Giấu tin thuận nghịch bằng dự báo trên ngữ cảnh điểm ảnh kết hợp EMD

Bài viết đề xuất một giải pháp giấu tin thuận nghịch mới dựa trên sự kết hợp của kỹ thuật dự báo trên ngữ cảnh điểm ảnh và EMD. Trong giải pháp đề xuất, điểm ảnh đầu tiên của khối có kích thước 2×2 sẽ được dự báo bởi các điểm ảnh còn lại trong khối.

Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Huế, ngày 07-08/6/2019 DOI: 10.15625/vap.2019.00024 GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD Trầm Hoàng Nam1, Huỳnh Văn Thanh1, Võ Thành C1, Dương Ngọc Vân Khanh1, Nguyễn Thái Sơn2 Bộ môn Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Trà Vinh Khoa Kỹ thuật Công nghệ, Trường Đại học Trà Vinh tramhoangnam@tvu.edu.vn, hvthanh@tvu.edu.vn, vothanhc@tvu.edu.vn, vankhanh@tvu.edu.vn, thaison@tvu.edu.vn TÓM TẮT: Để bảo vệ thơng tin mật, có nhiều phương pháp giấu tin đề xuất Tuy nhiên, giải pháp đạt khả nhúng tin thấp chất lượng ảnh sau nhúng tin không mong muốn Trong báo này, đề xuất giải pháp giấu tin thuận nghịch dựa kết hợp kỹ thuật dự báo ngữ cảnh điểm ảnh EMD Trong giải pháp đề xuất, điểm ảnh khối có kích thước 2×2 dự báo điểm ảnh lại khối Sau lược đồ tần suất sai số điểm ảnh gốc điểm ảnh dự báo xây dựng Cuối kỹ thuật EMD sử dụng để nhúng liệu vào ảnh Bằng cách sử dụng kỹ thuật EMD, cặp điểm ảnh thỏa điều kiện có khả nhúng ba bít thơng tin thay nhúng bít thông tin giải pháp trước Kết thực nghiệm cho thấy, phương pháp đề xuất không cải thiện khả nhúng 1,5 lần mà chất lượng ảnh tốt so với giải pháp trước Từ khóa: dự báo, dịch chuyển lưu đồ, EMD, giấu tin, thuận nghịch I GIỚI THIỆU Với phát triển mạnh mẽ công nghệ thông tin, liệu số lưu trữ chia sẻ môi trường mạng ngày dễ dàng Các thông tin số đối mặt với việc bị chiếm đoạt hay phá hoại nhằm làm thay đổi nội dung gốc từ kẻ cơng Từ thực trạng đó, vấn đề bảo vệ quyền cho nội dung số ngày nhà nghiên cứu quan tâm Trước đây, phương pháp dùng mật mã (cryptography) lựa chọn tốt để giải vấn đề Phương pháp dùng mật mã kỹ thuật chia sẻ thông tin cách chuyển thơng tin từ dạng có ý nghĩa thành dạng khơng thể hiểu khơng có chìa khóa giải mã Tuy nhiên, cách làm gây ý, tị mị kẻ phá hoại để tìm cách bẻ khố xem thơng tin bất hợp pháp Gần đây, phương pháp bảo vệ khác nhiều nhà nghiên cứu xem trọng, giải pháp giấu tin mật (steganography) Đó kỹ thuật giấu thơng tin cần bảo vệ vào bên thông tin khác Kỹ thuật có ưu điểm thơng tin khơng bảo vệ mà che giấu tồn Vì vậy, phương pháp giấu tin mật bảo vệ thơng tin tốt Có nhiều kỹ thuật để giấu tin mật vào đối tượng mang tin khác Các đối tượng mang tin tập tin âm thanh, hình ảnh, văn bản,… Các phương pháp giấu tin phải đảm bảo đối tượng mang tin phải suốt với mắt người dùng Điều nhằm tránh việc phát có thơng tin ẩn giấu bên đối tượng Tuy nhiên, cách chèn thông tin mật làm cho đối tượng mang tin thay đổi so với ban đầu Một số phương pháp giấu tin, mà trích tin mật khơng có khả khơi phục lại đối tượng mang tin trở trạng thái ban đầu Phương pháp gọi phương pháp giấu tin không thuận nghịch (irreversible data hiding) Ngược lại, phương pháp giấu tin, mà đối tượng mang tin