Thang đo đ c s d ng đ đánh giá các yêu c u:
Trong su t: PSNR(dB)
B n v ng: ch t l ng nén JPEG(0%100%)
Dung l ng: t l nhúng so v i nh g c (0%100%)
Theo mô t h th ng Hình 4.1, chúng ta có các bi n nh sau:
u vào:
Bi n ngôn ng và giá tr ngôn ng :
- Yêu c u v dung l ng: R t th p, Th p, V a, Cao, R t cao
- Yêu c u v trong su t: Th p, Ch p nh n, T t, R t t t
- Yêu c u v b n v ng: Y u, , Khá m nh, M nh, R t m nh, C c m nh
Bi n rõ: nh g c và thông đi p watermark.
u ra: {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times}
Bi n ngôn ng và giá tr ngôn ng :
- l n deltasub: Nh , V a, L n
- l n deltalow: C c nh , Nh , V a, L n, Khá l n, R t l n
Lý do deltalow có t p giá tr nhi u h n deltasub là vì chúng tôi t p trung nhúng watermark ch y u trên vùng lowband đ ch ng t n công JPEG mà không đ t yêu c uvi c nhúng dung l ng cao trên các subband.
Bi n rõ: l, d, giãn cách nhúng distance, num, times l y giá tr thu c t p s t nhiên.
4.3.2 Xây d ng các t p m và m hóa
Chúng tôi s d ng hàm m hình thang đ bi u di n các hàm thành viên µ (g i là hàm thu c).
115
C th , v i yêu c u TRONG SU T, chúng tôi có b n t p m .
Hình 4.4 Hàm hình thang mô t t p m phân l p đ trong su t
Ví d : Giá tr PSNR = 38 s cho các k t qu đ thu c µ nh sau: µCh pnh n(38) = 0,5
µT t(38) = 0,5
Hình 4.5 Giá tr m c a PSNR = 38
4.3.2.2. Các t p m cho yêu c u dung l ng
Mô t b ng n m t p m t ng ng v i t l khi chia s pixel c a nh nhúng cho pixel nh g c. Bi u di n các t p m dung l ng b ng hàm hình thang nh sau:
116
Hình 4.6 Các t p m dung l ng nhúng
4.3.2.3. Các t p m cho yêu c u b n v ng tr c nén JPEG
Hình 4.7 Các t p m b n v ng JPEG (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3.2.4. Các t p m cho deltasub
117 4.3.2.5. Các t p m cho deltalow Hình 4.9 Các t p m c a bi n deltalow B ng 4.1. Các t p m trong h th ng Bi n ngôn ng S l ng t p m trong su t 4 Ch ng JPEG 6 Dung l ng 5 l n Deltasub 3 l n Deltalow 6 T ng s 24 4.3.3 Xây d ng lu t h p thành
T p 17 m nh đ MISO cho đ u ra m deltalow d i đây đ c xây d ng sau quá trình chúng tôi tri n khai các mô hình n thông tin t i ch ng 2 và 3.
118
B ng 4.2. 17 m nh đ h p thành d ng MISO cho đ u ra deltalow
N U Dung l ng = B n v ng = Trong su t = THÌ Deltalow =
1 R t cao Y u R t t t C c nh ∪ Nh 2 R t cao Y u T t Nh 3 R t cao Khá m nh Th p V a 4 Cao R t t t Nh 5 Cao M nh T t V a 6 Cao C c m nh Th p L n 7 Cao R t m nh Ch p nh n V a ∪L n 8 V a R t m nh T t V a ∪L n 9 V a C c m nh Ch p nh n L n 10 V a R t m nh T t V a ∪L n 11 V a M nh R t t t V a 12 V a C c m nh Ch p nh n Khá l n 13 Th p M nh R t t t V a 14 Th p R t m nh T t V a ∪L n 15 Th p C c m nh T t L n 16 Th p C c m nh Ch p nh n R t l n 17 Th p C c m nh T t L n
B ng cách t ng t , chúng tôi có 17 m nh đ h p thành m cho deltasub.
V i 5 bi n đ u ra còn l i {l, d, distance, num, times}: đây là các bi n rõ, nên chúng tôi xác đnh giá tr cho các bi n này b ng các m nh đ d ng Sugeno [83]:
N U (x1 là A1 VÀ … VÀ xk là Ak) THÌ y = p0 + p1x1 + … + pkxk (4.2) Công th c (4.2) là m t MISO, t o thành t các SISO (Single Input, Single Output) theo cách: m t giá tr h ng s s đ c gán cho các bi n đ u ra, tùy thu c vào yêu c u đ u vào.
