2.2.1. Quy trình thủy vân
Hình 2.7 – Quy trình thủy vân
a.Tạo thủy vân
Thủy vân phổ biến là dạng text hoặc dạng ảnh. Thủy vân có thể được biến đổi (mã hóa, chuyển đổi định dạng) trước khi nhúng vào ảnh. Các thuật toán nhúng thủy vân là một ảnh (ví dụ logo) được gọi là các thuật toán thủy vân hợp nhất ảnh.
Trong thực tế, để đảm bảo tính an toàn, thủy vân sẽ được nén để giảm dung lượng và hạn chế các mẫu dữ liệu đặc biệt trong thông tin ban đầu. Sau đó, thủy vân đó được nén sẽ được mã hóa bằng một phương pháp mã hóa có độ an toàn cao (thường sử dụng phương pháp mã hóa khóa bất đối xứng). Khóa bí mật được sử dụng trong quá trình mã hóa thủy vân sẽ được mã hóa bằng phương pháp mã hóa bất đối xứng sử dụng khóa công khai của người nhận.
31
Thủy vân – bao gồm thông tin mật đã được mã hóa cùng với khóa đó được mã hóa – được nhúng vào ảnh mang và gửi cho người nhận.
b.Nhúng thủy vân
Thủy vân có thể nhúng trực tiếp vào ảnh hay vào miền biến đổi của ảnh. Đối với ứng dụng bảo vệ bản quyền thì việc nhúng thủy vân vào miền biến đổi ảnh là cần thiết, để đảm bảo thủy vân bền vững trước các tác động đến ảnh như nén ảnh. Các thuật toán biến đổi ảnh phổ biến hiện này là: Biến đổi Fourier rời rạc (DFT – Discrete Fourier Transform), biến đổi Cosine rời rạc (DCT – Discrete Cosine Transform) và biến đổi sóng rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform). Trong đó, biến đổi được sử dụng nhiều nhất là DCT, vì đây là bước tiền xử lý quan trọng của nén JPEG, một chuẩn nén ảnh thông dụng nhất hiện nay.
Để đảm bảo sự thay đổi là ít nhất với ảnh mang, thủy vân thường được nhúng vào miền tần số giữa của ảnh sau khi biến đổi. Nguyên nhân là do các thành phần tần số thấp rất nhạy cảm với các thay đổi, nếu nhúng thủy vân vào miền tần số này rất dễ bị phát hiện. Trong khi đó, thành phần tần số cao thường bị loại bỏ trong quá trình nén ảnh do không làm giảm chất lượng ảnh, nếu nhúng thủy vân vào miền tần số cao sẽ rất dễ bị mất khi nén ảnh. Do đó, nhúng thủy vân vào miền tần số giữa của ảnh mang là thích hợp nhất.
Để đảm bảo chất lượng ảnh mang cũng như tính ẩn của thủy vân, người ta cũng sử dụng những tính chất của hệ thống thị giác người (HVS – Human Visual System) để áp dụng trong quá trình nhúng thủy vân. Một số đặc điểm của HVS:
Tương phản: Mắt người nhạy cảm với sự có mặt của một tín hiệu trong một tín hiệu khác.
Tần số: Mắt người đặc biệt nhạy cảm với tần số thấp.
Độ chói: Sự thay đổi với các giá trị độ chói cao hay thấp rất dễ bị phát hiện.
32
Vùng góc cạnh hoặc có cấu trúc: Hệ thống thị giác người ít nhận biết sự thay đổi trên các vùng này hơn là các vùng nhẵn, phẳng.
c. Phát hiện thủy vân và tách thủy vân
Khi nhận được một bức ảnh, nếu chưa biết chắc ảnh có thủy vân hay không, thì công việc đầu tiên là xác định xem trong ảnh có thủy vân hay không. Nếu khẳng định được trong ảnh có thủy vân thì mới nghĩ đến chuyện xác định xem thủy vân đó là gì.
Để so sánh sự giống nhau giữa ảnh gốc và ảnh “nghi ngờ có thủy vân”, người ta thường dùng hai tiêu chuẩn sau đây:
Tỷ số của tín hiệu nhọn với nhiễu – PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dB MSE PSNR 2 10 255 log . 10
với MSE là sai số bình phương trung bình (mean square error). Với ảnh kích thước MxN, MSE được tính theo công thức sau:
1 1 2 0 0 1 ( ( , ) '( , )) * M N i j MSE W i j W i j M N Trong đó:
W(i, j) – giá trị màu của điểm ảnh tại vị trí (i, j) của ảnh ban đầu.
W’(i,j) – giá trị màu của điểm ảnh tại vị trí (i, j) của ảnh đang tách thủy vân.
