Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
1
LỜI CẢM ƠN
Trƣớc hết em xin bày tỏ tình cảm và lòng biết ơn đối với cô giáo hƣớng dẫn
Tiến sĩ Hồ Thị Hƣơng Thơm – Khoa Công[HTHT1] nghệ Thông tin – Trƣờng Đại
học Dân Lập Hải Phòng, ngƣời đã dành cho em rất nhiều thời gian quý báu, trực
tiếp hƣớng dẫn tận tình giúp đỡ, chỉ bảo em trong suốt quá trình làm đồ án tốt
nghiệp.
Em xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ
Thông tin – Trƣờng ĐHDL Hải Phòng, chân thành cảm ơn các thầy giáo, cô giáo
tham gia giảng dạy và truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt thời gian em
học tập tại trƣờng, đã đọc và phản biện đồ án của em giúp em hiểu rõ hơn các vấn
đề mình nghiên cứu, để em có thể hoàn thành đồ án này.
Cuối cùng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những ngƣời thân trong gia
đình đã luôn tạo điều kiện và động viên em trong thời gian làm tốt nghiệp.
Vì thời gian có hạn, hiểu biết bản thân còn hạn chế nên không thể tránh khỏi
những thiếu sót, em rất mong đƣợc sự góp ý quý báu của tất cả các thầy giáo, cô
giáo cũng nhƣ tất cả các bạn để kết quả của em đƣợc hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hải Phòng, ngày 25tháng 6 năm 2014
Sinh viên
Nguyễn Việt Hƣng
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
2
MỞ ĐẦU
Ngày nay, trong sự phát triển rộng rãi của công nghệ thông tin nói chung,
mạng máy tính nói riêng, nhu cầu trao đổi thông tin ngày càng lớn. Tuy nhiên,
lƣợng thông tin truyền thông càng nhiều thì nguy cơ truy nhập trái phép đến dữ liệu
trong quá trình phân phối càng cao.
Vấn đề an toàn cho thông tin trong quá trình trao đổi và phân phối đƣợc xem
xét theo hai khía cạnh: bảo vệ những thông tin bí mật và bảo vệ những thông tin rõ
nhƣ văn bản, bức ảnh, đoạn phim…
Đảm bảo bí mật cho một thông điệp truyền đi ngƣời ta thƣờng tiến hành mã
hóa thông điệp bằng một quy tắc nào đó đã đƣợc thỏa thuận trƣớc giữa ngƣời gửi
và ngƣời nhận. Theo hƣớng này, các kỹ thuật mã hóa dữ liệu sử dụng hệ mã hóa
công khai đã đƣợc hình thành và phát triển mạnh từ những năm 70 của thế kỉ XX.
Ngày nay, kĩ thuật này vẫn tiếp tục đƣợc nghiên cứu và phát triển. Tuy nhiên,
phƣơng thức này thể hiện rõ thông điệp đã đƣợc mã hóa trong quá trình trao đổi
nên thƣờng gây sự chú ý của những ngƣời lạ về tầm quan trọng của nó.
Theo nhiều nghiên cứu, một trong phƣơng pháp đƣợc sử dụng và tỏ ra có hiệu
quả cho việc bảo đảm bí mật với những thông điệp cần trao đổi là giấu thông điệp
vào những phƣơng tiện chứa khác nhau, có thể kết hợp với các phƣơng pháp mã
hóa truyền thống, rồi truyền các phƣơng tiện chứa bao gồm cả thông điệp. Phía
ngƣời nhận thực hiện quá trình tách và giải mã để lấy lại thông điệp bí mật. Phƣơng
tiện chứa đƣợc dùng phổ biến là các bức ảnh. Vấn đề đặt ra khi giấu thông điệp vào
các bức ảnh là làm thế nào để các bức ảnh sau khi chứa thông điệp giấu không có
những điểm bất thƣờng gây sự chú ý của những ngƣời ngoài cuộc. Nghiên cứu đƣa
ra các kỹ thuật giấu thông tin mật trong ảnh sao cho vẫn giữ đƣợc chất lƣợng ảnh
sau khi đã giấu thông tin và đảm bảo an toàn cho thông tin giấu là một lĩnh vực có
ý nghĩa và cần đƣợc tiếp tục nghiên cứu.
Chính vì những lý do trên, em đã chọn đề tài: “Kết hợp hai phƣơng pháp biến
đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phƣơng pháp trộn có trọn lọc cho phƣơng pháp giấu
ảnh trong ảnh”. Đồ án bao gồm 3 chƣơng:Chƣơng 1: giới thiệu tổng quan về giấu
tin trong ảnh và các khái niệm liên quan. Chƣơng 2: Trình bày về phƣơng pháp
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
3
giấu tin sử dụng biến đổi DWT/ IWT cho ảnh gốc và ảnh mật sau đó kết hợp trộn
có chọn lọc để đƣợc ảnh giấu tin giống ảnh gốc ban đầu. Chƣơng 3:xây dựng
chƣơng trình và thử nghiệm đánh giá.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
4
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ……………………………………………………………………………………………….
1
MỞ ĐẦU
………………………………………………………………………………………………………
2
MỤC LỤC
…………………………………………………………………………………………………….
4
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ GIẢI NGHĨA …………………………………….
6
DANH MỤC HÌNH ……………………………………………………………………………………….
7
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN
……………………………………………………..
8
1.1 KHÁI NIỆM VỀ GIẤU TIN …………………………………………………………………..
8
1.1.1 Định nghĩa giấu tin …………………………………………………………………………..
8
1.1.2 Một số thuật ngữ đƣợc dùng trong giấu tin:
…………………………………………
8
1.1.3. Sơ đồ tổng quát về giấu tin và tách tin ……………………………………………….
8
1.1.3.1 Sơ đồ tổng quát về giấu tin
……………………………………………………………..
8
1.1.3.2 Sơ đồ tổng quát về tách tin ……………………………………………………………..
9
1.1.4. Sơ đồ phân loại phƣơng pháp giấu tin
………………………………………………
10
1.2 MÔI TRƢỜNG GIẤU TIN …………………………………………………………………..
11
1.2.1 Giấu tin trong văn bản …………………………………………………………………….
11
1.2.2 Giấu tin trong ảnh
…………………………………………………………………………..
12
1.2.3 Giấu tin trong audio
………………………………………………………………………..
13
1.2.4 Giấu tin trong video
………………………………………………………………………..
14
1.3 ỨNG DỤNG CỦA GIẤU TIN
………………………………………………………………
14
1.4 PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN PHỔ BIẾN ……………………………………………….
15
1.4.1 Giấu tin trên miền không gian
………………………………………………………….
15
1.4.2 Giấu tin trên miền tần số cosin rời rạc ………………………………………………
16
1.4.3 Giấu tin trên miền tần số sóng nhỏ (Wavelet) rời rạc …………………………
17
1.5 PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN
(PSNR).
