 (2015), pp 109-116, 2015 [18] Tseng HW, Leng HS, "High-payload block-based data hiding scheme using hybrid edge detector with minimal distortion", IET Image Process 8:647-654, 2014 [19] Weber A G,The USC-SIPI Image Database: Version 5, Original release: October 1997, Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, Department of Electrical Engineering http://sipi.usc.edu/database/ (accessed on 23rd September, 2014) HIGH EMBEDDING CAPACITY DATA HIDING SCHEME BASED ON LOG EDGE DETECTION AND SUDOKU TECHNIQUE Duong Ngoc Van Khanh, Huynh Van Thanh, Vo Thanh C, Nguyen Thai Son ABSTRACT: In this paper, a high capacity data hiding method based on Laplacian of Gaussian (LoG) edge mechanism and Sudoku technique First, the LoG detector is used to classify each cover pixel pairs into three categories: (1) edge, (2) non-edge and (3) mix Next, in order to improve embedding capacity and enhance the security of secret data, Sudoku tables is generated with different key (K) belong to kind of cover pixel pairs Then, the data embedding reference matrices is built from Sudoku tables Experimental results shows that the proposed scheme achieves more embedding capacity than the previous methods  ... bits, cạnh bits; Kết thực nghiệm trường hợp mô tả Bảng 126 GIẢI PHÁP GIẤU TIN VỚI KHẢ NĂNG NHÚNG CAO DỰA TRÊN KỸ THUẬT DÒ CẠNH LoG VÀ SUDOKU Bảng Kết thử nghiệm sơ đồ đề xuất với thay đổi bits nhúng. .. ảnh mang tin cao với PSNR trung bình > 48 dB V KẾT LUẬN Trong báo này, giải pháp giấu tin đề xuất có khả nhúng cao dựa kỹ thuật dò cạnh Laplacian Gaussian (LoG) kết hợp với kỹ thuật Sudoku Ảnh... lược đồ giấu tin dựa kỹ thuật dò cạnh phương pháp Ghosal kết hợp với kỹ thuật Sudoku Dựa đặc tính bảng Sudoku giải pháp có khả tăng độ an tồn liệu nhúng cách dùng khóa bí mật K để tạo bảng Sudoku