Hệ số tương quan chuẩn – NC (Normalized Correlation)
1 0 1 0 2 1 0 1 0 )) , ( ( ) , ( ' ). , ( M i N j M i N j j i W j i W j i W NC
Câu trả lời về sự tồn tại của thủy vân có thể được xác định bằng một ngưỡng τ, nếu NC > τ thì tìm thấy thủy vân, ngược lại thì khẳng định ảnh không có thủy vân.
33
Để tách thủy vân ra khỏi ảnh mang, ta dựng khóa K trong quá trình nhúng và ảnh đó nhúng thủy vân. Việc tách thủy vân tùy vào loại thủy vân, có thể cần dùng ảnh gốc (non-blind watermarking) hay không cần dùng ảnh gốc (blind watermarking). Quy trình tách thủy vân ngược với quy trình nhúng thủy vân.
d.Giải mã
Trong trường hợp thủy vân là thông tin hiểu được (ảnh logo hay thông điệp không mã hóa) thì tách thủy vân ra khỏi ảnh mang là chúng ta đã hoàn thành. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhưng nếu thủy vân đó được mã hóa trước khi được nhúng thì việc giải mã là cần thiết. Trong trường hợp này, thủy vân gồm thông tin mật đã được mã hóa và khóa đó được mã hóa, chúng sẽ được phân tách. Sau đó, khóa được giải mã, và dùng khóa này để giải mã thông điệp mã hóa, thu thông điệp gốc. 2.2.2. Các yêu cầu với thủy vân
Tùy theo mỗi loại thủy vân, các yêu cầu với chúng cũng có một số điểm khác biệt:
a.Tính bền vững
Nhìn chung, một thủy vân phải bền vững với các phép biến đổi như chuyển đổi tín hiệu A/D (analog to digital – tín hiệu tương tự sang tín hiệu số) và D/A, các phép nén mất dữ liệu, in, quét, nhiễu trên đường truyền. Với ảnh nói riêng, thủy vân phải bền vững với các phép biến đổi hình học như phép dịch chuyển, co dãn, hoặc cắt xén. Phương pháp thủy vân số phải đảm bảo sao cho việc không lấy lại được thủy vân tương đương với việc ảnh đã bị biến đổi quá nhiều, không có giá trị thương mại.
b.Tính ẩn
Việc nhúng thông tin vào ảnh sẽ làm biến đổi ảnh ít hay nhiều. Tính ẩn (trong loại thủy vân ẩn - invisible watermarking) yêu cầu sự biến đổi ảnh mang là nhỏ nhất có thể. Với các phương pháp thủy vân tốt sẽ làm cho thông
34
tin được nhúng trở nên vô hình trong ảnh mang, theo nghĩa là người dùng khó có thể nhận ra trong bức ảnh có giấu thông tin bằng mắt thường. Điều này có nghĩa là thủy vân làm ảnh hưởng rất ít đến chất lượng ảnh mang.
Trái với thủy vân ẩn, thủy vân hiện (visible watermarking) không cần tính chất ẩn đối với thủy vân được nhúng. Thực tế, loại thủy vân này yêu cầu thông tin nhúng vào ảnh phải được nhìn thấy để bảo vệ bản quyền.
c. Sự sửa đổi ảnh mang
Sự sửa đổi ảnh mang là một tiêu chí quan trọng quyết định đến chất lượng của việc thủy vân số, mà trực tiếp là tính ẩn của thủy vân. Thủy vân phải đảm bảo việc gây ra ít sự thay đổi cho ảnh mang nhất, nghĩa là số lượng các pixel cần sửa là nhỏ nhất. Các kỹ thuật thủy vân tốt sẽ đảm bảo việc sửa đổi ảnh mang là ít nhất có thể, từ đó đảm bảo tính ẩn của thủy vân, xa hơn là tính bền vững và toàn vẹn dữ liệu, vì nếu khó nhận biết trong ảnh có thủy vân hay không sẽ đảm bảo thủy vân ấy an toàn hơn, giảm bớt sự phá hoại của kẻ gian.
d.Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu
Thông thường, ảnh sau khi đó nhúng thủy vân, nếu không gặp sự thay đổi nào, khi muốn lấy thủy vân ở các bức ảnh đó, thường sẽ rất dễ dàng và thủy vân được lấy ra cũng đúng với thủy vân gốc.
e. Tính an toàn của thủy vân
Thông thường, thủy vân sau khi được tách ra khỏi ảnh là có thể hiểu ngay ý nghĩa của nó. Tuy nhiên, trên thực tế, để đảm bảo tính an toàn của thông tin ấy, các thuật toán mã hóa dữ liệu sẽ được áp dụng. Thủy vân sau khi được tạo ra, sẽ được mã hóa trước khi nhúng vào ảnh. Như vậy, khi tách thủy vân, ta cần thực hiện thêm bước giải mã để có thể hiểu được ý nghĩa của thủy vân ấy.