……………………………………………………………………………………………………
18
1.6. TÍNH CHẤT, ĐẶC TRƢNG CỦA GIẤU TIN TRONG ẢNH ……………………
19
1.6.1 Phƣơng tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh …………………………………………..
19
1.6.2 Giấu tin phụ thuộc ảnh ……………………………………………………………………
19
1.6.3 Giấu tin lợi dụng khả năng thị giác con ngƣời ……………………………………
20
1.6.4 Giấu tin không làm thay đổi kích thƣớc ảnh ………………………………………
20
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
5
1.6.5 Đảm bảo chất lƣợng ảnh sau khi giấu tin …………………………………………..
20
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ VÀ
TRỘN CÓ CHỌN LỌC ………………………………………………………………………………..
20
2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP
…………………………………
20
2.2. ĐIỀU CHỈNH GIÁ TRỊ ĐIỂM ẢNH PVA (PIXEL VALUE
ADJUSTMENT)
……………………………………………………………………………………….
21
CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM.
………………………………………………….
35
3.1 MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT
…………………………………………………………………….
35
3.2 GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH ……………………………………………………………
35
3.2.1 Giao diện chƣơng trình chính
…………………………………………………………..
35
3.2.2 Giao diện chức năng giấu tin.
…………………………………………………………..
36
3.2.3 Giao diện chức năng giấu tách tin …………………………………………………….
41
3.2.4 Giao diện chức năng đánh giá PSNR ………………………………………………..
46
3.3 THỬ NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT
…………………………………………………………..
49
3.3.1 Tập ảnh thử nghiệm
………………………………………………………………………..
49
3.3.2. Thử nghiệm và đánh giá bằng PSNR ……………………………………………….
51
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
6
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ GIẢI NGHĨA
Từ viết tắt
Giải nghĩa
2D
Two Dimension – Hai chiều
ASSI
Arnold Scrambled Secret Image
CI
Cover Image – Ảnh gốc
dB
Decibel – đơn vị hàm loga
DCT
Discrete Cosine Transform – phƣơng pháp biến đổi cô sin rời rạc
DWT
Descrete Wavelet Transform – phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ rời
rạc
IWT
Integer Wavelet Transform – phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ
nguyên
JPEG2000
Joint Photographic Experts Group
LSB
Least Significant Bit – các bit ít quan trọng
MSE
Mean Square Error – Sai số bình phƣơng trung bình
PVA
Pixel Value Adjustment – Điều chỉnh giá trị điểm ảnh
PSNR
Peak Signal to Noise Ratio – Hệ số tỉ lệ tín hiệu trên tín hiệu nhiễu
SEI
Secret Image – Ảnh mật
SI
Stego Image – Ảnh giấu tin
SW
Simple Watermarking – Thủy vân đơn giản
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
7
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.2: Sơ đồ tổng quát về tách tin ——————————————————-
9
Hình 1.3: Sơ đồ phân loại phƣơng pháp giấu tin. ————————————— 10
Hình 1.4: Sự khác nhau giữa sóng (a) và sóng nhỏ (b). ——————————– 18
Hình 2.1: Ảnh trƣớc (trái) và sau (phải) khi thực hiện điều chỉnh giá trị điểm ảnh. 21
Hình 2.2: Ảnh sau khi biến đổi Haar-DWT ———————————————- 23
Hình 2.3: Biến đổi sóng nhỏ IWT. ——————————————————– 24
Hình 2.4: Ảnh trƣớc (trái) và sau (phải) sau khi biến đổi Arnold. ——————– 27
Hình 2.5: Ảnh nền trƣớc (trái), ảnh nền sau (giữa), ảnh sau trộn Alpha (phải). —- 28
Hình 2.6: Lƣợc đồ giấu tin —————————————————————– 31
Hình 2.7: ảnh gốc (a), ảnh gốc qua biến đổi wavelet (b), ảnh mật (c), ảnh mật qua
biến đổi Arnold (d), ảnh mật tiếp tục biến đổi wavelet (e), ảnh giấu tin (f). ——– 32
Hình 2.8: Lƣợc đồ tách tin
—————————————————————— 33
Hình 2.9: Ảnh gốc (a), ảnh gốc biến đổi wavelet (b), ảnh giấu tin (c), ảnh giấu tin
wavelet (d), ảnh mật arnold (e), ảnh mật (f).
——————————————— 34
Hình 3.1: Giao diện chính của chƣơng trình. ——————————————– 35
Hình 3.2 Giao diện chức năng giấu tin.
————————————————— 36
Hình 3.3: Hộp thoại chọn ảnh gốc. ——————————————————– 37
Hình 3.4: Hộp thoại chọn ảnh mật.
——————————————————– 38
Hình 3.5: Giao diện chƣơng trình giấu tin.
———————————————– 39
Hình 3.6: Hộp thoại lƣu ảnh giấu tin
—————————————————— 40
Hình 3.7: Giao diện chƣơng trình tách tin. ———————————————– 41
Hình 3.8: Hộp thoại chọn ảnh đã giấu tin.
———————————————— 42
Hình 3.9: Hộp thoại chọn ảnh gốc để thực hiện quá trình tách tin. ——————- 43
Hình 3.10: Hộp thoại để lƣu ảnh mật.
—————————————————– 44
Hình 3.11: Giao diện sau khi tách tin. —————————————————- 45
Hình 3.12: Giao diện chính chức năng đánh giá PSNR ——————————– 46
Hình: 3.13 Hộp thoại chọn ảnh gốc để đánh giá
—————————————– 47
Hình 3.14: Hộp thoại chọn ảnh giấu tin để đánh giá
———————————— 48
Hình 3.15: Giao diện sau khi đánh giá PSNR và kết quả.
—————————— 49
Hình 3.16: Tập 10 ảnh gốc chuẩn ——————————————————— 50
Hình 3.17: Tập 20 ảnh gốc bất kỳ trƣớc khi giấu tin.
———————————– 50
Hình 3.18: Tập 10 ảnh mật. —————————————————————- 51
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
8
CCHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN
1.1 KHÁI NIỆM VỀ GIẤU TIN
1.1.1 Định nghĩa giấu tin
Giấu thông tin là thuật ngữ chung để chỉ các phƣơng pháp hay kĩ thuật che
giấu và gắn thông tin vào các phƣơng tiện chứa nhƣ hình ảnh, sách báo, tập tin phim
ảnh hay tập tin âm thanh… Thông tin đƣợc giấu rất đa dạng: số, chuỗi kí tự, văn
bản text hay ảnh số. Giấu thông tin đƣợc chia làm hai hƣớng chính là steganography
và watermarking. Mục đích của steganography là giấu thông tin quan trọng vào
trong một phƣơng tiện chứa nhằm bảo vệ thông tin mật đó, còn mục đích của
watermarking là bảo vệ chính đối tƣợng đƣợc giấu thông tin.
1.1.2 Một số thuật ngữ được dùng trong giấu tin:
Thông điệp (Message): là thuật ngữ dùng để chỉ các thông tin đƣợc đƣợc
giấu trong các phƣơng tiện chứa để chuyển đi. Thông điệp có thể có nhiều dạng nhƣ
dạng văn bản hoặc hình ảnh. . .
Phƣơng tiện chứa gốc: là phƣơng tiện để chứa thông điệp mật. Đối tƣợng
này đƣợc gọi là Cover –
khác nhau.Ví dụ: cover image, cover audio, cover text,…
Phƣơng tiện chứa sau khi đã giấu tin: là phƣơng tiện sau khi nhúng thông
tin mật, còn đƣợc gọi là Stego –
image thì đối tƣợng đã nhúng là stego image.
Khóa mật: là khóa tham gia vào quá trình nhúng. Tùy vào từng thuật toán
mà ta có sử dụng khóa này hay không. Khóa này còn có tên gọi là stego key.
1.1.3. Sơ đồ tổng quát về giấu tin và tách tin
1.1.3.1 Sơ đồ tổng quát về giấu tin
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
9
Hình 1.1. biểu diễn mô hình giấu tin cơ bản.
Trong đó, phƣơng tiện chứa có thể là audio, văn bản, hình ảnh,
video…Thông tin giấu tùy theo mục đích của ngƣời sử dụng, nó có thể là thông tin
mật (với các tin bí mật), hay các logo cũng nhƣ hình ảnh bản quyền. Bộ nhúng
thông tin là những chƣơng trình thực hiện việc giấu tin theo thuật toán với một khóa
bí mật. Phƣơng tiện chứa đã đƣợc giấu tin chính là kết quả đầu ra của quá trình giấu
tin khi những thông tin giấu đã đƣợc nhúng vào trong phƣơng tiện chứa đầu vào.
1.1.3.2 Sơ đồ tổng quát về tách tin
Phƣơng tiện chứa
đã đƣợc giấu tin
Thông tin giấu
Phƣơng tiện
chứa ( audio,
hình ảnh, video)
Bộ tách
thông tin
Khóa giấu tin
Kiểm
định
Phân phối
Hình 1.1: Sơ đồ tổng quát về tách tin
Phƣơng tiện chứa
( audio, hình ảnh,
video)
Thông tin giấu
Khóa
Phƣơng tiện chứa
đã đƣợc giấu tin
Bộ nhúng
thông tin
Phân phối
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
10
Hình 1.2 là quá trình giải mã thông tin đã giấu. Sau khi nhận đƣợc đầu vào là
phƣơng tiện chứa có giấu thông tin và khóa qua bộ giải mã để thực hiện việc giải
mã thông tin. Đầu ra của quá trình giải mã là phƣơng tiện chứa gốc và thông tin
giấu. Sau đó thông tin giấu sẽ qua bƣớc kiểm định và so sánh với thông tin ban đầu.
1.1.4. Sơ đồ phân loại phương pháp giấu tin
Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin
ở cả hai khía cạnh. Một là bảo mật cho dữ liệu đƣợc đem giấu, hai là bảo mật cho
chính đối tƣợng đƣợc dùng để giấu tin. Điều này dẫn đên hai khuynh hƣớng chủ yếu
của giấu tin:
Khuynh hƣớng thứ nhất là giấu tin mật (steganography).
Khuynh hƣớng thứ hai là thủy vân số (watermarking).
Hình 1.3: Sơ đồ phân loại phương pháp giấu tin.
Kỹ thuật giấu thông tin bí mật (Steganography): với mục đích đảm bảo an
toàn và bảo mật thông tin tập trung vào các kỹ thuật giấu tin để có thể giấu đƣợc
nhiều thông tin nhất. Thông tin mật đƣợc giấu một cách vô hình trong một đối
tƣợng khác sao cho ngƣời khác khó phát hiện đƣợc.
Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh dấu – thủy vân (watermarking) với
mục đích để bảo vệ bản quyền chính đối tƣợng dùng để chứa thông tin, thƣờng tập
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
11
trung đảm bảo một số các yêu cầu nhƣ đảm bảo tính bền vững… Đây là ứng dụng
cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số.
Bảng 1. 1. So sánh giữa giấu tin mật và thủy vân số
Giấu tin mật
Thủy vân số
– Tập trung vào việc giấu đƣợc càng
nhiều tin càng tốt, ứng dụng trong
truyền dữ liệu mật.
– Cố gắng làm ảnh hƣởng ít nhất đến
chất lƣợng của đối tƣợng gốc để
không bị chú ý đến dữ liệu đã đƣợc
giấu trong đó.
– Thay đổi đối tƣợng gốc cũng làm
cho dữ liệu giấu bị sai lệch (ứng dụng
trong xác thực thông tin).
– Bảo mật cho dữ liệu cần giấu. Khía
cạnh này tập trung vào kỹ thuật giấu
tin mật, tức là giấu tin sao cho giấu
đƣợc nhiều và ngƣời khác khó phát
hiện ra thông tin đƣợc giấu trong đó.
– Không cần giấu nhiều thông tin, chỉ
cần lƣợng thông tin nhỏ đặc trƣng cho
bản quyền của ngƣời sở hữu.
– Trong trƣờng hợp thủy vân nhìn thấy
thì thủy vân sẽ hiện ra.
– Thủy vân phải bền vững với mọi tấn
công có chủ đích hoặc không có chủ
đích vào sản phẩm.
– Thủy vân số đánh dấu vào chính đối
tƣợng, nhằm khẳng định bản quyền sở
hữu hay phát hiện xuyên tạc thông tin.
1.2 MÔI TRƢỜNG GIẤU TIN
Môi trƣờng giấu tin chiếm tỉ lệ chủ yếu trong kỹ thuật giấu tin hiện nay chính
là dữ liệu đa phƣơng tiện ( văn bản, hình ảnh, âm thanh, phim), hiện nay một vài
môi trƣờng dữ liệu khác cũng đƣợc áp dụng nhƣ sản phẩm phần mềm và lĩnh vực
cơ sở dữ liệu quan hệ.
1.2.1 Giấu tin trong văn bản
Hiện nay việc trao đổi thông tin qua hệ thống máy tính, văn bản chiếm một tỉ
lệ rất lớn so với các loại phƣơng tiện khác. Tuy nhiên, giấu thông tin trong văn bản
dạng text lại chƣa đƣợc quan tâm nghiên cứu đúng mức bởi khó thực hiện hơn do
có ít các thông tin dƣ thừa, để làm đƣợc điều này ngƣời ta phải khéo léo khai thác
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
12
các dƣ thừa tự nhiên của ngôn ngữ. Hiện nay có hai hƣớng chính là sử dụng các
khoảng trắng giữa các chữ để giấu tin và sử dụng các kiểu định dạng để giấu tin.
