T l nhúng/ PSNR Malini Mohan [57] Mô hình
0,60% 60 62,8 1% 58 60 2% 55 57 3% 53,5 56 4% 52,5 54,6 5% 51,8 53,8 6% 51 52,8
57
Ngoài ra, theo k t qu so sánh dung l ng nhúng hình 2.23 d i đây, mô hình đ xu t khi t ng dung l ng nhúng nhi u l n v n cho k t qu thuy t ph c và có kh n ng nhúng caoh nthông qua thay đ i s m c l và s h ng d.
Hình 2.23 So sánh dung l ng nhúng v i các mô hình khác
M t đi m n i b t n a c a mô hình là kh n ng đ t đ ng th i hai yêu c u mâu thu n nhau: dung l ng nhúng và đ trong su t r t cao. K t qu so sánh v i các mô hình khác nh hình 2.24 (v i cùng dung l ng nh t i hình 2.23).
Hình 2.24 So sánh PSNR c a các mô hình
Tóm l i, mô hình n thông tin hai giai đo n trên mi n bi n đ i contourlet chúng tôi v a đ xu t có s k th a, ph i h p và c i ti n các đ c tính n i b t c a QIM k t h p 4.096 2.048 1.024 1.024 1.024 - 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000 4.500 Mô hình 2 giai đo n 64x64 Mô hình 2 giai đo n 32x32 Lee [30] Lu [68] Mohan [12] B D 43,7 49,78 39,12 41 46,68 48,3 39,3 39,21 0 10 20 30 40 50 60 Mô hình 2 giai đo n 64x64 Mô hình 2 giai đo n 32x32 Y.Anusha [87] Lee [30] Lu [68] Hifeng Li [32] Mohan [12] Wang [86] PS N R S PSNR
58
v i contourlet. Cùng v i quá trình nhúng hai giai đo n, k t qu đ t đ c c a mô hình t t h n khi so sánh v kh n ng ch ng l i m t s d ng t n công c a các nhóm tác gi có cùng h ng ti p c n khác.
2.4 Phân tích th c nghi m
Trong các nghiên c u, chúng tôi dùng t p 20 nh m c xám đ th c nghi m và ghi nh n k t qu kh o sát và rút ra đ c m t s đ c tr ng. C n c đ c tr ng này, chúng tôi có c s đ k t lu n nh ng th c nghi m trên t p 20 nh có th dùng nh k t qu chung cho nghiên c u trên nh m c xám thông th ng.
Hình 2.25 T p nh g c dùng đ th nghi m g m 20 nh m c xám I0 (512x512)
Tên nh g i theo th t t trái sang ph i, trên xu ng d i: A1, A2,…, A20
Chúng tôi nhúng m t logo 64x64 vào các nh trên, k t qu đ trong su t th hi n trên hình 2.26 nh sau:
59
Hình 2.26 PSNR các nh sau nhúng logo 64x64
K t qu th c nghi m cho th y các nh xám thông th ng cho PSNR vào kho ng 44,5dB. Riêng 3 nh A11, A19 và A20 cho PSNR ngo i l , đ c bi t là A20. Giá tr NC c a watermark trích khi không có t n công nh trong hình 2.27. Có 17 tr ng h p cho NC chính xác là 1, hai tr ng h p A4 và A11 cho NC là 0,99 và có m t A20 cho NC = 0,886.
Hình 2.27 NC các watermark trích
Chúng tôi ti p t c th nghi m trên t n công JPEG hai m c 50% và 40%, k t qu NC trích cho nh hình 2.28 và hình 2.29 d i đây. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20
0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02
60
Hình 2.28 Giá tr NC c a watermark khi trích v i t n công nén JPEG 50%
Theo hình 2.28, nh A20 cho NC th p nh t khi t n công nén JPEG 50%. Các nh còn l i cho NC t t (x p x 1).
