3.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐỐI SÁNH BỀN VỮNG
Nghiên cứu đầu tiên theo hướng đối sánh bền vững phải kể đến J. Fridrich và cộng sự [44] sử dụng ma trận hệ số DCT làm đặc trưng để phát hiện vùng sao chép, nhưng trong bài báo của tác giả không đề cập cụ thể về phương pháp và thử nghiệm của thuật toán. Sau đó, Y. Huang và cộng sự [56] cải tiến bằng cách xây dựng vectơ đặc trưng có số chiều là 16, tuy nhiên thuật toán này chưa hiệu quả, vectơ đặc trưng có số chiều lớn. Y. Cao và cộng sự [25] đề xuất một thuật toán bằng cách vẽ một hình tròn trên ma trận hệ số DCT của mỗi khối để xác định ra 4 đặc trưng làm vectơ đặc trưng, qua thử nghiệm thuật toán hiệu quả với thao tác làm mờ nhưng không thấy có đánh giá về thao tác nén và thêm nhiễu, hơn nữa cách vẽ hình tròn như vậy lại bỏ qua giá trị DC (giá trị đóng vai trò quan trọng của ma trận hệ số DCT) khiến hiệu quả của thuật toán giảm đáng kể. Trong [99], Popescu đề xuất thuật toán dựa trên thành phần chính PCA (Principal component analysis) để giảm số chiều của
vectơ đặc trưng bằng cách chỉ lấy một nửa giá trị của khối thay vì sử dụng toàn bộ để làm vectơ đặc trưng. Trong [80] Lou đề xuất thuật toán sử dụng 7 đặc trưng màu sắc của mỗi khối ảnh làm vectơ đặc trưng.
Dưới đây để tiện theo dõi, luận án trình bày cách trích chọn đặc trưng của hai kỹ thuật được sử dụng để so sánh với kỹ thuật đề xuất.
3.2.1Kỹ thuật dựa trên 7 đặc trưng màu
Với thuật toán của Lou [80], sau khi chia ảnh thành các khối chờm nhau thì mỗi khối sẽ ứng với 7 đặc trưng gọi là c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, được tính như sau:
- Trong đó c1, c2, c3 là giá trị trung bình của thành phần màu R, G, B tương ứng của mỗi khối.
- Chuyển đổi ảnh màu thành ảnh đa mức xám theo công thức I = 0.299R + 0.587G + 0.114B, chia khối thành 2 phần bằng nhau theo 4 hướng như hình dưới
đây: