TT T n công Sameh Oueslati [79] Mô hình
1 Nhi u 0,3% 0,94 1 2 L c Median 3x3 0,99 0,82
3.5 K t ch ng
V i s k th a mô hình n thông tin k t h p QIM và contourlet t ch ng 2, chúng tôi đã tri n khai thành công ba mô hình c i ti n. Trong s đó có hai mô hình có kh n ng ch ng t n công hình h c, m t mô hình dung l ng cao. B ng cách ch n các
u đi m c a các công trình liên quan đ k th a và khai thác kh n ng ph i h p QIM và contourlet, chúng tôi đã xây d ng mô hình n thông tin c i ti n đ t đ c các k t qu kh quan h n các tác gi khác, c n c trên thang đo m c đ đ t yêu c u đã nêu trong ch ng 1.
Ngoài ra, d a vào k t qu đã có, khi tri n khai mô hình vào cho m t lo i nh chuyên d ng có các đ c tr ng khác bi t là nh DICOM, chúng tôi c ng đ t k t qu r t kh quan.
Nh v y, sau các nghiên c u và đ xu t trong ch ng 2 và 3, chúng ta nh n th y r ng mi n contourlet khi đ c khai thác đúng đ n b ng k thu t nhúng QIM và mô hình phù h p s có kh n ng đ t k t qu cao cho c ba yêu c u n thông tin.
Trong ch ng ti p theo, chúng tôi s ph i h p các mô hình r i r c này vào thành m t h th ng duy nh t ho t đ ng d i s đi u khi n c a h m nh m khai thác t i đa hi u n ng h th ng c ng nh đáp ng t t h n yêu c u c a ng i dùng s d ng.
108
Ch ng 4
MÔ HÌNH N THÔNG TIN K T H P H M
Tóm t t:
V i các k t qu đã đ t đ c các mô hình r i r c trong ch ng 2 và 3, đ khai thác tr n v n thành qu nghiên c u, chúng tôi xây d ng h th ng n thông tin k t h p v i h m . H th ng này s liên k t các mô hình đã trình bày trên thành m t h nh t quán và v n hành linh ho t d a trên yêu c u n thông tin c a ng i s d ng. M t ph n k t qu c a mô hình này đã đ c chúng tôi công b t i [23].
4.1. Gi i thi u
Sau các nghiên c u đã trình bày t i ch ng 2 và 3, chúng tôi đã xác đ nh đ c các tham s nh h ng tr c ti p đ n k t qu thu t toán n thông tin. T đó, chúng tôi xây d ng đ c t p mi n giá tr c a các tham s đó t ng ng v i k t xu t c a mô hình. Các th c nghi m đã ch ng t mô hình c a chúng tôi đáp ng t t h n khi so sánh v i các nghiên c u khác, ch ng h n nh có th n đ c l ng thông tin đ n 25% (65.000 bit cho nh m c xám 512x512), đ t đ trong su t r t cao (PSNR > 60 dB) ho c ch ng đ c nén JPEG đ n 5%. ây chính là c s đ chúng tôi ti p t c phát tri n m t h th ng cho phép khai thác h t kh n ng c a mô hình n thông tin, đ ng th i th c hi n theo đúng yêu c u c a ng i dùng.
H n n a, v i m t yêu c u c th c a ng i dùng khi đ a vào h th ng, n u mu n đáp ng t t nh t thì gi i pháp là dùng ph ng pháp vét c n không gian các tham s c a mô hình n thông tin contourlet đ tìm ra tham s phù h p. Xét m t tham s là đ l n c a b c nh y delta khi dùng QIM trên vùng lowband. Giá tr c a delta này s dao đ ng t 1 đ n h n 60, mà m i giãn cách s cho hi u qu n khác nhau. Mô
109
hình contourlet có đ n b y tham s c n xác đnh giá tr . ph i h p đ các tr ng h p c a b y tham s này s r t ph c t p, dùng ph ng pháp vét c n đ tìm các ph ng án t t là không kh thi. Do đó, chúng tôi đã gi i h n không gian tìm ki m. D a vào nh ng lí do trên, mô hình r i r c c a chúng tôi ch ng tr c c n đ c tích h p l i và trang b thêm m t c ch đ m nh, linh ho t đ th c thi hi u qu h n. Chúng tôi ch n h đi u khi n m làm trung tâm đi u khi n ho t đ ng c a h th ng do tính hi u qu , linh ho t và kh n ng mô ph ng tri th c chuyên gia c a h m . V i b đi u khi n m đ xu t này, chúng tôi ph i h p v i các k t qu đã có t i các ch ng tr c đ h th ng luôn ho t đ ng kh n ng cao nh t có th .
H th ng s tìm ph ng án đ t các c p đ c a b ba yêu c u v dung l ng, đ trong su t và tính b n v ng trong m t không gian có ch n l c, đ c gi i h n theo yêu c u. H m sau khi nh n đ u vào, s tính toán, suy di n và ch n l a b tham s s s d ng đ cho k t qu đáp ng yêu c u m c cao nh t.
Có nhi u cách đ đánh giá v đ trong su t và b n v ng c a m t mô hình n thông tin. Trong ph m vi nghiên c u c a lu n án nh đã trình bày t i Ch ng 1, chúng tôi ch n PSNR làm th c đo đ trong su t c a mô hình. V tính b n v ng, do có nhi u lo i t n công r t đa d ng và th i gian nghiên c u có gi i h n, nên chúng tôi ch n kh n ng ch ng t n công JPEG làm th c đo b n v ng c a h th ng n thông tin m này.
Nhóm tác gi Sameh Oueslati [79] đã s d ng h m làm đ ng c suy di n đ đi u khi n s c m nh nhúng. i m khác bi t là h m chúng tôi xây d ng không ch nh m ch n s c m nh nhúng phù h p mà còn đ xác đ nh hàng lo t các tham s khác trong mô hình n thông tin trên mi n contourlet.
4.2. K t h p h m vào mô hình n thông tin
Xu t phát đi m c a ý t ng xây d ng h m n thông tin d a vào thói quen di n đ t c a ng i dùng. Thông th ng, ng i dùng s phát bi u yêu c u theo cách “Tôi c n nh nhúng có đ trong su t r t cao”, thay vì “Tôi c n nh nhúng có giá tr PSNR l n h n 50”.
110
Ngoài ra, nh đã trình bày t i Ch ng 1 v b ba ràng bu c (trade-off) c a các k thu t n thông tin, ba yêu c u {dung l ng nhúng, đ trong su t, tính b n v ng} mâu thu n nhau nên không th đ ng th i đ t giá tr cao nh t. Ng i dùng s quy t đnh m c đ quan tr ng c a các yêu c u và h th ng s v n hành theo h ng đ c ch đ nh.
V i hai yêu c u thi t k trên, chúng tôi cho r ng áp d ng h đi u khi n m là gi i pháp kh thi và hi u qu h n c vì các tính n ng u vi t c a h m .
D a trên đ u vào là nh và watermark, cùng v i nhu c u c a ng i dùng v m c đ
(cao, th p hay v a) đáp ng ba yêu c u (dung l ng, b n v ng, trong su t), h th ng s tính toán và th c thi ph ng án cho k t qu đ t yêu c u cao nh t.
Chúng tôi tham kh o các giá tr đã gi i thi u t i ch ng 1 v các lo i thang đo đ c đ ngh cho mô hình n thông tin. Các kh o sát trong quá trình nghiên c u xây d ng mô hình đã giúp chúng tôi thu th p d li u đ đ xây d ng t p m và lu t m , s s d ng nh tri th c chuyên gia trong h th ng. Các m nh đ trong t p c s lu t m đ c chúng tôi t ch c đ suy di n b ng cách ph i h p các ph ng pháp suy di n m , đ cu i cùng ra quy t đ nh đi u khi n h th ng n thông tin contourlet.
Quy t đ nh đi u khi n c a h m c th là xác đnh giá tr c a nh ng tham s nh h ng đ n k t qu n thông tin. ó là:
- S m c l và s h ng d th c hi n bi n đ i contourlet.
- V i subband contourlet: kho ng cách là distance gi a hai h s đ c ch n nhúng (th a hay dày); s l ng subband là num có m c n ng l ng l n dùng đ nhúng.
- V i k thu t QIM: giá tr c a b c nh y delta cho lowband là deltalow và subband là deltasub.
- S l n nhúng thông đi p: đ đ m b o trích đúng thông đi p, thông đi p có th đ c nhúng nhi u l n là times (thay vì ch nhúng m t l n).
111
4.2.1. Qui trình th c hi n nhúng thông tin
Hình 4.1. Qui trình th c hi n nhúng thông tin
Trong đó:
u vào g m:
- nh g c I.
- Thông đi p c n nhúng w.
- Chi ti t v ba yêu c u:
+ Ví d : “dung l ng=r t cao”, “trong su t=v a ph i”, “b n v ng=cao”.
- Chi ti t v th t u tiên th c hi n ba yêu c u: kí hi u “>” ngh a là có u tiên cao h n.
+ Ví d : dung l ng > b n v ng > trong su t.