35
f. Dung lượng thông tin giấu
Đối với giấu tin, chỉ tiêu này gần như là quan trọng nhất vì mục đích của giấu tin là giấu được càng nhiều thông tin càng tốt. Tuy nhiên, đối với thủy vân, chỉ cần một lượng thông tin vừa đủ, chẳng hạn để chứng thực bản quyền, nhúng vào ảnh mang.
g.Tính hiệu quả của thuật toán thủy vân
Tính hiệu quả của thuật toán thủy vân cũng là một chỉ tiêu quan trọng đánh giá chất lượng của một phương pháp thủy vân số trong ảnh. Chỉ tiêu này đề cập đến tài nguyên (thời gian và bộ nhớ) cần thiết dùng để thực hiện phương pháp ấy.
Với chủ sở hữu, thời gian thực hiện thuật toán thủy vân phải đủ nhanh. Ngược lại, với kẻ gian, bài toán tách hoặc sửa đổi thủy vân phải là bài toán khó, như thế mới đảm bảo tính bền vững của thủy vân được giấu, từ đó mới đảm bảo bản quyền cho bức ảnh.
2.2.3. Các khuynh hướng tiếp cận của kỹ thuật thủy vân
a.Hướng tiếp cận theo miền không gian ảnh
Đây là hướng tiếp cận cơ bản và tự nhiên nhất của các kỹ thuật thủy vân. Miền không gian ảnh (spatial domain) là miền dữ liệu ảnh gốc, tác động lên miền không gian ảnh chính là tác động lên điểm ảnh, thay đổi trực tiếp giá trị của điểm ảnh. Hướng tiếp cận này rất tự nhiên vì khi nghĩ đến việc giấu tin trong ảnh, người ta nghĩ ngay đến việc thay đổi giá trị các điểm ảnh để giấu tin. Một phương pháp phổ biến trong hướng tiếp cận này là phương pháp thay thế bit ít quan trọng nhất LSB (Least Significant Bit).
Hạn chế của các phương pháp theo hướng tiếp cận này là không đảm bảo được tính bền vững của thủy vân. Nguyên nhân là do thủy vân được giấu trực tiếp trong các điểm ảnh, khi ảnh bị biến đổi bởi phép xử lý ảnh nào đó hoặc phép nén ảnh thì thủy vân sẽ bị sai lệch. Một hạn chế nữa là nếu thuật toán sử
36
dụng để nhúng thủy vân bị lộ thì thủy vân sẽ dễ dàng được lấy ra và sửa đổi theo nghĩa khác.
b.Hướng tiếp cận theo miền tần số ảnh
Miền tần số (frequency domain) hay miền biến đổi (transform domain) là miền nhận được sau khi biến đổi miền dữ liệu ảnh. Ảnh sẽ được thực hiện một phép biến đổi toán học F, sau đó thủy vân sẽ được nhúng vào miền này. Sau đó, thực hiện phép biến đổi ngược IF để thu được ảnh đã được nhúng thủy vân.
Miền biến đổi có thể nhận được sau các phép biến đổi tuyến tính hai chiều hoặc phi tuyến tính hai chiều như DFT, DCT, DWT, Haar, CWT. Ta có thể thực hiện phép biến đổi trên toàn bộ ảnh hoặc chia ảnh làm các khối không giao nhau và thực hiện phép biến đổi trên các khối này. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ưu điểm chung của các kỹ thuật trong hướng tiếp cận theo miền tần số ảnh là thủy vân số sẽ bền vững hơn do thủy vân không phải được nhúng trực tiếp bằng cách thay đổi giá trị các điểm ảnh, mà được nhúng vào các hệ số mới thu được qua các phép biến đổi như DCT, DFT,… Do đó, ảnh sau khi thủy vân có thể chịu được những tác động nhất định của môi trường. Nếu dùng các kỹ thuật theo hướng tiếp cận theo miền không gian, ảnh chịu những tác động trên hầu như sẽ không thể tách được thủy vân nữa, nhưng nếu sử dụng các kỹ thuật theo hướng tiếp cận miền tần số, chúng ta vẫn có thể tách thủy vân và hiểu được nó, mặc dù nó không còn như thủy vân gốc.
2.3. CÁC KỸ THUẬT THỦY VÂN
2.3.1. Kỹ thuật nhúng thủy vân theo miền không gian ảnh
Phương pháp phổ biến nhất theo hướng tiếp cận này là thay thế bit ít quan trọng nhất LSB – Least Significant Bit.
Phương pháp này chọn ra các bit ít quan trọng (ít quan trọng nhất để tạo nên màu của điểm ảnh) và thay thế chúng bằng các bit thông tin cần giấu. Để
37
khó bị phát hiện, thông tin thường được nhúng vào những vùng mắt người kém nhạy cảm với màu sắc.