Ví d : có các SISO
N U (Dung l ng = R t Cao) THÌ l = 1 N U (Dung l ng = R t Cao) THÌ num = 2 Theo đó, (4.2) vi t l i thành:
119
v i p0 ∈N (t p s t nhiên), xi là các yêu c u, xi là bi n ngôn ng mô t các yêu c u, Ai là t p m t ng ng (i=1..3)
Các m nh đ theo d ng (4.3) phát bi u cho 5 bi n đ u ra s mô t nh B ng 4.3 – MISO cho bi n đ u ra l (là s m c bi n đ i Contourlet).
B ng 4.3. 17 m nh đ h p thành MISO cho đ u ra s m c l N U Dung l ng = B n v ng = Trong su t = THÌ l = N U Dung l ng = B n v ng = Trong su t = THÌ l = 1 R t cao Y u R t t t 1 2 R t cao Y u T t 1 … …. … … … 16 Th p C c m nh Ch p nh n 2 17 Th p C c m nh T t 2 Nh v y, c s lu t m hi n g m 17 × 7 = 119 m nh đ h p thành MISO. 4.3.4 ng c suy di n – thi t b h p thành
Chúng tôi s d ng thi t b h p thành Max – Min.
Ch n lu t Min cho phép suy di n nh m xác đnh k t qu c a các m nh đ h p thành. C th :
- V i m t lu t m SISO (Single Input Single Output): N U A = A THÌ B = B chúng tôi ch n lu t suy di n Min:
µA=>B(y) = min {H, µB(y)} (4.4)
v i H = µA(x0) là đ th a mãn đ u vào.
- V i m t lu t m MISO, chúng tôi c ng ch n lu t Min. G i H là đ th a mãn đ u vào chung cho c m nh đ h p thành MISO. H đ c xác đnh theo nguyên t c “tình hu ng x u nh t” nh sau:
H = min {H1, …, Hm} = min µAk(捲賃待 ) (4.5)
thì µA=>B(y) = min {min µAk(捲賃待 ), µ
B(y)} (4.6) V i lu t h p thành MIMO g m các m nh đ h p thành MISO đã mô t t i 4.3.3., chúng tôi dùng lu t Max đ h p các t p m .
120
4.3.5 Kh m
V i hai t p m đ u ra deltasub, deltalow, chúng tôi dùng ph ng pháp đi m tr ng tâm đ kh m .
4.4 V n hành h th ng n thông tin m đ gi i quy t ba y u t mâu thu n
- M t v n đ khác là có th t n t i mâu thu n trong các yêu c u c a ng i dùng. Và h th ng thi t k v i m c tiêu đáp ng “ m c cao nh t trong ph m vi kh n ng”. Do đ u vào ng i dùng đã cung c p giá tr c a các bi n ngôn ng , nên h th ng không c n m hóa đ u vào. C n c vào yêu c u do ng i dùng cung c p, chúng ta s gi i h n s l n th c thi mô hình n thông tin theo giá tr t ng ng c a b tham s . V i m t yêu c u đ u vào s kích ho t các m nh đ đáp ng b ng và t t h n yêu c u đó. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
N u không tìm th y b tham s nào th a mãn đ ng th i các yêu c u sau khi suy di n đ đ a vào mô hình, ph i th c thi các quy t c “t a nhánh” đ gi m yêu c u theo “đ u tiên”. B lu t này c ng mô t heuristic c a thu t toán.
Lu t heuristic:
G i :
- Yêuc u1: là yêu c u có m c u tiên cao nh t. - Yêuc u2: là m c u tiên v a.
- Yêuc u3: có u tiên th p nh t.
Các qui t c “t a nhánh” phát bi u nh sau:
IF (Yêuc u1“không đ t”) THEN (GI M OR B Yêuc u3) AND/OR (GI M OR B Yêuc u2) AND/OR (GI M Yêuc u1)
IF (Yêuc u2 “không đ t”) THEN (GI M OR B Yêuc u3) AND/OR (GI M Yêuc u2)
IF (Yêuc u3“không đ t”) THEN (GI M OR B Yêuc u3)
Quá trình l p l i đ n khi có đ c t p các b tham s đ t yêu c u c a ng i dùng
(là b tham s kh thi). N u không tìm th y b tham s nào kh thi thì thông báo không th th c hi n yêu c u.