Hƣớng thứ hai chính là những văn bản đƣợc chụp lại và lƣu trữ trên máy tính nhƣ
ảnh nhị phân, từ đó các kĩ thuật đƣợc áp dụng nhƣ giấu tin trong ảnh.
1.2.2 Giấu tin trong ảnh
Hiện nay, giấu thông tin trong ảnh là một bộ phận chiếm tỉ lệ lớn nhất trong
các chƣơng trình ứng dụng, các phần mềm, hệ thống giấu tin trong dữ liệu đa
phƣơng tiện bởi lƣợng thông tin trao đổi bằng hình ảnh là rất lớn. Hơn nữa, giấu
thông tin trong ảnh cũng đóng vai trò hết sức quan trọng trong hầu hết các ứng
dụng bảo vệ an toàn thông tin nhƣ: nhận thức thông tin, xác định xuyên tạc thông
tin, bảo vệ bản quyền tác giả, điều khiển truy cập, giấu thông tin mật,… Vì thế mà
vấn đề này đã nhận đƣợc sự quan tâm rất lớn của các cá nhân, tổ chức, trƣờng đại
học, và các viện nghiên cứu trên thế giới.
Thông tin sẽ đƣợc giấu cùng với dữ liệu ảnh nhƣng chất lƣợng ảnh ít thay đổi
và ít ai biết đƣợc bên trong bức ảnh đó mang những thông tin có ý nghĩa khác. Và
ngày nay, khi ảnh số đã đƣợc sử dụng rất phổ biến, giấu thông tin trong ảnh đã
đem lại rất nhiều những ứng dụng quan trọng trên nhiều lĩnh vực trong đời sống xã
hội. Ví dụ tại các nƣớc phát triển, chữ ký tay đã đƣợc số hóa và lƣu trữ sử dụng
nhƣ là hồ sơ cá nhân của các dịch vụ ngân hàng và tài chính, nó đƣợc dùng để
nhận thức trong các thẻ tín dụng của ngƣời tiêu dùng. Thêm vào đó, lại có rất
nhiều loại thông tin quan trọng cần đƣợc bảo mật, chúng rất dễ bị lấy cắp và bị
thay đổi bởi các phần mềm chuyên dụng. Việc nhận thức chúng cũng nhƣ phát
hiện thông tin xuyên tạc đã trở nên vô cùng quan trọng và cấp thiết. Một đặc điểm
của giấu thông tin trong ảnh đó là thông tin đƣợc giấu trong ảnh một cách vô hình,
nó nhƣ là một cách truyền thông tin mật cho nhau mà ngƣời khác không thể biết
đƣợc bởi sau khi giấu thông tin thì chất lƣợng ảnh gần nhƣ không thay đổi, đặc
biệt đối với ảnh mầu hay ảnh đa mức xám.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
13
Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh phụ thuộc vào hệ thống thị giác của con người.
Các kĩ thuật giấu tin trong ảnh hiện nay đều thuộc vào một trong 3 nhóm:
Giấu tin trong miền quan sát.
Các phương pháp dựa vào kĩ thuật biến đổi ảnh.
Các phương pháp sử dụng mặt nạ giác quan.
Đặc điểm của giấu tin trong ảnh đó là thông tin được giấu một cách vô hình, nó
như là cách truyền thông tin mật cho nhau mà người khác không thể biết được
bởi sau khi giấu thông tin chất lượng ảnh gần như không đổi đặc biệt đối với ảnh
màu hay ảnh xám.
1.2.3 Giấu tin trong audio
Đặc điểm của giấu tin trong audio khác với trong ảnh là phụ thuộc vào hệ
thống thính giác của con ngƣời. Dựa vào yếu tố là thính giác của con ngƣời khó
phân biệt đƣợc sự khác biệt giữa các dải tần và công suất, có nghĩa là các âm thanh
to, cao tần có thể che giấu đi đƣợc các âm thanh nhỏ, thấp một cách dễ dàng.
Việc giấu tin trong audio đặt ra yêu cầu rất cao về tính đồng bộ và an toàn
thông tin, nên kênh truyền tin là yếu tố rất đƣợc quan tâm khi mà kênh truyền hay
băng thông chậm sẽ ảnh hƣởng rất nhiều đến chất lƣợng thông tin sau khi giấu.
Mã hóa bít thấp: Cũng nhƣ các file ảnh, phƣơng pháp chèn vào vào các bit
ít quan trọng cũng lƣu trữ dữ liệu giấu vào trong các bit ít trọng của file audio.
Phƣơng pháp mã hóa LSB là cách đơn giản nhất để nhúng thông tin vào trong dữ
liệu audio. Phƣơng pháp này sẽ thay thế bít ít quan trọng nhất (thƣờng là bít cuối)
của mỗi mẫu dữ liệu bằng bit thông tin giấu.
Mã hóa pha là kỹ thuật thực hiện việc giấu tin trong audio thông qua việc
thay thế của một segment audio ban đầu bằng một pha tham chiếu (referency phase)
thể hiện dữ liệu. Pha của các segment tiếp theo sẽ đƣợc điều chỉnh sao cho duy trì
mối quan hệ giữa các đoan.
Kỹ thuật giấu dựa vào tiếng vang thực hiện giấu tin bằng cách thêm vào
tiếng vang trong tín hiệu gốc. Dữ liệu nhúng đƣợc giấu bằng cách thay đổi 3 tham
số của tiếng vang: biên độ ban đầu, tỉ lệ phân rã và độ trễ. Khi thời gian giữa tín
hiệu gốc và tiếng vang giảm xuống, hai tín hiệu có thể trộn lẫn và ngƣời nghe khó
có thể phân biệt giữa hai tín hiệu. Số lƣợng tin giấu có liên quan đến thời gian trễ
của tiếng vang và biên độ của nó.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
14
1.2.4 Giấu tin trong video
Tƣơng tự nhƣ giấu tin trong ảnh hay audio, giấu tin trong video đƣợc quan
tâm và phát triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng nhƣ điều khiển truy cập thông tin,
xác thực thông tin và bảo vệ bản quyền tác giả. Một phƣơng pháp giấu thông tin
trong video đƣợc đƣa ra bởi Cox là phƣơng pháp phân bố đều. Ý tƣởng cơ bản của
phƣơng pháp là phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số của dữ liệu gốc.