Khi chuyển ảnh tương tự sang ảnh số, người ta chọn 3 cách thể hiện màu:
24 bit màu:
Mỗi điểm ảnh có thể nhận một trong 224 bít màu, mỗi màu được tạo từ ba màu cơ bản: Red (R), Green (G), Blue (B), có giá trị trong khoảng [0, 255] - 8 bit.
8 bit màu:
Mỗi điểm ảnh có thể nhận một trong 256 màu, chọn từ bảng màu.
8 bit dải xám:
Mỗi điểm ảnh có thể nhận một trong 256 sắc thái xám.
Áp dụng kỹ thuật LSB, mỗi điểm ảnh 24 bít có thể giấu được 3 bit thông tin. Mọi sự thay đổi trên điểm ảnh có trọng số thấp đều không gây nên sự chú ý của mắt người. LSB là bit có ảnh hưởng ít nhất tới việc quyết định màu sắc của mỗi điểm ảnh, vì vậy khi ta thay đổi bit này thì màu sắc của điểm ảnh mới sẽ gần như không khác biệt so với điểm ảnh cũ. Có thể so sánh LSB như chữ số hàng đơn vị của một số tự nhiên, khi bị thay đổi, giá trị chênh lệch giữa số cũ và số mới sẽ là ít nhất, so với khi ta thay đổi các chữ số ở hàng trăm hay hàng nghìn.
Sau đây là một ví dụ về phương pháp LSB: Giả sử cần giấu chữ cái A vào một ảnh. Chữ cái A có giá trị 65 trong hệ thập phân – tương ứng là 01000001 trong hệ nhị phân. Chọn tỉ lệ nhúng là một byte ảnh sẽ nhúng một bit thông tin, tức là cứ 8 bit thì sẽ thay đổi bit ít quan trọng nhất trong 8 bit ấy bằng một bit của thông tin cần giấu.
Để giấu chữ A ta cần ba điểm ảnh liên tiếp. Giả sử các điểm ảnh trước khi nhúng là:
38
00100100 10010000 10101010 11100101 01010100 01100110 01110010 11001001 01001011
Trong mỗi nhóm 8 bit, ta coi bit tận cùng bên phải là bit ít quan trọng nhất, ta sẽ thay thế các bit này bằng các bit tương ứng của chữ A. Kết quả sau khi nhúng chữ A:
00100100 10010000 10101011 11100100 01010100 01100110 01110010 11001000 01001011
Các bít gạch chân là các bit bị lật. Khi muốn giấu được nhiều thông tin hơn, nhất là đối với ảnh màu, có thể dùng hai bit ít quan trọng nhất để giấu tin, chất lượng của ảnh vẫn không thay đổi đáng kể nếu chỉ nhìn bằng mắt thường.
a. Thuật toán
Hai thuật toán được dùng phổ biến nhất trong phương pháp nhúng thủy vân dùng LSB là nhúng lật từng bit và nhúng đơn giản. Sau đây trình bày hai thuật toán này:
Nhúng lật từng bit
- Ý tưởng: Tách các bit LSB của ảnh, sau đó tại mỗi bít sẽ giấu một thông điệp.
- Nhúng thủy vân:
Chuyển thông điệp cần giấu M sang dạng nhị phân
Đọc dữ liệu của ảnh vào mảng hai chiều.
Tách các bit cao (trừ bit LSB) của pixel ảnh từ trên xuống, từ trái sang ghép với bit thông điệp cần giấu. Quá trình được thực hiện cho đến khi giấu hết các bit thông điệp vào trong ảnh. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Tách thủy vân:
Lấy pixel theo trình tự đã giấu. Tách LSB của pixel được chọn chính là bit thông
39 Nhúng đơn giản
- Ý tưởng:
Chia miền LSB của ảnh thành nhiều khối có kích thước MxN.
Giấu các thông tin vào từng khối theo tính đồng chẵn lẽ của bit 1. - Nhúng thủy vân:
Chia phần thông tin ảnh (ma trận hai chiều điểm ảnh) thành các khối nhỏ có kích thước MxN.
Mỗi khối nhỏ này sẽ được dùng để giấu một bít thông tin theo quy tắc sau: sau khi giấu thì tổng số bít 1 trong khối và bit thông tin cần giấu sẽ có cùng tính chẵn lẻ.
- Tách thủy vân:
Chia khối dữ liệu của ảnh theo kích thước dùng để giấu, trong mỗi khối đó tách các LSB của khối đếm số bit 1 nếu số bit 1 là chẵn thì viết bit đầu ra là 0, nếu số bit 1 là lẻ thì viết bit đầu ra là 1.
b. Ưu nhược điểm
Ưu điểm:
- Ưu điểm cơ bản của phương pháp LSB là giấu được nhiều thông tin: Với ảnh 24 bit/1 điểm ảnh, dùng một bit có trọng số thấp có thể giấu