4.2.1 Điểm cô lập
Điểm ảnh x được gọi là điểm cô lập nếu khoảng cách mầu từ x đến tất cả các điểm ảnh còn lại lớn hơn ngưỡng d cho trước: d x y( , )> d "y
Trong luận văn này tác giả đã xây dựng chương trình phân tích điểm cô lập của ảnh bitmap 8bpp. Để có thể tìm được giá trị thực nghiệm của d tác giả đã chạy chương trình phân tích 629 ảnh, kết quả chương trình chỉ ra chúng ta nên chọn d trong đoạn từ 28 đến 32.
49
4.2.2 Ứng dụng phân cụm trên ảnh bitmap 8bpp
Trong phần trước chúng ta đã thấy điểm ảnh cô lập có mầu khác xa với các mầu còn lại, chính vì thế khi chúng ta thực hiên giấu tin trên điểm ảnh cô lập thì giá trị mầu tại điểm ảnh cô lập sẽ bị thay đổi nhiều, như vậy sẽ có sự khác biệt lớn giữa ảnh gốc và ảnh chứa tin mật tại các điểm ảnh cô lập. Do đó dễ dẫn tới khả năng bị phát hiện giấu tin. Để nâng cao chất lượng ảnh khi giấu tin chúng ta thực hiện theo các bước sau :
+) Với ngưỡng d cho trước, chúng ta phân tích ảnh để tìm số lượng mầu cô lập trong palete. Giả sử chúng ta có k mầu cô lập : u u1, ,...,2 uk
+) Phân cụm lại các mầu không cô lập của ảnh 8bpp. Ởđây chúng ta sẽ phân thành 256 – 2*k cụm, như vậy chúng ta sẽ còn dư k mầu đểđiều khiển chất lượng.
+) Sao chép k mầu cô lập sang k mầu dư. Khi đó ta sẽ có k mầu v v1, ,...,2 vk mang các giá trị mầu tương ứng với mầu cô lập.
+) Thực hiện thuật toán giấu tin trên ảnh 8bpp với điều kiện sau : Next(ui) = vi và c(ui) + c(vi) = 1
Phân tích thuật toán:
Như vậy khi chúng ta thực hiện giấu tin tại các điểm cô lập, giả sử là u1 thì mầu u1 sẽ chuyển thành mầu vi, nhưng thực chất hai mầu này giống hệt nhau nên ảnh không hề thay đổi tại các điểm cô lập, do đó nâng cao chất lượng của ảnh chứa tin mật. Thêm một lưu ý nữa là khi thực hiện giải tin mật thì chúng ta cần có giá trị của tham số d, điều này giúp nâng cao tính bảo mật của thuật toán giấu tin.
50
Kết luận chung
Trong luận văn này tác giả tập trung nghiên cứu về thuật toán giấu tin trong ảnh dựa trên lý thuyết Modul và thuật toán phân cụm ảnh dựa trên thuật toán phân cụm Kmean, đồng thời tác giả cũng chỉ ra được ứng dụng của việc phân cụm ảnh vào bài toán giấu tin. Các kết quảđạt được trong luận văn là:
+) Trình bày chi tiết về bài toán giấu tin trong chương 1
+) Trong chương 2 tác giả trình bày về lý thuyết Modul và sơ đồ giấu tin, giải tin mật dựa trên lý thuyết Modul.
+) Dựa trên thuật toán phân cụm Kmean, ở chương 3 tác giả trình bày cách tiếp cận của mình trong việc khởi tạo tâm cụm và tăng tốc độ thuật toán.
+) Chương 4 tác giả trình bày những ứng dụng của phân cụm ảnh vào bài toán giấu tin.
+) Đồng thời trong luận văn này, tác giả đã xây dựng chương trình cho phép người dùng phân cụm ảnh và giấu tin trong ảnh. Đây là chương trình có tính ứng dụng trong thực tế, đặc biệt là trong vấn đề truyền tin mật trên Internet.
Tuy nhiên do hạn chế về mặt thời gian và kinh nghiệm, luận văn này không tránh khỏi những sai sót. Tác giả rất mong nhận được sự đóng góp của thầy cô và các bạn đồng nghiệp để luận văn được hoàn thiện hơn.
51
Danh mục tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt
1. PGS.TS Phạm Văn Ất, ThS Nguyễn Hữu Cường, Giấu tin trong ảnh nhị phân và
ứng dụng, Khoa công nghệ thông tin, Trường Đại học Giao Thông Vận Tải.
2. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2002.
Tài liệu tiếng Anh
1. Y.Chen, H.Pan, Y.Tseng, A secure of data hiding scheme for two-color images, in IEEE symposium on computers and communications, 2000.
2. M.Y.Wu, J.H.Lee, Anovel data embedding method for two-color fascimile images, in Proceedings of international symposium on multimedia information processing. Chung-Li, Taiwan, R.O.C, 1998
3. Phan Trung Huy, Vũ Phương Bắc, Nguyễn Mạnh Thắng, Trương Đức Mạnh, Vũ Tiến Đức, Nguyễn Tuấn Nam, A new CPT extension scheme for high data embedding ratio in a binary image, in Proceedings of The first International Conference on Knowledge And Systems Engineering, KSE2009, pp. 61—66.