khơi phục hồn tồn trạng thái ban đầu sau lấy thơng tin mật, gọi phương pháp giấu tin thuận nghịch (reversible data hiding) [1] Các kỹ thuật giấu tin không thuận nghịch thường đơn giản, dễ cài đặt Trong cách giấu tin này, thơng tin giấu nhiều, đồng thời tin giấu trích xuất cách dễ dàng, xác Tuy nhiên, khơng thể phục hồi lại đối tượng mang tin trước nên khơng áp dụng lĩnh vực đặc biệt y khoa, đồ quân sự, chữ ký điện tử,… Cho nên, cần phải có giải pháp giấu tin thuận nghịch để đáp ứng lĩnh vực Thơng tin mật giấu nhiều đối tượng mang tin khác Tuy nhiên, tính phổ biến ảnh số môi trường truyền thông mạng nay, giấu tin ảnh nhiều nhà nghiên cứu thực Giấu tin thuận nghịch ảnh chia thành ba phương pháp sau: (1) giấu tin dựa vào mở rộng khác biệt DE (difference expansion) cặp điểm ảnh [1]-[4], (2) giấu tin dựa vào dịch chuyển lưu đồ HS (histogram shifting) điểm ảnh [5]-[10] (3) giấu tin dựa phương pháp dự báo (prediction) cho điểm ảnh điểm ảnh lân cận hay gọi dự báo dựa ngữ cảnh [11]-[21] Trong phương pháp DE truyền thống đề xuất J Tian [1], chất lượng ảnh sau nhúng phụ thuộc vào khác biệt cặp điểm ảnh chọn Vì vậy, khác biệt chất lượng ảnh cải thiện Do cặp điểm ảnh sau mở rộng nhúng bít liệu nên khả nhúng phương pháp chưa cao (khoảng 0,5 bpp) chất lượng ảnh bị ảnh hưởng nhiều Hơn nữa, phương pháp cần dùng đồ định vị (location map) để quản lý điểm ảnh nhúng không nhúng nên ảnh hưởng đến hiệu suất nhúng Để cải thiện khả nhúng, Alattar [2] cải tiến phương pháp DE cách nhóm ba điểm ảnh để nhúng hai bít liệu Bên cạnh đó, cách sử dụng kỹ thuật xếp biến đổi sóng ngắn, Kamstra [3] cải tiến phần hiệu suất nhúng phương pháp DE Năm 2008, H.J Kim [4] tiếp tục phát triển kỹ thuật để có hiệu suất nhúng cao chất lượng ảnh mang tin tốt Phương pháp thực cải tiến đồ định vị nhờ sử dụng phân phối Laplace Trong phương pháp giấu tin thuận nghịch thứ hai (dịch chuyển lưu đồ HS), trước hết, lưu đồ (histogram) thể tần suất giá trị điểm ảnh GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD 184 xây dựng Trong lưu đồ xuất cột cao (gọi peak point) dùng để giấu tin Để đảm bảo khả rút tin khôi phục ảnh gốc thành công, cột nằm peak point zero point (cột thấp lưu đồ) cần dịch chuyển sang phải đơn vị Do đó, khả nhúng phương pháp phụ thuộc vào chiều cao peak point Ni cộng [5] đề xuất phương pháp giấu tin dựa vào HS đầu tiên, phương pháp Ni, tần suất xuất cao điểm ảnh khả nhúng tin tối đa Năm 2009, Gao [7] đề xuất chia ảnh đầu vào thành khối không trùng lặp, sau nhúng tin vào khối phù hợp thông qua ngưỡng T cho trước Ngược lại với phương pháp DE HS, phương pháp giấu tin dạng thứ ba tìm giá trị dự báo điểm ảnh gốc dựa vào điểm ảnh lân cận gọi ngữ cảnh dự báo Sau đó, thơng tin mật giấu vào giá trị mở rộng khác biệt giá trị điểm ảnh gốc điểm ảnh dự báo Phương pháp đề xuất Thodi cộng [11] vào năm 2004 Trong phương pháp này, điểm ảnh x dự báo điểm ảnh lân cận, giá trị dự báo gần với x làm tăng khả nhúng tin Năm 2009, Sachnev cộng [14] đề xuất phương pháp cải tiến nhằm loại bỏ đồ định vị Ở phương pháp này, phương sai ngữ cảnh dự báo điểm ảnh gốc (phương sai cục