Hình 2.29 NC các watermark trích v i t n công nén JPEG 40%
Theo hình 2.29, ba nh A11, A19 và A20 cho NC th p h n các nh còn l i. gi i thích cho các k t qu này, chúng tôi v histogram cho b n nh bao g m: m t nh cho giá tr PSNR l n NC đ u t t và ba nh th ng cho k t qu ngo i l là nh A11, A19 và A20 (hình 2.30). 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20
0,6 0,64 0,68 0,72 0,76 0,8 0,84 0,88 0,92 0,96 1 1,04
61
Histogram nh thông th ng Histogram A11
Histogram A19 Histogram A20
Hình 2.30 Histogram các nh phân tích
Theo đó, các nh ngo i l (g m ba nh A11, A19 và A20 cho NC th p h n các nh còn l i) có histogram t p trung vài giá tr thay vì tr i đ u nh nh thông th ng. Các nh có đ c tr ng nh A20 không th dùng đ nhúng watermark trong th c t c ng nh th c nghi m.
2.5 K t ch ng
- Khi so sánh các t n công c a mô hình chúng tôi đ xu t v i nhóm tác gi B. Chandra Mohan [12], chúng tôi có m t s đánh giá sau: mô hình n thông tin hai giai đo n trên mi n contourlet c a chúng tôi có kh n ng ch ng t n công cao h n trong khi v n nhúng v i dung l ng b ng ho c cao h n. Vi c ch n b c nh y delta phù h p đã giúp thu t toán b n v ng h n khi so sánh v i thu t toán c a Mohan [12], nh t là v i t n công d ng nén JPEG. đ t đ c k t qu này, chúng tôi đã vét c n không gian kh thi c a b c nh y delta, th c nghi m t n công và ghi d u k t qu NC, r i ch n và gi delta cho NC cao nh t.
62
- Cùng s d ng contourlet nh chúng tôi, nghiên c u c a nhóm tác gi Elham Salahi [28] đã so sánh v i m t s thu t toán dùng contourlet và wavelet khác trong vi c ch ng t n công x lí nh (nén, l c median, nhi u, l c thông). K t qu so sánh cho th y [28] có kh n ng trình di n t t h n. Mô hình c a chúng tôi cho k t qu ch ng t n công x lí nh t ng đ ng [28] nh ngdung l ng nhúng thì cao h n. - M t khác, mô hình c a chúng tôi còn th hi n tính b n v ng khi th c hi n ch ng t n công d ng: nén JPEG, l c thông, nhi u, invert. Ngoài ra, nh qui trình nhúng hai giai đo n h th ng cho th y thông tin trích đ c khá chính xác ngay c khi g p các t n công đa d ng. th hình 2.16 th hi n k t qu giá tr NC khi trích logo (32×32) sau khi th nghi m v i t n công nén JPEG (ch t l ng t 90% đ n 40%). V i giai đo n 2, k t qu khá thuy t ph c. Tuy nhiên, mô hình đ xu t v n còn h n ch kh n ng ch ng t n công hình h c.
- V i vi c phát hi n nh ng đ c tr ng khi ph i h p contourlet và QIM, chúng tôi đã khai thác và mô hình cho kh n ng trình di n khá t t. Khi so sánh v i nghiên c u g n đây c a nhóm tác gi Malini Mohan [57], Y. Anusha [87], mô hình c a chúng tôi đã cho k t qu cao h n khi xem xét c p t ng quan là dung l ng nhúng − đ trong su t.
Ch ng k ti p chúng tôi s trình bày k t qu nghiên c u v i c i ti n nâng cao hi u qu c a k thu t nhúng đ gi i quy t t t h n n a yêu c u khi xét ba y u t : trong su t, dung l ng, b n v ng và ch ng t n công hình h c.
63
Ch ng 3
MÔ HÌNH N THÔNG TIN C I TI N
TRÊN MI N CONTOURLET
Tóm t t:
Trong ch ng này, chúng tôi phát tri n ti p t c mô hình ch ng 2 đ xây d ng mô hình c i ti n m c chuyên sâu gi i quy t yêu c u b n v ng và dung l ng cao. Ngoài ra, chúng tôi áp d ng mô hình c i ti n này đ n thông tin trên nh y khoa. Các k t qu nghiên c u này đã đ c công b trong các công trình [21,24, 25, 27].
3.1 Gi i thi u
D a trên c s mô hình n thông tin trên mi n contourlet, chúng tôi ti p t c nghiên c u và phát tri n các thu t toán k t h p nh m gi i quy t hai v n đ quan tr ng c a mô hình n thông tin, mà các nhóm nghiên c u trên th gi i v n đang nghiên c u tìm ki m gi i pháp m i hi u qu h n. ó là kh n ng ch ng t n công hình h c, đ ng th i t ng dung l ng nhúng mà v n đ m b o tính an toàn và b o m t.
3.2 Mô hình n thông tin b n v ng tr c bi n đ i hình h c trên mi n
contourlet
i v i mô hình n thông tin, kh n ng b n v ng tr c các k thu t x lí nh và nh t là các phép bi n đ i hình h c đ c xem nh m t trong nh ng tiêu chu n quan tr ng b c nh t. c bi t, bi n đ i hình h c trên nh đ c xem là d ng t n công có th th c hi n b ng các thao tác t ng đ i d dàng nh ng l i gây tác đ ng l n, làm cho nhi u mô hình watermarking b phá v nhanh chóng và không còn giá tr . Các nghiên c u trong l nh v c n thông tin đ u xác đ nh v n đ này là m t thách th c
64
l n và khó v t qua nh t đ i v i t t c các k thu t n thông tin t tr c đ n nay.
gi i quy t thách th c này, chúng tôi đã t p trung nghiên c u và phát tri n hai mô hình m i có th gi i quy t ch ng t n công hình h c theo hai h ng ti p c n khác nhau. h ng th nh t, chúng tôi áp d ng mô hình n thông tin trên mi n contourlet đ thao tác trên mi n b t bi n v i bi n đ i hình h c b ng ph ng pháp chu n hóa nh. H ng th hai, chúng tôi dùng các đi m đ c tr ng c a nh làm thông tin t đ ng b tr c khi đ a nh vào x lí theo ph ng pháp n trên mi n contourlet c a mình.
3.2.1 T ng quan v bi n đ i hình h c trên nh
Bi n đ i hình h c đ i v i nh watermark đ c xem là lo i t n công khó ch ng đ nh t vì bi n đ i hình h c làm thay đ i c u trúc và n i dung c a nh, d n đ n không th trích đ c watermark.
Các d ng t n công b ng bi n đ i hình h c có hai d ng chính, đó là bi n đ i toàn c c và c c b . V i bi n đ i toàn c c thì m i đi m nh trên toàn b nh b áp d ng cùng m t bi n đ i nh quay, kéo, dch chuy n. Còn bi n đ i c c b thì ch tác đ ng trên các đi m nh m t s vùng c a nh mà v n gi nguyên các ph n còn l i. Các t n công c c b th ng th c hi n b ng các công c chuyên dùng đ th nghi m h th ng n thông tin nh Stirmark c a Fabien A. P.Petitcolas [69].
65
Hình 3.1 nh Lena b t n công b ng công c Stirmark.
Nhóm tác gi Ingemar J. Cox [35] đã phân lo i m t s k thu t ch ng t n công hình h c ph bi n nh sau:
66
1. Tìm ki m vét c n: đây là cách ti p c n đ n gi n nh t đ phát hi n watermark sau khi có bi n đ i. Thu t toán s ti n hành bi n đ i ng c v i các kh n ng bi n đ i có th đã th c hi n, r i l n l t ki m tra watermark có t n t i hay không sau t ng bi n đ i ng c. Theo đó, khi s l ng bi n đ i nghi ng t ng lên, chi phí tính toán và xác su t đoán saic ng t ng lên, nên ph ng pháp này không đ c ch p nh n.
2. ng b /đ ng ký (Synchronization/Registration): m u đ ng b đ c nhúng (hay đ ng ký) vào trong v t mang đ d dàng cho vi c tìm ki m sau này. Cách này ng n ch n đ c vi c t ng t l báo đ ng gi và th ng hi u qu h n vi c tìm ki m vét c n. V i k thu t này, m t m u hình đ ng b có th dùng cho nhi u nh khác nhau. K thu t này giúp b dò d tìm ra m u hình đã b t n công nh ng ng c l i, c ng làm cho m u hình d b phát hi n và g b . Do đó, tính b n v ng c a k thu t này có h n ch .
