Theo hình ..5 R-M, S-M là tuyến tính trong khi RM và SM có thể được mô phỏng bởi hai phương trình bậc 2. chúng tôi sẽ diễn giải phương trình (5), mà không được chứng minh trong kỹ thuật ước lượng độ dài thông điệp RS.
Trước hết,chúng tôi sử dụng một phép biến đổi tọa độ T1: [p/2,1-p/2] → [0,1],và tọa độ 0, p/2, 1/2, 1-p/2 trong hệ thống tọa độ ban đầu sẽ được chuyển sang p/(p-2), 0, 1/2, 1 trong hệ thống tọa độ mới.
Trong hệ thống tọa độ mới, những điểm (0, R-M(p/2)) và 1, R-M(1-p/2) quyết định phương trình:
R-M(x) = [R-M(1-p/2) – R-M(p/2)]x + R-M(p/2) (7) Tương tự như vậy, S-M(x) quyết định bởi những điểm (0, S-M(p/2)) và (1,S-M(1-p/2)).
S-M(x) = [S-M(1-p/2) – S-M(p/2)]x + S-M(p/2)
(8)
SM(x) có thể quyết định bởi những điểm (0, SM(p/2)), (1/2, SM(p/2)) và (1, SM(1-p/2))
SM(x) = 2[SM(p/2) + SM(1-p/2) – 2SM(1/2)]x2 + [-SM(1-p/2) – 3SM(p/2) + 4SM(1/2))] + SM(p/2)
(9)
RM(x) có thể quyết định bởi những điểm (0,RM(p/2)), (1/2, RM(p/2)) và (1, RM(1-p/2))
RM(x) = 2[RM(p/2) + RM(1-p/2) – 2RM(1/2)]x2 + [-RM(1-p/2) – 3RM(p/2)
+ 4RM(1/2))] +RM(p/2)
(10)
Theo giả thiết (3), RM(x) và R-M giao nhau tại x = 0 trong hệ thống tọa độ ban đầu, vì thế x= p/(p-2) là trong hệ thống tọa độ mới, và có thể tính toán
2[RM(p/2) + RM(1 - p/2) – 2RM(1/2)]x2 + [-RM(1 - p/2) – 3RM(p/2 + 4RM(1/2))] + RM(p/2) = [R-M(1 - p/2) – R-M(p/2)]x + R-M(p/2) (11)
Tương tự như vậy,S-M và SM cúng giao nhau tại p/(p-2), sau đó:
2[SM(p/2) + SM(1 - p/2) – 2SM(1/2)]x2 + [-SM(1 - p/2) – 3SM(p/2 + 4SM(1/2))] + SM(p/2) = [S-M(1 - p/2) – S-M(p/2)]x + S-M(p/2) (12) Từ (11) trừ (12) mang lại 2[RM(p/2) – SM(p/2) + RM(1-p/2) – SM(1 - p/2)]x2 + [R-M(p/2) – S-(p/2) – R-M(1 - p/2) – S-M(1 – p/2) – RM(1 – p/2) – SM(1 – p/2) – 3RM(p/2) – SM(p/2)]x + RM(p/2) – SM(p/2) – R-M(p/2) – S-M(p/2) (13) Giả sử d0 = RM (p/2) – SM (p/2), d1 = RM (1- p/2) – SM (1- p/2), d-0 = R-M (p/2) – S-M (p/2), d-1 = R-M (1-p/2) – S-M (1-p/2). 2(d1 + d0)x2 + (d-0 – d-1 – d1 – 3d0)x + d0 – d-0 = 0
2.2.3.2. Sự linh hoạt của thuật toán phát hiện RS
Sự chính xác của RS là dựa trên các giả thiết (3) hoặc (4). Một giả thiết không được nắm giữ thì phương trình bậc hai (5) sẽ không được giữ. Vì vậy, khi tỷ lệ được nhúng là thấp, những sai sót trong giả thiết sẽ tạo nên sự không chính xác. Và khi không có thông điệp được nhúng trong ảnh, tỷ lệ báo động sai là cao. Trong phần này, sẽ phân tích thêm trên giả thiết (3), và một thuật toán ước lượng tỷ lệ thực tế được nhúng một cách chính xác. Mặt nạ M [0 1 1 0] cố định: là sử dụng trong phương pháp quy ước RS. Tuy nhiên, thực tế RM(0) là không hoàn toàn bằng với R-M(0) đối với mặt nạ này. Điều ban đầu sai có thể dẫn đến ước lượng sai nghiêm trọng. Trong thuật toán mới này, cần thiết lập một mặt nạ bằng cách lựa chọn các loại N mặt nạ khác nhau. Ví dụ,
một trong những 4_tuple mặt nạ trong các mặt nạ thiết lập có thể được kí hiệu bởi Mi i = 1, 2, …, N. Giả sử i(0) i(0) i M M M R =R− −R ε và (0) (0) i i i M M M S =S− −S ε , vậy phương trình
(5) sẽ được chuyển sang
(dMi +d Mi) (x2+ d−0Mi −d−1Mi −d1Mi − d0Mi )x+d0Mi −d−0Mi =εRMi +εSMi
0
1 3
2 (14)
Theo phương pháp RS, có thể lựa chọn một phiên bản những mặt nạ khác nhau, cho mỗi Mi sẽ nhận được một bộ giá trị của
(1 p/2),S (1 p/2),R (1 p/2),S (1 p/2),R (p/2),S (p/2),R (p/2),S (p/2).
RMi − Mi − −Mi − −Mi − Mi Mi −Mi −Mi
Sau đó có thể tính toán những tham số trong (5) và có được một phương trình tương ứng với Mi tuần tự.
Chỉ khi εRMi +εSMi ban đầu là rất gần tới 0, kết quả phát hiện có thể chính xác.
Giả sử (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(d Mi d Mi ) b d Mi d Mi d Mi d Mi c d Mi d Mi
a=2 1 + 0 , = −0 − −1 − 1 −3 0 , = 0 − −0
Sau đó bên trái của phương trình (14)
(dMi d Mi ) (x2 d 0Mi d 1Mi d1Mi d0Mi)x d0Mi d 0Mi
0
1 3
2 + + − − − − − + − − (15)
Được thay đổi vào ax2 + bx + c, sau khi đã bình phương, nó trở thành
( 2) 2 2 3 4 2x 2abx 2ac b x 2bcx c a + + + + + (16)
Sau đó tính toán khác nhau của (16), đã nhận được
( ac b )x bc abx x a 6 4 2 2 4 2 3 + 2 + + 2 + (17)
Để có được giá trị tối thiểu của εRMi +εSMi , chúng tôi cho giá trị của (16) bằng 0 như sau:
(4 2 ) 2 0
6
4a2x3+ abx2+ ac+ b2 x+ bc=
(18)
Lựa chọn một cách thích hợp từ ba gốc của (18) như là p, và thay nó vào trong (15), có thể thu được giá trị của (15) QMj hiện tại dưới mặt nạ Mj, tương
tự như vậy có thể thu được cái khác QMj hiện tại dưới mặt nạ Mi, i = 1, 2, …, N, i≠ j.
Chọn giá trị tối thiểu từ tất cả các tập hợpcủa Q, và ghi lại tương ứng với p và mặt nạ. Sau đó mặt nạ này là tối ưu nhất cho hình ảnh hiện thời và p là giá trị ước lượng chính xác nhất.
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
3.1. Môi trường cài đặt chương trình
Trong quá trình thực hiện cài đặt chương trình có sử dụng chương trình MATLAB để viết chương trình và đưa ra kết quả.
3.2. Cơ sở dữ liệu thử nghiệm
Dữ liệu thực hiện gồm có 100 ảnh JPEG, bao gồm 50 ảnh được chụp từ máy ảnh kỹ thuật số khôi phục sang ảnh bitmap cấp xám bằng trình xử lý photoshop.
Chất lượng ảnh sau khi nhúng thủy vân được đánh giá thông qua ước lượng độ dài thông điệp được nhúng ngẫu nhiên thông điệp từ 10% đến 100%. Thực hiện thực nghiệm trên kỹ thuật phát hiện RS và kỹ thuật phát hiện RS cải tiến.
Bảng 3: là bảng đưa ra một số ảnh được sử dụng để phát hiện.
Hình 6: Tập các ảnh được sử dụng để phát hiện ảnh có giấu tin.
3.3. Bảng kết quả thực nghiệm (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.3.1. Kết quả thử nghiệm trên kỹ thuật RS
Bảng 14: Bảng thông kê ước lượng độ dài thông điệp bằng kỹ thuật RS
Lượng tin giấu (%) Kết quả phát hiện đúng Số ảnh phát hiện đúng Tỉ lệ % 0% 38 76 10% 48 96 20% 46 92 30% 45 90 40% 47 94 50% 48 96 60% 42 84 70% 46 92 80% 49 98 90% 50 100 100% 48 96 N N hận xét:
Phương pháp phát hiện RS là chính xác hơn cho những thông điệp là rải rác ngẫu nhiên trong ảnh đã được giấu tin hơn là những thông điệp được giấu tuần tự trong ảnh.
Trong mọi trường hợp, ảnh đã được giấu tin đã được phân biệt từ ảnh gốc ban đầu và ước lượng độ dài thông điệp trong phần trăm độ dài thông điệp.
3.3.2. Kết quả thực nghiệm trên kỹ thuật RS cải tiến
Bảng 5: là bảng đưa ra 5 ảnh chuẩn được sử dụng để thống kê trong phương pháp RS cải tiến.
Hình 7: Tập 5 ảnh chuẩn được sử dụng để thống kê trong phương pháp RS cải tiến.
Bảng 26: Là Bbảng thông kêkiểm tra kết quả thực nghiệm ước lượng độ dài thông điệp
bằng kỹ thuật RS và kỹ thuật RS cải tiến (theo tỉ lệ %).
Lượng tin giấu (%) 5 ảnh chuẩn 50 ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số
RS DRS RS DRS
0% 1.48 0.26 1.89 0.76
10% 11.66 10.56 8.71 9.45
30% 32.70 30.07 29.42 29.51 40% 41.90 40.20 39.37 39.52 50% 52.98 50.50 50.56 50.20 60% 59.81 60.00 58.55 58.01 70% 72.07 70.33 72.44 70.87 80% 79.67 79.04 80.61 78.88 90% 91.08 90.19 90.85 89.69 100% 96.95 99.16 97.37 99.78 Nhận xét:
Phương pháp này đã được cải tiến từ phương pháp phát hiện RS truyền thống bằng cách lựa chọn mặt nạ một cách linh hoạt. Phương pháp này có những lợi thế tỉ lệ báo động sai và tỉ lệ mất mát thông tin là rất thấp, tỉ lệ ước lượng được nhúng chính xác hơn và tôc độ phát hiện nhanh hơn. Lý thuyết suy diễn của phương trình ước lượng độ dài của phương pháp RS cũng được đưa ra.
Đánh giá:
Để so sánh tỉ lệ chính xác của phương pháp DRS và phương pháp truyền thống RS, đã thực hiện thử nghiệm trên 100 ảnh. Để giảm tỉ lệ báo động sai và tỉ mất thông tin, chúng tôi lựa chọn 0.03 ngưỡng dựa trên các thực nghiệm. Tỉ lệ chính xác của các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra trên bảng 26. Đối với phương pháp truyền thống RS, phương pháp này có thể tỉ lệ báo động sai là giảm rất nhiều, và vào khoảng 8%. Trong khi đó, tỉ lệ mất thông tin là giảm. từ bảng 6, chúng tôi có thể thấy ước lượng chính xác là cao hơn so với phương pháp truyền thống RS khi tỉ lệ được nhúng là 5%. Nếu tỉ lệ nhúng là cao hơn 5%, thì tỉ lệ mất thông tin của phương pháp DRS tất cả đều bằng 0.
KẾT LUẬN
Việc kết hợp giấu thông tin và công nghệ thông tin là một vấn đề mới đang được nghiên cứu và phát triển để phục vụ nhiều lĩnh vực khác nhau. Trên thế giới người ta đã nghiên cứu nhiều về vấn đề này.
Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh nói chung và giấu thông tin trong ảnh màu nói riêng là một hướng nghiên cứu chính của kỹ thuật giấu thông tin hiện nay và đã đạt được nhiều kết quả khả quan.
Trong đề tài này em đã trình bày một số khái niệm liên quan đến việc che giấu thông tin nói chung và cụ thể là kỹ thuật ước lượng độ dài thông điệp giấu trên bit có trọng số thấp thông qua kỹ thuật phát hiện RS và kỹ thuật phát hiện RS cải tiếnDIH nói riêng. Do kiến thức còn nhiều hạn chế và hạn chế về thời gian nghiên cứu nên đề tài này không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô.
Em xin chân thành cảm ơn!
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] .
Nguyễn Xuân Huy và Trần Quốc Dũng, “Giáo trình giấu tin và thuỷ vân ảnh”, Thông tin tư liệu, ĐHKHTN, 2003.
[2] .
Lương Mạnh Ba, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh số”.
[3] .
Romana Machado, “http://www.stego.com”, 1996 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[4] .
A Westfeld, “Detecting low embedding rates,” in Proc. Information Hiding Workshop, Springer LNCS 2578, pp. 324–339, 2002.
[5] .
A. Westfeld and A. Pfitzmann, “Attacks on steganographic systems,” in Proc. Information Hiding Workshop, Springer LNCS 1768, pp. 61–76, 1999
[6] .
N. F. Johnson and S. Jajodia, “Steganalysis of Images Created Using Current Steganography Software.” Proc. 2nd Information Hiding Workshop, Portland, OR, April 1998
[7] .
Steganography software for Windows,
http://members.tripod.com/steganography/stego/software.html
[8] .
J. Fridrich and M. Goljan, “Steganalysis of LSB Embedding in Color and Grayscale Images”, in preparation for the special issue
[9] .
S. Katzenbeisser, F. A. P. Petitcolas, Information Hiding
Techniques for Steganography and Digital Watemarking, Artech House, 2000.