bộ) xác định Sau đó, điểm ảnh xếp theo thứ tự tăng phương sai cục nhằm làm giảm khác biệt giá trị dự báo điểm ảnh gốc để tăng khả nhúng Li [19] đề xuất chia ảnh gốc thành nhiều khối không trùng lặp điểm ảnh có giá trị lớn thứ hai khối dùng để dự báo cho điểm ảnh có giá trị lớn Bằng cách tính giá trị sai khác giá trị điểm ảnh lớn lớn thứ hai khối Nếu sai khác khối chọn để nhúng thông tin, nghĩa điểm ảnh mang giá trị lớn giữ nguyên (nếu bít nhúng 0) tăng (nếu bít nhúng 1) Ngược lại, sai khác lớn điểm ảnh lớn khối dịch chuyển đơn vị Do đó, khả nhúng phương pháp hạn chế hai giá trị điểm ảnh lớn khối không giống Năm 2014, Peng [20] tiếp tục cải tiến phương pháp cách nhúng thông tin mật vào khối có giá trị sai khác 1, nên khả khả nhúng cải thiện đáng kể Năm 2015, Qu [21] đưa phương pháp giấu tin cách chia ảnh thành khối nhỏ liên tiếp có trùng lặp, sau tìm giá trị dự báo điểm ảnh gốc dựa vào điểm ảnh lân cận khối Tiếp theo, khác biệt giá trị dự báo giá trị gốc tính thực giấu tin thơng qua khác biệt Phương pháp làm tăng khả nhúng đáng kể, đặc biệt ảnh mịn (ít có khác biệt q lớn khối) Tuy nhiên, phương pháp nhúng tối đa bít liệu khối nên khả nhúng hạn chế Nhằm nâng cao khả giấu tin Qu mà trì chất lượng ảnh, chúng tơi đề xuất phương pháp giấu tin thuận nghịch dựa dự báo kết hợp chế nhúng EMD Trong phương pháp đề xuất, ảnh gốc thành khối 2×2 tiến hành dự báo cho điểm ảnh khối Để tăng độ xác dự báo chúng tơi dùng ba điểm ảnh cịn lại để dự báo cho điểm ảnh khối Tiếp theo, chúng tơi tính giá trị sai số dự báo Cuối cùng, lưu đồ histogram xây dựng từ giá trị sai số để giấu tin Bên cạnh đó, để tăng khả giấu tin, giải pháp đề xuất sử dụng thêm bảng điều hướng nhúng EMD để dịch chuyển lưu đồ Bằng cách dùng bảng điều hướng nhúng, cặp giá trị thoả mãn điều kiện nhúng ba bít liệu thay nhúng hai bít II TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU A Giới thiệu EMD (Exploiting Modification Direction) Năm 2006, Zhang [22] lần đề xuất phương pháp giấu tin EMD Trong phương pháp Zhang, giá trị thông tin mật hệ 2n+1 giấu n điểm ảnh Chẳng hạn để giấu số hệ cần đến bốn điểm ảnh Năm 2007, chế nhúng theo EMD cải tiến Lee [23] cách chuyển chuỗi thông tin mật B hệ nhị phân thành chuỗi thông tin mật D hệ 8, theo ba bít chuỗi nhị phân B chuyển thành số hệ để tạo thành chuỗi D = {d1, d2,…} Sau đó, hai điểm ảnh X, Y nhúng giá trị di D cách giữ nguyên tăng, giảm giá trị tùy thuộc vào kết so sánh di với giá trị hàm f(X,Y) = (X+3Y)mod8 B Phương pháp Qu cộng Năm 2015, Qu cộng [21] đưa phương pháp giấu tin thuận nghịch dựa tập hợp điểm ảnh ngữ cảnh C, điểm ảnh dự báo số điểm ảnh lân cận thể hình sau: Hình Các điểm ảnh ngữ cảnh [21] Trong cách dự báo Qu, điểm ảnh lân cận (các điểm ảnh ngữ cảnh) với điểm ảnh gốc x xếp theo thứ tự tăng dần tạo thành véctơ C = (C1, C2,…, CCN) với CN số lượng điểm ảnh lân cận dùng để dự báo cho điểm ảnh gốc x Giả sử max(C), min(C) tương ứng giá trị lớn nhỏ điểm ảnh C={C1,C2,…,CCN} Khi có hai trường hợp xảy véctơ C là: max(C) = min(C) max(C) min(C) Với ̂ giá trị dự báo điểm ảnh x, ̂ tính theo công thức (1) (2) sau: Trường hợp max(C) min(C): Trầm Hoàng Nam, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Dương Ngọc Vân Khanh, Nguyễn Thái Sơn ̂ { ( ) ( ) ( ) ( ) 185 (1) Trường hợp max(C) = min(C): ( ) ( ) giá trị điểm ảnh sau nhúng tin ̂ Với Trường hợp max(C) { ( ) ( ) ( ) ( ) tính theo cơng thức (3) (4) sau: (2) min(C): ̂ ̂ ̂ ̂ { Trường hợp max(C) = min(C): { ̂ ̂ ( ( ( ( ) ) ) ) ( ) ( ) (3) (4) ( ) Theo cách nhúng Qu cộng sự, ta thấy khối, điểm ảnh khối khả nhúng ( ̂) nhúng bít tin mật tương ứng Do đó, để làm tăng khả nhúng, chúng tơi đề xuất kết hợp phương pháp nhúng Qu với bảng điều hướng nhúng EMD Bằng kết hợp này, hai điểm ảnh khả nhúng hai khối chúng giấu ba bít liệu Do giải pháp làm tăng khả nhúng lên 1,5 lần so với phương pháp Qu chất lượng ảnh mang tin mức cao III GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT Trong phần này, tiến hành xây dựng lược đồ giấu tin thuận nghịch dựa dịch chuyển histogram kết hợp với bảng điều hướng nhúng EMD nhằm nâng cao khả giấu tin Trong đó, phương pháp dự báo cho điểm ảnh gốc trình bày cơng thức (5) Để tăng khả giấu tin, chia ảnh gốc kích thước n×m thành khối có kích thước 2×2 kích thước khối lớn số khối giảm Quá trình giấu tin giải pháp đề xuất gồm bước hình Hình Sơ đồ khối trình giấu tin giải pháp đề xuất A Tạo bảng điều hướng nhúng EMD Trong giải pháp đề xuất, xây dựng bảng điều hướng nhúng EMD cách chuyển bít chuỗi thơng tin mật dạng nhị phân thành số thập phân để tạo chuỗi { } với Sau đó, chuỗi D chuyển thành chuỗi điều hướng nhúng { } cách tham chiếu giá trị di vào bảng EMD hình để xác định giá trị cặp ( ) tương ứng với chuỗi Chẳng hạn, thông tin mật cần nhúng chuỗi thập phân * + Do đó, sau tham chiếu vào bảng EMD hình ta có chuỗi điều hướng nhúng tương ứng * + GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD 186 Hình Bảng điều hướng EMD B Xây dựng đồ định vị Trước nhúng tin, để tránh tình vượt ngưỡng ngưỡng (giá trị điểm ảnh nằm ngồi [0,255]), chúng tơi tiến hành xây dựng đồ định vị Trong giải pháp này, giá trị điểm ảnh giữ nguyên thay đổi nên tiến hành thay đổi tất điểm ảnh có giá trị 255 thành 254 điểm ảnh có giá trị thành Cụ thể, ma trận LM có kích thước với kích thước ảnh gốc tạo Trên ma trận chứa giá trị sau: giá trị điểm ảnh gốc vị trí (i,j) 255 chuyển thành 254 chuyển thành LM(i,j)=1 Các điểm ảnh có giá trị từ đến 254 khơng cần định vị Tức nếu LM(i,j)=0 mà điểm ảnh vị trí (i,j) 254 điểm ảnh gốc Bản đồ định vị nén lại theo kĩ thuật nén mã hóa số học để giảm kích thước nhúng vào ảnh gốc dòng cuối C Quá trình giấu tin Đầu tiên ảnh gốc chia thành khối 2×2 hình Sau tiến hành dự báo cho điểm ảnh gốc khối điểm ảnh ngữ cảnh theo công thức (5) Như vậy, khối, điểm ảnh gốc x dự báo ( ) nhỏ ( ) khối Có hai trường hợp xảy (1): giá trị điểm ngữ cảnh giá trị lớn ( ) giá trị dự báo phân bố (2): giá trị điểm ảnh ngữ cảnh Trong trường hợp (1), ( ), ( ) giá trị dự báo ̂ ( ), trường hợp cịn lại khơng dự báo Ở trường ̂ ( ) giá trị dự báo ̂ ( ), lại khơng dự báo hợp (2), Hình Các điểm ảnh ngữ cảnh giải pháp đề xuất ( ) ( ) ̂ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (5) { Tiếp