3. T t ng quan: cách ti p c n này làm vi c theo nguyên lí tín hi u s có đ nh m nh t i giá tr zero và nhanh chóng suy gi m (b ng zero) khi d ch chuy n đ n đi m khác zero. Thông tin đ ng b s đ c nhúng vào nh và dùng k thu t t t ng quan đ phát hi n, sau đó th c hi n bi n đ i ng c.
4. Watermark b t bi n: xây d ng d a trên ý t ng làm cho nh watermark s b t bi n d i m t s phép bi n đ i hình h c. Do đó, ph ng pháp này s lo i b nhu c u xác đ nh bi n đ i hình h c nào đã t n công watermark.
5. T đ ng b : đây là k thu t dò watermark mù, nh b nghi ng có ch a watermark s đ c đ a vào x lí đ ng b tr c khi ti n hành dò watermark. Tuy nhiên, thay vì dùng m u hình đ ng b nh cách th hai thì các đi m đ c tr ng c a nh s đ c dùng đ x lí đ ng b . Vì v y còn đ c g i là t đ ng b . K thu t trích đi m đ c tr ng c n chính xác đ trích đ c các đi m đ c tr ng có ý ngh a nh t. Yêu c u quan tr ng nh t là ph i đ m b o các đi m đ c tr ng này b n v ng tr c các bi n đ i hình h c. Trong th c t , k thu t này có th th c hi n thành công n u đ m b o đ c s t ng quan c a watermark và đi m đ c tr ng tr c và sau t n công. Tuy nhiên, có m t s t n công làm thay đ i s t ng quan này và d n đ n không th dò đ c watermark.
67
Nhìn chung, trong các ph ng pháp trên thì ph ng pháp th n m d a trên n i dung nh thông qua các đi m đ c tr ng đang nh n đ c s quan tâm c a nhi u nhóm nghiên c u h n. Vì n i dung c a nh có các đ c tính c đ nh v n t n t i sau t n công nên đ c s d ng đ tái t o nh sau t n công. H n n a, do đ c k th a t các k thu t liên quan nh x lí nh, nh n d ng, v.v.. làm cho h ng ti p c n này d dàng phát tri n sâu r ng h n nh các thành t u t các l nh v c liên quan.
Trong n i dung nghiên c u c a lu n án, chúng tôi xây d ng mô hình b ng k thu t n thông tin b n v ng v i t n công hình h c d a trên n n t ng k thu t 4 và 5.
3.2.2 Các v nđ có liên quan
i) Khái ni m: Nghiên c u c a nhóm tác gi Pierre Moulin [65, 66] đã ch ng minh s t n t i c a b gi i mã t i u toàn c c d i các t n công hình h c hay b t đ ng b . C th trình bày nh hình 3.2:
Hình 3.2 Mô hình truy n thông c a n thông tin [66]
Trong đó, tín hi u g c (v t mang) s dùng đ truy n t i thông đi p M và k t h p s d ng khóa kđ th c hi n nhúng và trích, 警撫 là thông đi p trích đ c. B mã hóa s t ng h p ba lo i tín hi u t o thành tín hi u ra x. Tín hi u x khi truy n trên các kênh công c ng d g p các t n công và có th thay đ i thành y. T i đ u nh n, b gi i mã dùng khóa k ban đ u đ phân tích tín hi u y nh n đ c, trích thành thông đi p 警撫. N u trên kênh truy n x g p t n công b t đ ng b (nh d ng t n công hình h c) thì b gi i mã t i u s tái t o l i đ c 警撫 đúng. C s lý lu n c a Pierre Moulin t i [65, 66] đã nêu các đ c tr ng và ch ng minh s t n t i c a b gi i mã t i u này.
ii) Các phép bi n đ i c b n đ bi n đ i hình h c trên nh: