Trong bài viết này, một thuật toán thủy vân ảnh số mạnh dựa trên biến đổi sóng nhỏ rời rạc (DWT), biến đổi cosin rời rạc (DCT), phân tích giá trị riêng (SVD) và đặc trưng SIFT để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ ảnh số. Trong giải pháp đề xuất, đặc trưng SIFT của ảnh được xác định và dùng để nhúng watermark.
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.2019.00041 MỘT THUẬT TOÁN THỦY VÂN ẢNH SỐ MẠNH DỰA TRÊN DWT, DCT, SVD VÀ ĐẶC TRƯNG SIFT Võ Thành C1, Võ Phước Hưng1, Trầm Hoàng Nam1, Nguyễn Thái Sơn1, Đỗ Thanh Nghị2 Khoa Kỹ thuật Công nghệ, Trường Đại học Trà Vinh Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Cần Thơ vothanhc@tvu.edu.vn, hungvo@tvu.edu.vn, tramhoangnam@tvu.edu.vn, thaison@tvu.edu.vn, dtnghi@cit.ctu.edu.vn TÓM TẮT: Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ Internet, trao đổi liệu số hình ảnh, âm thanh, video văn qua môi trường Internet ngày dễ dàng Vì vậy, làm để bảo vệ toàn vẹn quyền liệu số trở thành vấn đề mang tính cấp thiết Trong báo này, thuật toán thủy vân ảnh số mạnh dựa biến đổi sóng nhỏ rời rạc (DWT), biến đổi cosin rời rạc (DCT), phân tích giá trị riêng (SVD) đặc trưng SIFT để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ ảnh số Trong giải pháp đề xuất, đặc trưng SIFT ảnh xác định dùng để nhúng watermark Kết thực nghiệm cho thấy chất lượng ảnh sau nhúng tốt hơn, độ bền vững cao trước cơng Ngồi ra, watermark rút trích từ ảnh nhúng mà khơng cần u cầu ảnh gốc Từ khóa: Dữ liệu số, thủy vân số, watermark, DWT, DCT, SVD, SIFT I GIỚI THIỆU Ngày nay, với phát triển nhanh chóng cơng nghệ thơng tin truyền thơng, việc trao đổi nội dung số dạng text, image, audio video qua môi trường Internet ngày trở nên phổ biến Bên cạnh thuận lợi cịn tồn nhiều vấn đề liên quan đến nội dung số truyền qua môi trường Internet làm để bảo vệ toàn vẹn liệu, quyền, quyền sở hữu trí tuệ,… [1], [2] Hiện có nhiều giải pháp để bảo vệ nội dung số chia thành hai loại chính: mật mã (cryptography) giấu tin (data hiding) [3] Mật mã kỹ thuật mã hóa liệu thành dạng mà người hiểu trước gửi Người nhận phải giải mã thông điệp nhận khóa người gửi cung cấp Như thơng điệp sau giải mã trở thành thơng điệp gốc khơng bảo vệ Ngồi cryptography khơng che dấu giao tiếp, có nghĩa bên thứ ba thấy liệu mã hóa truyền mạng, điều gây tò mò, nghi ngờ làm cho họ tìm cách giải mã thơng tin bí mật Giấu tin kỹ thuật giấu thông tin mật vào nội dung số cho bên thứ ba không phát thay đổi nội dung số truyền qua Internet Các thuật tốn giấu tin phân thành hai loại steganography watermarking Một thuật toán steganography tốt phải thỏa mãn hai tính chất khả nhúng cao chất lượng nội dung số sau giấu tin phải trì Nếu thơng tin mật bị tiết lộ xem steganography bị thất bại Ngược lại, watermarking tồn thơng tin mật biết Mục tiêu watermarking để thông tin mật không bị gỡ bỏ hay thay đổi Đối với watermarking, chuỗi thơng tin mật (cịn gọi watermark) nhúng vào thông điệp gốc để bảo vệ quyền xác thực quyền sở hữu trí tuệ Một thuật tốn watermarking tốt phải thỏa mãn hai tính chất: tính khơng cảm thụ (imperceptibility) tức khó phát watermark nhúng vào thơng điệp gốc, tính bền vững (robustness) tức watermark khó bị thay đổi công Các kỹ thuật watermarking ảnh số chia thành hai loại dựa vào miền nhúng watermark là: miền khơng gian miền tần số Các kỹ thuật dựa miền không gian nhúng watermark vào ảnh gốc cách thay đổi trực tiếp giá trị điểm ảnh ảnh gốc công thức cụ thể Một số kỹ thuật watermarking miền không gian dựa tương quan (Correlation Based Techinique), LSB (Least Significant Bit) [4] Các kỹ thuật dựa miền không gian thường đơn giản, dễ cài đặt Tuy nhiên thay đổi trực tiếp giá trị điểm ảnh nên chất lượng ảnh sau nhúng không cao watermark không bền vững trước công Các kỹ thuật dựa miền tần số chuyển đổi ảnh từ miền không gian sang miền tần số (hay gọi miền chuyển đổi), việc nhúng watermark thực cách thay đổi giá trị hệ số miền chuyển đổi Các kỹ thuật dựa miền tần số Discrete Cosine Transform (DCT) [5], Discrete Wavelet Transform (DWT) [6], Discrete Fourier Transform (DFT), Singular Value Decomposition (SVD) [7], [8], [9] Các kỹ thuật dựa miền chuyển đổi cho chất lượng ảnh sau nhúng tốt watermark bền vững phép xử lý ảnh nén, không mạnh công dạng cắt (cropping), thay đổi tỷ lệ (scaling), quay (rotation) Vì hướng tiếp cận cách kết hợp hai nhiều miền chuyển đổi nhúng watermark đem lại kết tốt Một số phương pháp kết hợp thường gặp DWT-DCT [10], DWT-SVD [11], [12], DCT-DWT-SVD [13], [14], [15], SVD-APBT, DWT-APDCBT-SVD [16] Trong báo này, đề xuất giải pháp thủy vân số dựa DWT, DCT, SVD đặc trưng cục bất biến SIFT Kết thực nghiệm cho thấy giải pháp đề xuất tốt số giải pháp trước Phần lại báo tổ chức sau Phần II giới hiệu SIFT, DWT, DCT SVD Giải pháp đề xuất trình bày chi tiết phần III Phần IV trình bày kết thực nghiệm Kết luận hướng phát triển trình bày phần V Võ Thành C, Võ Phước Hưng, Trầm Hoàng Nam, Nguyễn Thái Sơn, Đỗ Thanh Nghị 323 II CƠ SỞ LÝ THUYẾT A Giới thiệu SIFT SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [17] đặc trưng cục bất biến phép biến đổi tỷ lệ, tịnh tiến, phép quay, không đổi phần thay đổi góc nhìn, đồng thời mạnh với thay đổi độ sáng, che khuất, nhiễu Phương pháp trích rút đặc trưng SIFT tóm tắt sau: (1) Phát điểm cực trị không gian tỷ lệ (Scale-Space extrema detection): Sử dụng hàm sai khác Gaussian (Different of Gaussian - DoG) để xác định tất điểm hấp dẫn tiềm mà bất biến với tỷ lệ hướng ảnh; (2) Định vị điểm hấp dẫn (Keypoint localization): Ứng với vị trí tiềm năng, hàm kiểm tra đưa để định xem điểm hấp dẫn tiềm có lựa chọn hay khơng Các điểm hấp dẫn lựa chọn dựa việc đo lường tính ổn định chúng; (3) Xác định hướng cho điểm hấp dẫn (Orientation assignment): Một nhiều hướng gán cho vị trí điểm hấp dẫn dựa hướng gradient cục ảnh; (4) Mô tả điểm hấp dẫn (Keypoint descriptor): Các gradient ảnh cục xác định tỷ lệ chọn vùng bao quanh điểm hấp dẫn Các gradient biểu diễn sang dạng mà cho phép bất biến với thay đổi hình dạng điều kiện chiếu sáng B Lý thuyết DWT (Discrete Wavelet Transform) DWT kỹ thuật toán học thường sử dụng xử lý tín hiệu nén ảnh Trong phép biến đổi