theo, sai khác điểm ảnh gốc x với điểm ảnh dự báo ̂ khối tính cơng thức (6) ̂ (6) Sau đó, với điểm ảnh dự báo mà có sai khác khơng, chúng tơi tiến hành nhúng giá trị chuỗi điều hướng EMD vào giá trị sai khác Cuối thu điểm ảnh giấu tin mật Quá trình giấu tin để tạo thành điểm ảnh thể chi tiết qua thuật toán nhúng tin bên Thuật toán nhúng tin + Đầu vào: ảnh gốc , thông tin mật + Đầu ra: ảnh mang tin mật Bước 1: lưu lại bít quan trọng (LSB) tạo thành chuỗi SSLB Kết hợp chuỗi SSLB với thông tin mật cách sử dụng bảng EMD hình ( ) điểm ảnh dịng cuối ảnh gốc tạo chuỗi điều hướng nhúng W từ chuỗi kết hợp Bước 2: chia ảnh gốc có kích thước n×m thành khối có kích thước 2×2 Trong khối dự báo cho điểm ảnh x điểm ảnh lại theo cơng thức (5) đó, tiến hành Bước 3: tính sai khác điểm ảnh gốc x với giá trị dự báo ( ̂) cơng thức (6) xây dựng histogram cho giá trị sai khác Bước 4: khối có , tức điểm ảnh gốc khối mang tin, ta tiến hành nhúng giá trị wi chuỗi điều hướng W vào sai khác Ngược lại, khối có khơng nhúng tin mà mở mở rộng sai khác (dịch chuyển histogram) để đảm bảo cho việc trích tin phục hồi ảnh gốc Do đó, giá trị sai ( ) ( ) lần khác nhúng tin mở rộng thành theo cơng thức (7) (8) Trong lượt giá trị lớn nhỏ khối, dùng để ghi nhận giá trị mật w nhúng vào âm ( ) hay không âm ( ) Ta có trường hợp sau: Trầm Hoàng Nam, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Dương Ngọc Vân Khanh, Nguyễn Thái Sơn Trường hợp ( ) 187 ( ) ( ) ( ) (7) ( ) ( ) { Trường hợp ( ) ( ) (8) { Bước 5: gọi thức (9) giá trị điểm ảnh sau mang tin mật mở rộng, ta có tính theo cơng ̂ (9) Lặp lại bước nhúng hết tất giá trị tin mật khối ảnh gốc nhúng tin mở rộng Bước 6: nhúng thông tin hỗ trợ cho việc rút tin vào ảnh gốc Bằng cách sử dụng bít quan trọng (LSB) ( ) điểm ảnh dòng cuối ảnh gốc Ta tiến hành nhúng thông tin hỗ trợ bảng EMD, vào LSB nhằm giúp cho người nhận trích tin mật xác phục hồi hồn tồn ảnh gốc Cuối cùng, ta thu ảnh mang tin mật Thuật toán rút tin + Đầu vào: ảnh mang tin mật + Đầu ra: ảnh khôi phục , thông tin mật Bước 1: Ảnh mang tin mật chia thành khối có kích thước 2×2 Trong khối dự báo cho điểm ảnh điểm ảnh cịn lại theo cơng thức (5) Bước 2: tiến hành trích bảng EMD, đồ định vị dịng cuối để phục vụ cho việc khơi phục tin mật LSB Bước 3: duyệt ảnh theo chiều từ cuối ảnh đầu ảnh, tính sai khác điểm ảnh gốc ̂ (10) ( ̂ ) cơng thức ( đó, tiến hành ) điểm ảnh với giá trị dự báo Bước 4: với khối có , ta tiến hành trích giá trị tin mật (tin mật dạng chuỗi điều hướng EMD) Ngược lại, khối có khơng mang tin thu hẹp (dịch chuyển histogram) để đảm bảo cho việc phục hồi ảnh gốc Do đó, giá trị sai khác trích tin thu ( ) ( ) giá trị lớn nhỏ hẹp thành công thức (11), (12) (13) với khối Ta có trường hợp sau: ( ) ( ) ̂ Trường hợp (11) { Trường hợp ( ) ̂ ( ) (12) { Trường hợp ( ) ( ) (13) { 188 Bước 5: gọi thức (14) GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD giá trị điểm ảnh sau trích tin mật thu hẹp, tính theo cơng ̂ (14) Lặp lại bước tất khối xử lý, ta thu ảnh chuỗi điều hướng Sau thu ảnh , ta kết hợp với ma trận để phục hồi ảnh gốc Bằng cách duyệt qua toàn ảnh chuyển tất ( ) điểm ảnh vị trí ( ) mà ( ) thành 255, tương tự điểm ảnh vị trí ( ) mà ( ) ( ) chuyển thành Bước 6: tham chiếu giá trị chuỗi vào bảng EMD trích bước để xây dựng lại chuỗi thập phân Tiếp theo, ta chuyển giá trị thập phân chuỗi nhị phân để thu chuỗi tin mật ban đầu chuỗi SSLB Sau đó, thay LSB ( ) điểm ảnh dòng cuối ảnh bít chuỗi SSLB Cuối ta phục hồi hoàn toàn ảnh gốc với IV KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Trong phần này, hiệu phương pháp đề xuất thể cách so sánh với IPVO [20] PPVO [21] Tập liệu dùng để thực nghiệm cho phương pháp đề xuất ảnh xám gồm ảnh phổ biến: Lena, F16, Baboon, Barbara, Boat, Peppers, House, Sailboat Elaine Tất ảnh có kích thước 512×512 hình sau: Lena F16 Baboon Barbara Boat Peppers House Sailboat Elaine Hình Tập liệu thực nghiệm Bảng So sánh khả nhúng tối đa (bits) giải pháp đề xuất với giải pháp khác Ảnh Lena F16 Baboon Barbara Boat Peppers House Sailboat Elaine Trung Bình IPVO 38.000 52.000 13.000 29.000 26.000 30.000 46.000 26.000 24.000 31.556 PPVO 44.461 68.305 14.360 32.426 29.430 36.947 65.212 30.324 27.490 38.773 Đề xuất 66.690 102.456 21.540 48.639 44.145 55.824 97.818 45.486 41.235 58.204 Từ kết thực nghiệm bảng 1, ta dễ dàng nhận thấy phương pháp đề xuất có tỉ lệ nhúng tăng 80% so với phương pháp IPVO 50% so với phương pháp PPVO, chất lượng ảnh trì mức cao tốt so với phương pháp [21] Cụ thể chất lượng ảnh trì mức 53 dB Kết thực nghiệm bảng cho thấy mức nhúng 10.000 20.000 bít giải pháp đề xuất cho chất lượng ảnh tốt so với giải pháp IPVO PPVO Ngoài ra, ảnh phức tạp ảnh Baboon giải pháp đề xuất nhúng mức 20.000 bít với PSNR khoảng 61 bB IPVO PPVO lại không thực Trầm Hoàng Nam, Huỳnh Văn Thanh, Võ Thành C, Dương Ngọc Vân Khanh, Nguyễn Thái Sơn 189 Bảng So sánh chất lượng ảnh (PSNR) nhúng 10.000 bít 20.000 bít giải pháp đề xuất với giải pháp khác Ảnh Lena F16 Baboon Barbara Boat Peppers House Sailboat Elaine Trung Bình IPVO 60,5 62,9 53,6 60,1 57,3 59,0 63,4 58,9 55,3 63,0 Mức nhúng 10.000 bít PPVO Đề xuất 60,1 64,3 61,7 63.0 54,2 56,8 59,6 61,5 58,3 60,9 58,6 61,3 64,1 66,5 59,8 61,1 58,6 61,8 63,4 66,1 IPVO 56,5 59,0 55,2 53,9 54,7 59,3 53,6 52,6 55,6 Mức nhúng 20.000 bít PPVO Đề xuất 57,4 61,6 58,8 61,4 55,4 56,4 59,4 55,8 58,9 56,4 59,5 61,1 64,5 56,4 59,6 55,4 59,4 57,2 59,9 V KẾT LUẬN Trong báo này, giải pháp giấu tin thuận nghịch đề xuất dựa phương pháp Qu cộng [21] cách xây dựng xây dựng lưu đồ histogram điểm ảnh dự báo khối kết hợp với sử dụng bảng điều hướng nhúng EMD Nhờ kết hợp phương pháp mà thông tin giấu vào ảnh tăng đáng kể so với phương pháp [21] chất lượng ảnh mang tin cao Kết thực nghiệm cho thấy rằng, phương pháp đề xuất làm tăng 50% số lượng tin giấu so với phương pháp cũ chất lượng ảnh ln trì mức 53 dB Ngoài ra, giải pháp đề xuất đảm bảo tính thuận nghịch áp dụng vào lĩnh vực đặc biệt ảnh y khoa, đồ quân sự, chữ ký điện tử,… TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J Tian, “Reversible data embedding using a difference expansion,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 13, no 8, pp 890-896, Aug 2003 [2] A M Alattar, “Reversible watermark using the difference expansion of a generalized integer transform,” IEEE Transactions on Image Processing, vol 13, no 8, pp 1147-1156, Aug 2004 [3] L Kamstra and H J A M Heijmans, “Reversible data embedding into images using wavelet techniques and sorting,” IEEE Transactions on Image Processing, vol 14, no 12, pp 2082-2090, Dec 2005 [4] H J Kim, V Sachnev, Y Q Shi, J Nam, and H Choo, “A Novel Difference Expansion Transform for Reversible Data Embedding,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol 3, no 3, pp 456465, Sep 2008 [5] Zhicheng Ni, Yun-Qing Shi, N Ansari, and Wei Su, “Reversible data hiding,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 16, no 3, pp 354-362, Mar 2006 [6] S Lee, Y Suh, and Y Ho, “Reversiblee Image Authentication Based on Watermarking,” in 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Toronto, ON, Canada, 2006, pp 1321-1324 [7] X Gao, L An, X Li, and D Tao, “Reversibility improved lossless data hiding,” Signal Processing, vol 89, no 10, pp 2053-2065, Oct 2009 [8] X Gao, L An, Y Yuan, D Tao, and X Li, “Lossless Data Embedding Using Generalized Statistical Quantity Histogram,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 21, no 8, pp 1061-1070, Aug 2011 [9] G Feng and L Fan, “Reversible data hiding of high payload using local edge sensing prediction,” Journal of Systems and Software, vol 85, no 2, pp 392-399, Feb 2012 [10] L An, X Gao, X Li, D Tao, C Deng, and J Li, “Robust Reversible Watermarking via Clustering and Enhanced Pixel-Wise Masking,” IEEE Transactions on Image Processing, vol 21, no 8, pp 3598-3611, Aug 2012 [11] D M Thodi and J J Rodriguez, “Reversible watermarking by prediction-error expansion,” in 6th IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation, 2004., Lake Tahoe, NV, USA, 2004, pp 21-25 [12] D M Thodi and J J Rodriguez, “Expansion Embedding Techniques for Reversible Watermarking,” IEEE Transactions on Image Processing, vol 16, no 3, pp 721-730, Mar 2007 [13] Yongjian Hu, Heung-Kyu Lee, and Jianwei Li, “DE-Based Reversible Data Hiding With Improved Overflow Location Map,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 19, no 2, pp 250-260, Feb 2009 [14] V Sachnev, Hyoung Joong Kim, Jeho Nam, S Suresh, and Yun Qing Shi, “Reversible Watermarking Algorithm Using Sorting and Prediction,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 19, no 7, pp 989-999, Jul 2009 190 GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD [15] Wei-Liang Tai, Chia-Ming Yeh, and Chin-Chen Chang, “Reversible Data Hiding Based on Histogram Modification of Pixel Differences,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 19, no 6, pp 906-910, Jun 2009 [16] W Hong, T S Chen, and C W Shiu, “Reversible data hiding for high quality images using modification of prediction errors,” Journal of Systems and Software, vol 82, no 11, pp 1833-1842, Nov 2009 [17] W Hong, T S Chen, Y P Chang, and C W Shiu, “A high capacity reversible data hiding scheme using orthogonal projection and prediction error