Hiện nay Youtube đƣợc coi là trang xem video trực tuyến lớn nhất và cũng là
trang bị coi là vi phạm bản quyền nhiều nhất, nhƣng khi Youtube và các nhà sản
xuất áp dụng việc phát hiện giấu tin trong video họ đã loại bỏ đƣợc những video vi
phạm bản quyền đƣợc tải lên bởi ngƣời dùng một cách nhanh chóng.
1.3 ỨNG DỤNG CỦA GIẤU TIN
Dưới đây là một số ứng dụng của giấu tin:
Bảo vệ bản quyền tác giả: Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thủy
vân số. Một thông tin mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả gọi là thủy vân sẽ đƣợc
nhúng vào trong các sản phẩm, thủy vân đó chỉ là một mình chủ sở hữu hợp pháp
các sản phẩm đó có và đƣợc dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm. yêu
cầu kĩ thuật đối với ứng dụng này là thủy vân phải tồn tại bền vững cùng sản phẩm,
muốn bỏ thủy vân này không đƣợc pháp của ngƣời chủ sở hữu thì chỉ có cách phá
hủy sản phẩm.
Xác thực thông tin hay phát hiện giả mạo: Một tập các thông tin sẽ đƣợc
giấu trong phƣơng tiện chứa sau đó sử dụng để nhận biết xem dữ liệu trên phƣơng
tiện gốc đó có bị thay đổi hay không. Các thủy vân nên đƣợc ẩn để tránh sự tò mò
của kẻ thù và hơn thế nữa là gây khó khăn cho việc làm giả các thủy vân hợp lệ hay
xuyên tạc thông tin nguồn. Yêu cầu chung đối với ứng dụng này là khả năng giấu
tin cao và thủy vân bền vững.
Giấu vân tay hay dán nhãn: Thủy vân trong những ứng dụng này đƣợc sử
dụng để nhạn diện ngƣời gửi hay ngƣời nhận của một thông tin nào đó. Với ứng
dụng này thì yêu cầu là đảm bảo độ an toàn cao cho các thủy vân tránh sự mất mát
thông tin trong khi phân phối.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
15
Kiểm soát sao chép: Các thủy vân trong trƣờng hợp này đƣợc sử dụng để
kiểm soát sao chép đối với các thông tin. Các thiết bị phát hiện ra thủy vân thƣờng
đƣợc gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc/ghi. Các ứng dụng loại này cũng yêu cầu
thủy vân phải đƣợc đảm bảo an toàn và cũng sử dụng phƣơng pháp phát hiện thủy
vân đã giấu mà không cần thông tin gốc.
Giấu tin mật: Các thông tin giấu đƣợc trong trƣờng hợp này càng nhiều
càng tốt, việc giải mã để nhận đƣợc thông tin cũng không không cần phƣơng tiện
chứa ban đầu. Các yêu cầu mạnh về chống tấn công của kẻ thù không cần thiết lắm
thay vào đó là thông tin giấu phải đảm bảo tính không thể phát hiện.
1.4 PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN PHỔ BIẾN
1.4.1 Giấu tin trên miền không gian
Các thuật toán giấu tin trong miền không gian tập trung vào việc thay đổi
trực tiếp trong miền điểm ảnh. Thế mạnh của phƣơng thức giấu tin trong miền điểm
ảnh là đơn giản và có độ phức tạp tính toán thấp. Tuy nhiên, kỹ thuật này chỉ đảm
bảo thuộc tính ẩn mà không có tính bền vững. Vì vậy, các thuật toán này đƣợc cài
đặt cho ứng dụng xác thực thông tin của ảnh số.
Ý tƣởng cơ bản của thuật toán trong kỹ thuật này là chia một ảnh gốc thành
các khối nhỏ, số lƣợng bit giấu trong mỗi khối tùy thuộc vào từng thuật toán. Thuật
toán này dùng cho cả ảnh màu, ảnh đa mức xám và ảnh đen trắng nhƣng để dễ trình
bày thuật toán chúng ta sẽ sử dụng ảnh đen trắng.
Một số thuật toán:
Thuật toán SW (Simple Watermarking) : cho một file ảnh bitmap đen
trắng F, dữ liệu thủy vân d đƣợc biểu diễn dƣới dạng nhị phân (dãy bit 0/1).
Các bit 1 gọi là điểm đen, bit 0 gọi là điểm trắng. Ý tƣởng cơ bản của thuật
toán này là chia một ảnh gốc thành các khối nhỏ, trong mỗi khối nhỏ sẽ giấu
không quá một bit thông tin.
Thuật toán Wu-Lee của hai tác giả M.Y. Wu và J.H.Leeđƣa ra cải tiến hơn
thuật toán SW bằng việc đƣa thêm khóa K sử dụng trong quá trình nhúng và
tách thủy vân đồng thời đƣa thêm các điều kiện đảo bit trong mỗi khối. Với
thuật toán này, có thể nhƣng một bit vào mỗi khối bằng cách hiệu chỉnh
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
16
nhiều nhất 1 bit của khối. Kỹ thuật này có khả năng làm tăng dữ liệu có thể
nhúng. Xét ảnh gốc F, khóa bí mật K và một số dữ liệu đƣợc nhúng vào F.
Khóa bí mật là một ma trận cso kích thƣớc mxn. Để đơn giản ta giả sử kích
thƣớc của ảnh gốc F là bội số của mxn. Quá trình nhúng thu đƣợc ảnh F có
một số bít đã bị hiệu chỉnh.
Thuật toán PCT đƣợc đƣa ra bởi ba tác giả Hsiang-Kuang Pan, Yu-Yuan
Chen, Yu-Chee Tseng. Thuật toán cho phép nhúng nhiều bit vào một khối
bằng cách có thể đảo 2 bit trong 1 khối. Trong thuật toán có sử dụng khóa K
và ma trận trọng số W nhằm đảm bảo an toàn cho thủy vân đƣợc nhúng.
Thuật toán LSB(Least Significant Bit) là thuật toán giấu tin dựa vào các bit
ít quan trọng. Các loại ảnh màu và đa mức xám có giá trị của mỗi điểm ảnh
đƣợc biểu diễn bằng dãy nhiều bit. Trong dãy các bit này có một bit đƣợc gọi
là bit ít quan trọng nhất. Bit ít quan trọng nhất là bit mà khi ta đảo giá trị của
nó thì điểm mày bị thay đổi ít nhất.
1.4.2 Giấu tin trên miền tần số cosin rời rạc
Các thuật toán này sử dụng phƣơng pháp biến đổi cosine rời rạc DCT
(Discrete Cosine Transform) để chuyển từng khối ảnh từ miền không gian ảnh sang
miền tần số. Sau đó sẽ đƣợc nhúng trong miền không gian tần số của ảnh theo kỹ
thuật trải phổ trong truyền thông. Đây là kỹ thuật phổ biến nhất với nhiểu thuật toán
và là phƣơng pháp có thể đảm bảo tính mạnh mẽ và chính xác của thủy vân sau khi
nhúng.
Thuật toán DCT 1 đƣợc nhóm tác giả Nguyễn Xuân Huy và Trần Quốc
Dũng đƣa ra trên bài báo: “Một thuật toán thủy vân ảnh trên miền DCT – An Image
Watermarking Algorithm Using DCT Domain”. Nội dung bài viết này đề xuất một
thuận toán nhúng thủy vân vào trong ảnh sao cho thỏa mãn các tính chất và yêu cầu
của một hệ thủy vân trên ảnh số. Thuật toán trong bài viết tập trung vào kỹ thuật
chọn miền tần số để giấu tin nhằm nâng cao tính bền vững của thủy vân.
Mô tả thuật toán:
Đầu vào: Một chuỗi các bit thể hiện bản quyền, một ảnh
Đầu ra: một ảnh sau khi thủy vân, khóa để giải mã
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
17
Thuật toán DCT 2: tác giả Chris Shoemarker đã sử dụng phép biến đổi
DCT để phân tích khối đƣợc chọn từ ảnh gốc thành các miền tần số, rồi chọn một
cặp hệ số trong miền tần số giữa để thực hiện quá trình nhúng một bit thủy vân. Quá
trình nhúng luôn đảm bảo sau khi nhúng bit thủy vân thì khoảng cách về giá trị giữa
hai hệ số đƣợc chọn có giá trị lớn hơn hoặc bằng k cho trƣớc.
Thuật toán DCT 3: trong thuật toán này tác giả Benham lựa chọn vị trí
nhúng tin có sự loại bỏ các khối không phù hợp. Các khối bị loại bỏ là các khối
nhẵn hoặc khối sắc không cao. Các khối đƣợc chọn nhúng thủy vân là các khối sắc
lớn.
Khối nhẵn: chúng ta có thể phát hiện ra các khối này bằng cách đếm số
lƣợng hệ số cao tần có giá trị là “0”. Nếu tất cả các hệ số này hay chỉ cần
tồn tại ít nhất 1 hệ số ở nửa trên của đƣờng zig-zắc bằng “0” thì khối đó
đƣợc xem là khối nhẵn.
Khối sắc: đƣợc phát hiện bằng cách tìm giá trị tuyệt đối lớn nhất cụa hệ
số AC tần số thấp. Ngƣỡng đƣợc sử dụng là 100. Thuật toán sử dụng 3 hệ
số để nhúng 1 bit.
1.4.3 Giấu tin trên miền tần số sóng nhỏ (Wavelet) rời rạc
Các thuật toán này sử phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT (Descrete
Wavelet Transform) để chuyển miền không gian ảnh sang miền đa phân giải. Tính
đa phân giải của sóng nhỏ hữu ích trong việc phân phối thông tin vào đối tƣợng bao
phủ trong khi vẫn đảm bảo tính chất bền vững và chất lƣợng hiển thị. DWT đƣợc
dùng nhƣ một chuẩn trong nén JPEG2000. Trong nhiều ứng dụng, DWT tỏ ra ƣu
thế hơn so với DCT do đặc tính đa phân giải.
Phép biển đổi DWT, trƣớc hết ta cần phải biết rằng biến đổi tín hiệu chỉ là
dạng biểu diễn khác của tín hiệu. Nó không làm thay đổi nội dung thông tin của tín
hiệu. Thông thƣờng, mỗi sóng là một hàm dao động của thời gian hoặc không gian
và tuần hoàn. Sóng nhỏ là sóng cục bộ, chúng có năng lƣợng tập trung ở thời gian
hoặc không gian và thích hợp để phân tích tín hiệu tạm thời. DWT sử dụng sóng
nhỏ của năng lƣợng hữu hạn
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
18
Hình 1.4: Sự khác nhau giữa sóng (a) và sóng nhỏ (b).
Trong phân tích sóng nhỏ, tín hiệu đƣợc phân tích nhiều lần với hàm sóng
nhỏ và sự biến đổi đƣợc tính toán với mỗi phần đƣợc tạo ra. Với tần số cao, biến đổi
sóng nhỏ cho độ phân dải rất tốt về thời gian và độ phân dải không tốt về tần số.
Với tần số thấp, biến đổi sóng nhỏ cho độ phân dải tốt về tần số và độ phân dải
không tốt về thời gian.
Các thuật toán thủy vân trên miền DWT:
Thuật toán DWT-1: Dựa trên kỹ thuật biến đổi sóng nhỏ hai tác giả Raval
Mehul và rege Priti đã đề xuất kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ
hai chiều để phân tích ảnh gốc thành bốn băng LL, HL, LH và HH rồi nhúng tín
hiệu thủy vân thử nhất vào băng LL, nhúng một thủy vân khác vào băng HH. Kết
quả thử nghiệm cho thấy thủy vân bền vững trƣớc một số phép xử lý ảnh thông
thƣờng.
Thuật toán DWT-2: ở thuật toán DWT-1 sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ
hai chiều để phân tích ảnh gốc thành các băng tần khác nhau, rồi nhƣng tín hiệu
thủy vân vào một số các băng tần. Theo cách đó, thủy vân có thể bền vững trƣớc
một số tấn công nhƣng lại kém bền vững với một nhóm tấn công khác. Khắc phục
yếu điểm trên, trong thuật toán này, các tác giả Peining Tao và Ahmet M.
Eskicioglu đã nhúng tín hiệu thủy vân vào cả bốn băng tần trong phép phân tích
sóng nhỏ, mỗi băng tần có thể sử dụng các hệ số khác nhau.
1.5 PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN
(PSNR).
Để đánh giá chất lƣợng của bức ảnh (hay khung ảnh video) ở đầu ra của bộ
mã hoá, ngƣời ta thƣờng sử dụng hai tham số: Sai số bình phƣơng trung bình – MSE
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
19
(Mean Square Error) và phƣơng pháp đề xuất với hệ số tỷ lệ tín hiệu / tín hiệu
nhiễu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio).
MSE giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục đƣợc tính nhƣ sau:
Ở đây:
x
ij biểu thị giá trị điểm ảnh gốc y
ij biểu thị giá trị điểm ảnh đã đƣợc biến đổi m
và n lần lƣợt là chiều rộng và chiều cao của ảnh.
PSNR, đơn vị: deciben (dB), thƣờng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu xử lý
hình ảnh:
Thông thƣờng, nếu PSNR > 35dB thì hệ thống mắt ngƣời gần nhƣ không
phân biệt đƣợc giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục. PSNR càng cao thì chất lƣợng ảnh
khôi phục càng tốt. Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE sẽ bằng 0 và PSNR đi
đến vô hạn. Giá trị thông thƣờng của PSNR trong ảnh và nén video nằm từ 30 đến
50 dB, giá trị càng cao thì càng tốt. Giá trị có thể chấp nhận đƣợc khi truyền tín hiệu
không dây có tổn thất khoảng từ 20 đến 25 dB.