H đi u khi n m nh n các giá tr đ u vào, m hóa (n u c n) và ti n hành suy di n trên t p lu t m đã xây d ng. K t xu t c a h đi u khi n m là giá tr c a b y tham s : {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times}.
Mô hình n thông tin nh n vào {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} và th c thi n thông tin w vào nh I.
u ra c a h th ng:
- nh đã nhúng thông tin Iw. Giá tr c a các tham s {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} đ c l u và khóa k s d ng khi trích thông tin.
u vào • I, w • 3 yêu c u • Th t u tiên H đi u khi n m Mô hình n thông tin u ra • nh đã nhúng Iw •Khóa k
112
Hình 4.2. Qui trình th c hi n trích thông tin
u vào: nh có thông tin n Iw và khóa k.
Gi i mã: h th ng s gi i mã khóa k nh n vào đ l y đ c các giá tr {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times}. Các giá tr này đ c chuy n sang mô hình n thông tin đ trích ra thông đi p w.
4.2.2. Nguyên lí thi t k
Chúng tôi quan tâm đ n ba yêu c u: dung l ng nhúng, đ trong su t nh sau nhúng và kh n ng b n v ng v i t n công (i=1..3). Ng i dùng s cung c p m c đ mong mu n c a mình v i ba yêu c u này đ mô hình th c thi.
G i:
- i: giá tr s th c, xác đnh th t u tiên c a yêu c u th i (i=1..3). i l n h n ngh a là u tiên cao h n. Giá tr i th a mãn:
0 ≤ i ≤ 1
デ戴 辿 沈退怠 =1
- tYêuc ui : s th c, có mi n giá tr thu c [0; 1], di n t m c đ h th ng đ t đ c yêu c u th i c a ng i dùng. tYêuc ui = 0 ngh a là không th đáp ng.
tYêuc ui = 1 là đáp ng t t nh t so v i yêu c u. tYêuc ui càng l n ngh a là đáp ng càng t t yêu c u.
- Hidingj: s th c, có mi n giá tr thu c [0; 1], là k t qu có đ c khi th c thi mô hình n thông tin v i b tham s {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} th j (j=1..n). V i n>1: ngh a là có nhi u h n m t b tham s có th đáp ng yêu c u c a ng i dùng. Công th c tính Hiding: Hiding = デ戴 辿 沈退怠 * tYêuc ui v i i=1..3 (4.1) u vào •Iw •Khóa k Mô hình n thông tin u ra •Thông đi p w Gi i mã
113
- M i b tham s th j s cho m t giá tr Hidingj. H th ng s ch n th c hi n b tham s cho giá tr Hiding l n nh t. i u đó ngh a là yêu c u ng i dùng đ c h th ng đáp ng m c t t nh t có th .
- i u khi n: Ch n b tham s {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} cho Hiding = Max {Hidingj}, v i j=1..n, n ≥ 1 là s l ng b tham s th a mãn yêu c u ng i dùng.
Nh v y, nhi m v c a h đi u khi n m là:
- Xác đnh n b tham s {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} khi n mô hình n thông tin th c thi s th a mãn yêu c u ng i dùng.
- Tính các giá tr tYêuc ui (i=1..3) theo yêu c u c a ng i dùng cho j=1..n b tham s .
- Tính Hidingj cho j=1..n b tham s theo (4.1).
- K t xu t b tham s {l, d, distance, num, deltasub, deltalow, times} cho giá tr Hiding l n nh t.
4.3 Thi t k b đi u khi n m
Theo mô t trên, b đi u khi n m chúng tôi đang s d ng là b đi u khi n d ng MIMO (Multi Input, Multi Output). M t MIMO đ c minh h a trong c u trúc sau:
Hình 4.3. B đi u khi n m MIMO g m nhi u MISO (Multi Input Single Output)
Trong ph n này chúng tôi s l n l t mô t các b c th c hi n đ có đ c b đi u khi n m :
i. nh ngh a các bi n ngôn ng vào và ra. ii. nh ngh a các t p m và vi c m hóa. A1 Am MISO B1 MISO Bs N U A1= A11 và … và Am= A1m THÌ B1= B11 và … và Bs=B1s …. N U A1= An1 và … và Am = Amn THÌ B1= Bn1 và … và Bs=Bns
114
iii. Xây d ng lu t h p thành.
iv. Ch n qui t c th c hi n lu t h p thành (đ ng c /mô t suy di n). v. Ch n ph ng pháp gi i m .
H đi u khi n m s p xây d ng có s ph i h p gi a các y u t m và rõ. Cho nên t i t ng b c, chúng tôi s mô t song song các chi ti t th c hi n.
4.3.1 Các bi n và bi n ngôn ng vào/ra
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
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