modification,” Signal Processing, vol 90, no 11, pp 2911-2922, Nov 2010 [18] Xiaolong Li, Bin Yang, and Tieyong Zeng, “Efficient Reversible Watermarking Based on Adaptive PredictionError Expansion and Pixel Selection,” IEEE Transactions on Image Processing, vol 20, no 12, pp 3524-3533, Dec 2011 [19] X Li, J Li, B Li, and B Yang, “High-fidelity reversible data hiding scheme based on pixel-value-ordering and prediction-error expansion,” Signal Processing, vol 93, no 1, pp 198-205, Jan 2013 [20] F Peng, X Li, and B Yang, “Improved PVO-based reversible data hiding,” Digital Signal Processing, vol 25, pp 255-265, Feb 2014 [21] X Qu and H J Kim, “Pixel-based pixel value ordering predictor for high-fidelity reversible data hiding,” Signal Processing, vol 111, pp 249-260, Jun 2015 [22] X Zhang and S Wang, “Efficient Steganographic Embedding by Exploiting Modification Direction,” IEEE Communications Letters, vol 10, no 11, pp 781-783, Nov 2006 [23] C F Lee, Y R Wang, and C.-C Chang, “A Steganographic Method with High Embedding Capacity by Improving Exploiting Modification Direction,” in Third International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP 2007), Kaohsiung, Taiwan, 2007, pp 497-500 REVERSIBLE DATA HIDING BASED ON CONTEXT PREDICTION AND EMD Tram Hoang Nam, Huynh Van Thanh, Vo Thanh C, Duong Ngoc Van Khanh, Nguyen Thai Son ABSTRACT: To protect the security of the secret information, many data hiding scheme have been proposed However, these schemes obtained the low embedding capacity and un-satisfied visual quality of the stego-images In this paper, we propose new reversible data hiding scheme based on the combination of pixel value prediction and EMD techniques In the proposed scheme, the first pixel in the block with the size of 2×2, is predicted based on the rest pixels Then, the histogram of the different value between the original pixel and predicted pixel is constructed and the EMD technique is applied for embedding data Last, EMD technique is employed to embed data into the images By using the EMD techniques, three secret bits can be embedded into each pair of eligible pixels, instead of only one bit of information is embedded in the previous methods Experimental results showed that the proposed method is not only 1.5 times better than in the embedding capacity, but it is also greater than in the image quality in comparison with the previous schemes Keywords: prediction, histogram shifting, EMD, data hiding, reversible  ... giấu tin thuận nghịch dựa tập hợp điểm ảnh ngữ cảnh C, điểm ảnh dự báo số điểm ảnh lân cận thể hình sau: Hình Các điểm ảnh ngữ cảnh [21] Trong cách dự báo Qu, điểm ảnh lân cận (các điểm ảnh ngữ. ..GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD 184 xây dựng Trong lưu đồ xuất cột cao (gọi peak point) dùng để giấu tin Để đảm bảo khả rút tin khôi phục ảnh gốc... + GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH BẰNG DỰ BÁO TRÊN NGỮ CẢNH ĐIỂM ẢNH KẾT HỢP EMD 186 Hình Bảng điều hướng EMD B Xây dựng đồ định vị Trước nhúng tin, để tránh tình vượt ngưỡng ngưỡng (giá trị điểm ảnh