1.6. TÍNH CHẤT, ĐẶC TRƢNG CỦA GIẤU TIN TRONG ẢNH
1.6.1 Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh
Dữ liệu gốc ở đây là dữ liệu ảnh tĩnh, dù đã giấu thông tin vào trong ảnh hay
chƣa, thì khi ngƣời xem ảnh bằng thị giác, dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời
gian. Khác với dữ liệu audio hay video, khi xem hay nghe, thì dữ liệu gốc sẽ thay
đổi liên tục với tri giác của con ngƣời theo các đoạn hay các bài , các ảnh,…
1.6.2 Giấu tin phụ thuộc ảnh
Kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào các loại ảnh khác nhau. Chẳng hạn đối với
ảnh đen trắng, ảnh xám hay ảnh màu, ta có những kỹ thuật riêng do các loại ảnh với
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
20
đặc trƣng khác nhau. Ảnh nén và ảnh không nén cũng áp dụng những kỹ thuật giấu
tin khác nhau, vì ảnh nén có thể làm mất thông tin khi nén ảnh ….
1.6.3 Giấu tin lợi dụng khả năng thị giác con người
Giấu tin trong ảnh cũng gây ra những thay đổi trên dữ liệu ảnh gốc. Dữ liệu
ảnh đƣợc quan sát bằng hệ thống thị giác con ngƣời, nên các kỹ thuật giấu tin phải
đảm bảo yêu cầu gây ra những th bản là những thay đổi trên ảnh phải rất nhỏ, sao
cho bằng mắt thƣờng không thể nhận ra đƣợc sự thay đổi đó, vì có nhƣ thế thì mới
đảm bảo đƣợc độ an toàn cho thông tin giấu.
1.6.4 Giấu tin không làm thay đổi kích thước ảnh
Các phép toán giấu tin sẽ đƣợc thực hiện trên dữ liệu của ảnh. Dữ liệu ảnh
bao gồm cả phần header (là nơi lƣu thông tin về tệp, kích thƣớc, và địa chỉ offset về
vùng dữ liệu), bảng màu (có thể có) và dữ liệu ảnh. Khi giấu tin, các phƣơng pháp
giấu đều biến đổi giá trị của các bít trong dữ liệu ảnh trƣớc hay sau khi giấu tin, là
nhƣ nhau
1.6.5 Đảm bảo chất lượng ảnh sau khi giấu tin
Đây là yêu cầu quan trọng đối với giấu tin trong ảnh. Sau khi giấu tin bên
trong, ảnh phải đảm bảo yêu cầu không bị biến đổi, để có thể không bị phát hiện dễ
dàng so với ảnh gốc.
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ
VÀ TRỘN CÓ CHỌN LỌC
2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP
Phƣơng pháp giấu tin sử dụng biến đổi sóng nhỏ và trộn có chọn lọc đƣợc
hai tác giả Prabakaran Ganesan và R. Bhavani thuộc khoa Công nghệ thông tin,
trƣờng đại học Annamalai, bang Tamilnadu, Ấn Độ đƣa ra ngày 1 tháng 3 năm
2013[5].
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
21
Đây là phƣơng pháp giấu tin thực hiện giấu một ảnh vào phƣơng tiện chứa là
ảnh khác bằng cách kết hợp hai phƣơng pháp là biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT
(Discrete Wavelet Transform) và biến đổi sóng nhỏ nguyên IWT (Integer Wavelet
Transform). Điều chỉnh giá trị điểm ảnh PVA sẽ đƣợc áp dụng trên phƣơng tiện
chứa. Còn giá trị của ảnh đƣợc giấu đƣợc biến đổi bằng phƣơng pháp Arnold. Ảnh
mật và ảnh chứa đều đƣợc áp dụng cả hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ là
DWT/IWT. Quá trình trộn áp dụng cho tất cả các ảnh và tính toán ngƣợc
DWT/IWT để đƣợc ảnh giấu tin. Quá trình tách tin ngƣợc lại với quá trình nhúng
tin mật. Sự kết hợp của hai phƣơng pháp biển đổi sóng nhỏ DWT/IWT làm cho việc
giấu ảnh mật trên ảnh chứa đạt đƣợc độ an toàn và tính bền vững cao. Kết quả thực
nghiệm và nghiên cứu cho thấy các ảnh gốc chứa ảnh mật đảm bảo tính vô hình,
tính bảo mật và độ bền vững cao.
Giới thiệu tóm lƣợc phƣơng pháp này đƣợc thực hiện nhƣ thế nào, trong
phƣơng pháp này có sử dụng các kỹ thuật nào?
(em dịch phần ABSTRACT trong bài gốc để đƣa vào đây)
2.2. ĐIỀU CHỈNH GIÁ TRỊ ĐIỂM ẢNH PVA (PIXEL VALUE
ADJUSTMENT)
Ảnh gốc và ảnh cần nhúng (giấu) có giá trị từ 0 đến 255. Trong quá trình
nhúng giá trị của điểm ảnh gốc có thể vƣợt quámiền giới hạn này và do đó có thể
khó khăn trong việc lấy lại điểm ảnh đã nhúng. Do đó giá trị điểm ảnh gốc sẽ đƣợc
điều chỉnh có giới hạn thấp hơn 15 và trên 240 thay vì từ 0 và 255.
Hình 2.1: Ảnh trước (trái) và sau (phải) khi thực hiện điều chỉnh giá trị điểm ảnh.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
22
2.3. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI HAAR-DWT
Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu toán học và thử nghiệm thực tế đƣợc công
bố[NVH2] hàng tháng có liên quan đến biến đổi miền tần số sóng nhỏ. Sóng nhỏ
đƣợc sử dụng có hiệu quả nhƣ một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực nhƣ lý
thuyết xấp xỉ, xử lý tín hiệu, vật lý, thiên văn học và xử lý ảnh.
Biến đổi sóng nhỏ Haar trên dữ liệu là tính toán tổng giá trị và giá trị sai khác
của các cặp điểm ảnh liền kề nhau. Mô hình 2 chiều Haar-DWT thực hiện trên các
thành phần liền kề ngang và liền kề theo chiều dọc. Một ƣu điểm của biến đổi sóng
nhỏ Haar là biến đổi chính là nghịch đảo của nó. Phép biến đổi này bao gồm các
bƣớc:
Bƣớc 1: Đầu tiên, quét các điểm ảnh từ trái sang phải theo chiều ngang. Sau
đó, cộng và trừ các điểm ảnh lân cận với nhau (cặp giá trị lân cận – PoV (Pair of
Value)). Lƣu trữ giá trị tổng ở vùng bên trái và giá trị sai khác ở vùng bên phải. Lặp
lại cho đến khi các hàng đƣợc xử lý hết. Tổng giá trị của các cặp điểm ảnh đại diện
cho miền tần số thấp (ký hiệu là L – Low) trong khi miền sai khác của điểm ảnh đại
diện cho miền tần số cao của ảnh gốc (ký hiệu là H – High).
Bƣớc 2: Tiếp theo qQuét các điểm ảnh từ trên xuống theo chiều dọc. Thực
hiện thêm cộng và trừbớtvài các cặp điểm ảnh lân cận và lƣu giá trị tổng ở phía trên
đỉnh còn giá trị sai khác ở đáy phía dƣớinhƣ biểu đồ. Lặp lại cho đến khi các cột giá
trị đƣợc xử lý hết. Cuối cùng chúng ta sẽ có 4 băng con là LL, HL, LH, HH. Băng
LL là miền tần số thấp và rất giống với ảnh gốc (thu nhỏ). Quá trình mô tả thủ tục
trên đƣợc gọi là biến đổi 2 chiều Haar-DWT ở mức thứ nhất theo mô phỏng trong
hình 2.2.
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
23
Hình 2.2: Ảnh sau khi biến đổi Haar-DWT
2.4. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ NGUYÊN – IWT[HTHT3]
Biến đổi sóng nhỏ rời rạc một chiều là thuật toán với một ngân hàng bộ lọc
đƣợc lặp đi lặp lại. Đầu vào là một bộ lọc thông cao và một bộ lọc thông thấp. Kết
quả thu đƣợc sau quá trình chập là một phiên bản đƣợc làm mƣợt của giá trị đầu
vào, phần tần số cao đƣợc chụp (captured) lại bởi lần chập đầu tiên. Việc tái cấu
trúc liên quan đến một chập với các bộ lọc tổng hợp và kết quả của các các nếp
cuộn đƣợc thêm vào. Còn với biến đổi hai chiều, thì tiến hành biến đổi 1 chiều tất
cả các hàng, và tƣơng tự với các cột. Tiếp theo, lấy các hệ số chinh là kết quả của
hàng và cột. Nhƣ trong hình là các bƣớc để có đƣợc 4 hệ số: HH là hệ số đại diện
cho thông số chéo của hình ảnh, trong khi đó HG và GH phản ánh thông tin theo
chiều dọc và chiều ngang. Ở mức thấp nhất, lấy hệ số thấp qua LL. Chúng ta có thể
tiếp tục phân rã trên góc ¼ từ LL đến log2 của giá trị nhỏ nhất (chiều cao, chiều
rộng).
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
24
Hình 2.3: Biến đổi sóng nhỏ IWT.
Kể từ khi biến đổi sóng nhỏ rời rạc cho phép xử lý độc lập của các thành
phần kết quả mà không có tƣơng tác giữa chúng, do đó tính vô hình mang lại hiệu
quả cao hơn trong quá trình nhúng. Tuy nhiên, việc sử dụng các bộ lọc sóng nhỏ có
sử dụng hệ số có dấu phẩy động. Vì vậy khi chuỗi dữ liệu đầu vào bao gồm chuỗi
các số nguyên ( nhƣ trƣờng hợp ở hình minh họa dƣới), kết quả đầu ra đƣợc lọc
không còn bao gồm các số nguyên, thì khả năng xây dựng lại hình ảnh không đƣợc
nhƣ ban đâu. Tuy nhiên với sự ra đời của biến đổi sóng nhỏ nguyên, có thể mô tả
các đầu ra hoàn toàn là các số nguyên.
Một ví dụ về biến đổi sóng nhỏ với bản đồ số nguyên là biến đổi S. Độ mƣợt
(s) và chi tiết (d) cho một chỉ số n đƣợc ra trong (1a) và (1b). Các giá trị tổng và sai
khác
Tuy nhiên chúng ta cần phải xác định lại những công thức biến đổi hai chiều
áp dụng cho hình ảnh và rất hữu ích trong phép biến đổi. Công thức này áp dụng
cho việc xây dựng lại các biến đổi hai chiều. Giả sử rằng hình ảnh ban đầu là (I) với
chiều rộng là y pixel và chiều cao x pixel. Biểu thị mức độ màu bóng của các điểm
ảnh tại vị trí i và j là Iij. Biến đổi hai chiều cho hình ảnh có thể đƣợc tính toan bằng
công thức (3a) (3b) (3c) và (3d). Dĩ nhiên chúng ta có thể biến đổi ngƣợc để có thể
tách và khôi phục đƣợc chính xác ảnh gốc ban đầu từ các hệ số biến đổi có thể tính
Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng
Nguyễn Việt Hƣng – CT1401
25
toán đƣợc theo công thức (4a) (4b) (4c) và (4d). Kết quả hệ số của biến đổi ngƣợc:
A là hệ số thấp, H là hệ số cho thông số theo chiều ngang của anh, còn V và D phản
ánh thông tin theo chiều dọc và đƣờng chéo tƣơng ứng. Trong khi thực hiện biến
đổi bỏ qua bất ký điểm ảnh có giá trị lẻ trên đƣờng biên.
Với điều kiện 1≤ i ≤x/2, 1≤ j ≤ y/2
Vấn đề chọn vị trí nhúng (giấu) tin trên miền biến đổi:
Các băng tần số cao phản ánh: cạnh, viền còn các băng tần số thấp phản ánh:
màu, nền. Để nhúng ở tần số cao: ta có đƣợc tính vô hình cao, còn tình bền vững
thấp. Còn nhúng ở tần số thấp thì tính vô hình thấp nhƣng độ bền vững cao. Để đạt
đƣợc cả hai yếu tố tính vô hình và tình bền vững ta thực hiện biến đổi wavelet lần 2
với băng con LL1 ta thu đƣợc 4 băng con mới là LL2, HH2, LH2, HL2. Khi giấu ta
chọn vùng LL2 có tần số thấp và HL2, LH2, HH2 có tần số trung bình để giấu tin.
2.5. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI ARNOLD
Biến đổi toán học Arnold đƣợc đƣa ra lần đầu tiên bởi Arnold và Avez
(1968). Nó đƣợc cải thiện bảnSau đó phƣơng pháp này đƣợc cải tiến đồ „xáo trộn‟
bởi Miisha (2012) và đƣợc áp dụng cho ảnh kỹ thuật số nhằm sắp xếp ngẫu nhiên
các điểm ảnh của hình ảnh ban đầu làm cho chúng trở lên khó nhận thấy hoặc nhiễu.
Tuy nhiên sau một chu kỳ p và p lặp lại thì hình ảnh gốc ban đầu xuất hiện trở lại.