121
V i cách v n hành m nh trên, k t qu c a quá trình suy di n c a h m có th là
nhi u b tham s đ t yêu c u c a ng i dùng thay vì ch m t. Cho nên, vi c c n làm ti p theo là tính k t qu Hiding nh t i công th c (4.1) cho m i b tham s . Ví d , th c thi mô hình theo b tham s j s cho PSNR = 48. Chúng tôi s m hóa giá tr rõ này đ có các µtrongsu t_k (k∈[1, s], v i s là s l ng t p m c a yêu c u t ng ng). Sau đó, áp d ng phép h p m Max đ có tYêuc ui.
tYêuc ui = max {µyêuc ui_k } k∈[1, s], i=1..3 (4.8) Mô hình s th c thi b tham s cho giá tr Hiding l n nh t.
122
4.5 ánh giá k t qu
Hình 4.11 mô t k t qu th c nghi m (dung l ng nhúng, t l nén JPEG, đ trong su t) c a 17 b tham s t i các m c ch n. Chúng ta nh n th y r t rõ t ng quan gi a b ba yêu c u.
Hình 4.11 K t qu th c thi mô hình v i 17 b tham s khác nhau. 17 vòng tròn (khác màu) có gán nhãn: s th t c a b tham s
Tr c X: đ trong su t.Tr c Y: T l nén JPEG Kích c hình tròn: dung l ng nhúng (bit)
Ví d minh h a qui trình th c hi n: v i h m đã xây d ng, gi s ban đ u ng i dùng s nh p d li u input nh sau:
(a)Yêu c u:
1. B n v ng: C c m nh
2. Trong su t: T t
3. Dung l ng: R t cao
123
N u vét c n các b tham s c a mô hình theo cách bình th ng, thì v i yêu c u (a) trên, đáp án là “không th th c hi n”. Khi v n hành h m đ suy di n, k t qu là t p tham s 6 có kh n ng đáp ng g n đúng m c t t nh t yêu c u ng i dùng.
Hình 4.12 T p 20 nh g c 512 x 512 th nghi m
K t qu c a mô hình th c thi b tham s th 6:
- T n công (JPEG): C C M NH (JPEG 20%) NC = 0,998 - Trong su t (PSNR): TH P: PSNR = 33 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Dung l ng (Capacity): CAO = 6,25% (Logo W (128x128) /Image(512x512))
Hình 4.13 K t qu ch ng JPEG v i yêu c u ng i dùng
M t s k t qu n i b t khác khi th nghi m trên b 20 nh m c xám t i Hình 4.12 và các logo kích th c t 64x64 đ n 256x256 pixel:
124
Hình 4.14 T p logo th nghi m (64×64) và (256×256) B ng 4.4 Th c nghi m t n công v i các b tham s khác nhau
S th t b Dung l ng (bit) trong su t (PSNR) D ng t n công JPEG b n v ng sau t n công (NC) 3 65.536 PSNR = 32,9 JPEG = 60% NC = 0,9988 4 16.384 PSNR = 44,5 JPEG = 80% NC = 0,999 16 4.096 PSNR = 35,19 JPEG = 5% NC = 0,996 4.6 K t ch ng
Thông qua thi t k h m , chúng tôi đã khai thác t i đa tính hi u qu c a h th ng b ng kh n ng v n hành linh ho t và m m d o. Vi c ng d ng h đi u khi n m đã giúp chúng tôi t n d ng và khai thác t i đa s c m nh c a mi n contourlet ph i h p v i các thu t toán nhúng. Tuy vi c trang b cho h th ng kh n ng suy di n m đ v n hành s làm m t th i gian th c thi h n nh ng trong c s lu t m c ng nh trong cách thi t k suy di n theo giai đo n, chúng tôi đã t ch c đ kh ng ch s kh n ng x y ra m c th p nh t. Do đó đã h n ch chi phí m c ch p nh n đ c. Và bù l i, v i kh n ng này h th ng s th hi n t i u h nd a theo yêu c u.
125
K T LU N
Chúng tôi đã trình bày nh ng c i ti n và phát tri n k thu t n thông tin m i trên mi n bi n đ i contourlet, b ng vi c phát tri n thành công mô hình n thông tin có kh n ng đáp ng các yêu c u c b n c a m t h th ng n thông tin g m: dung l ng, trong su t và b n v ng. K t qu nghiên c u đã hoàn thành m c tiêu đ t ra c a lu n án.
C th , các nghiên c u đã t p trung khai thác các đ c tr ng c a contourlet và QIM đ nâng cao hi u qu c a mô hình đ xu t c a chúng tôi. Trong đó, qui trình nhúng và trích thông tin c a chúng tôi ho t đ ng hi u qu và cho các k t qu cao h n khi đ i sánh v i các nhóm tác gi khác có cùng h ng ti p c n trên th gi i. Ngoài ra, mô hình c a chúng tôi còn có kh n ng kháng đ c các d ng t n công hình h c, đây là d ng t n công còn l i mà các tác gi nghiên c u trong l nh v c n thông tin trên th gi i v n đang ti p t c nghiên c u.
Các đóng góp chính c a lu n án bao g m:
1. xu t c i ti n k thu t n thông tin d a trên mi n bi n đ i contourlet b ng vi c phát tri n thành công mô hình n thông tin m i, có kh n ng gi i quy t đ c các yêu c u v n thông tin an toàn và b n v ng.
2. xu t mô hình nh m t ng c ng kh n ng đáp ng các yêu c u c a bài toán n thông tin trên nh m c đ cao so v i các ti p c n t ng t c a các nhóm tác gi khác v các y u t b n v ng, vô hình và dung l ng nhúng cao.
3. xu t mô hình n thông tin k t h p h m nh m khai thác t i đa n ng l c h th ng, có kh n ng đáp ng linh ho t và đ t hi u qu cao h n theo nhu c u ng i dùng.
C th nh sau:
i. Thông qua vi c khai thác s m c và h ng th c hi n bi n đ i contourlet, c ng nh khai thác các vùng h s contourlet (subband và lowband) theo hai cách riêng đã giúp mô hình giúp t ng kh n ng ch ng l i nhi u lo i t n công,
126
đ ng th i t ng đ c dung l ng nhúng cao (≈12%) mà v n đ m b o đ trong su t cao. C th , mô hình có th nhúng thông đi p logo kích th c (128x128)x2 vào nh g c (512x512) mà v n đ m b o đ trong su t (PSNR>37) và gi đ c an toàn tr c m t s t n công. N u không yêu c u ch ng t n công, mô hình cho phép dung l ng nhúng lên đ n 25% (logo 256x256 nhúng vào nh g c 512x512) và có đ trong su t cao (PSNR > 41). ii. Mô hình ho t đ ng theo c ch dò tìm và trích watermark mù (không c n
nh g c) v i đ chính xác cao là m t đi m n i b t: b ng vi c ch n b c nh y QIM phù h p cho t ng lo i h s làm t ng kh n ng trích chính xác watermark mà không c n thông tin h tr , đ m b o khi không có t n công v n luôn đ t m c an toàn cao (NC=1). i m c i ti n đáng k n a là tác gi đã phát hi n đ c đ c tr ng và dùng b c nh y c a thu t toán QIM đ đi u khi n mô hình đáp ng theo nhi u cách khác nhau cho hai yêu c u trong su t và b n v ng v i t n công x lí tín hi u. Theo đó, đ b n v ng c a thu t toán khi dùng t n công nén JPEG lên đ n m c t i đa là 5%.
iii. đ ng th i đáp ng ba yêu c u chính c a mô hình n thông tin, nghiên c u sinh đã kh o sát và đ xu t cách khai thác đ c tr ng c a các h s contourlet. Trong đó, các đ c tính liên quan nh “h s láng gi ng” c a contourlet; “b c nh y” trong thu t toán QIM; “s m c bi n đ i” và “s h ng phân tích” nh đã đ c khai thác nh m t ng tính ng u nhiên trong quá trình nhúng thông tin giúp t ng c ng tính b o m t và kh n ng ch ng m t s lo i t n công. C ng t c i ti n này mà QIM đã đ c khai thác m c t t h n so v i ph ng pháp nhúng tr i r ng ph và trích watermark b ng t ng quan nh ph n l n các nghiên c u khác.
iv. Nghiên c u và đ xu t hai mô hình n thông tin c i ti n nh m gi i quy t m c tiêu ch ng t n công hình h c d a trên mi n b t bi n và n i dung nh. i m m i c a lu n án là s d ng bi n đ i contourlet vào mô hình ch ng t n công