DWT hai chiều, ảnh gốc I phân tích thành bốn băng tần có kích thước ½ ảnh gốc: LL (low frequency component in horizontal and vertical direction), LH (low frequency component in horizontal direction and high frequency in vertical direction), HL (high frequency component in horizontal direction and low frequency in vertical direction), HH (high frequency component in horizontal direction and high frequency in vertical direction) Hình biểu diễn cho phân tích ảnh gốc I(NxN) thành bốn băng tần LL, LH, HL, HH có kích thước (N/2, N/2) Hình Một ví dụ phép biến đổi DWT hai chiều mức Các kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DWT thường nhúng watermark vào băng tần với hệ số tương quan khác Do LL có tần số thấp chứa thông tin quan trọng ảnh nên sử thay đổi nhỏ ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh Tương tự băng tần HH có tần số cao nên không bền vững trước công nén JPEG Do báo băng tần HL, LH sử dụng để nhúng watermark Sau việc xây dựng lại ảnh thủy vân I’ từ băng tần nhúng watermark thực phép biến đổi ngược IDWT (Inverse Discrete Wavelet Transform) C Lý thuyết DCT (Discrete Cosine Transform) DCT kỹ thuật chuyển đổi ảnh từ miền không gian sang miền tần số Trong phép biến đổi DCT, ảnh ban đầu chia thành khối có kích thước NxN giống nhau, phép biến đổi DCT áp dụng khối NxN theo cơng thức (1) ( Trong đó: ( ) ) ( ) ( )∑ ∑ ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) (1) {√ Trong công thức biến đổi DCT, f(x, y) giá trị điểm ảnh vị trí (x, y) F(u, v) hệ số DCT vị trí (u, v) ma trận hệ số DCT D Lý thuyết SVD (Singular Value Decomposition) SVD phép biến đổi thường sử dụng xử lý tín hiệu phân tích thành phần Trong phép biến đổi SVD, ma trận M phân tích thành ba ma trận có kích thước với M theo cơng thức sau: M=U*S*VT Trong đó: M: ma trận cấp NxN U, V: ma trận trực chuẩn cấp NxN S: ma trận đường chéo khơng âm cấp NxN (2) 324 MỘT THUẬT TỐN THỦY VÂN ẢNH SỐ MẠNH DỰA TRÊN DWT, DCT, SVD VÀ ĐẶC TRƯNG SIFT ( ) [ ( Các phần tử ma trận S gọi giá trị riêng, thỏa ( riêng có tính ổn định cao chứa đựng phần lớn thông tin ảnh ) ) ] (3) ( ) ( ) Các giá trị III GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT Trong báo này, chúng tơi đề xuất thuật tốn thủy vân số dựa DWT, DCT, SVD đặc trưng SIFT Thuật toán đề xuất gồm hai giai đoạn: giai đoạn nhúng watermark vào ảnh gốc giai đoạn rút trích watermark từ ảnh nhúng A Thuật toán nhúng Watermark Trong phần mô tả làm để nhúng watermark vào ảnh gốc Trước tiên thuật tốn SIFT áp dụng để tính tốn điểm đặc trưng ảnh Vì số lượng điểm đặc trưng SIFT ảnh lớn nên chọn N điểm đặc trưng có đường kính vùng mơ tả lớn 64 vùng mô tả không chồng lắp lên để nhúng watermark Watermark nhúng vào N vùng có kích thước 64x64 với tâm điểm đặc trưng Hình Sơ đồ nhúng watermark Đầu vào: I: ảnh gốc, W: watermark, N: số vùng nhúng watermark W Đầu ra: I’: ảnh sau nhúng watermark W Các bước thực hiện: - ước : Áp dụng thuật toán SIFT lên ảnh gốc I chọn N điểm đặc trưng SIFT có đường kính vùng mơ tả lớn 64 vùng mô tả không chồng lắp lên - ước 2: Lặp i=1 đến N Nếu i