TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH
ĐỀ TÀI :
DIGITAL WARTERMARKING USING DWT AND DES
SVTH : Nguyễn Trọng Tài
LỚP : 12T1
GVHD : Ts. Huỳnh Hữu Hưng
Đà Nẵng, 11/2013
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
MỤC LỤC
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 2
LỜI MỞ ĐẦU
Trong thời đại của Internet , thông tin ngày càng được sử dụng rộng rãi và lượng thông
tin được trao đổi qua mạng ngày càng lớn mạnh . Tuy nhiên với lượng thông tin lớn như vậy thì
nguy cơ truy cập dữ liệu trái phép lại tăng lên . Vì thế nhu cầu bảo đảm đảm an toàn ,bảo vệ bản
quyền và sở hữu trí tuệ sản phẩm đang là một nhu cầu cấp thiết . Một trong những giải pháp hữu
hiệu cho vấn đề này là giấu thông điệp vào những phương tiện chứa . Phương tiện chứa được
dùng phổ biến là các bức ảnh.
Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đã đem lại những thay đổi sâu sắc trong xã hội và
trong cuộc sống. Những thuận lợi thông tin kỹ thuật số mang lại cũng đề ra những thách thức và
cơ hội mới cho quá trình đổi mới. Sự ra đời những phần mềm có tính năng mạnh, các thiết bị
mới như máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lượng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật số, v.v…,
đã với tới thế giới tiêu dùng rộng lớn để sáng tạo, xử lý và thưởng thức các dữ liệu đa phương
tiện. Mạng Internet toàn cầu đã biến thành một xã hội ảo nơi diễn ra quá trình trao đổi thông tin
trong mọi lĩnh vực chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại… Và chính trong môi
trường mở và tiện nghi như thế xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực đang rất cần đến các giải pháp
hữu hiệu cho vấn đề an toàn thông tin như nạn ăn cắp bản quyền, nạn xuyên tạc thông tin, truy
nhập thông tin trái phép v.v Đi tìm giải pháp cho những vấn đề này không chỉ giúp ta hiểu
thêm về công nghệ phức tạp đang phát triển rất nhanh này mà còn đưa ra những cơ hội kinh tế

- Phân hủy hình ảnh ban đầu (N × N) của hai cấp độ wavelet (DWT).
- Tạo ra ngẫu nhiên khóa K chính độ dài 64 bit.
- Chia hình ảnh watermark nhị phân kích thước ((N × N) / 4) trong khối kích thước 8 × 8. Mã
hóa các khối hình ảnh với DES sử dụng khóa K.
- Nối tất cả các khối hình ảnh được mã hóa để tạo ra hoàn chỉnh mã hóa hình ảnh W.
- W là thông tin đóng dấu mật mã.
Ở đây , trong dấu ấn hình ảnh chúng tôi đã nhúng watermark được mã hóa trên các tập tin
hình ảnh , do đó loại bỏ các hình mờ trở nên ít nhất có thể xảy ra . Điều này sẽ cung cấp cho kỹ
thuật này một vững mạnh rất cao . Trong việc thu hồi , watermark nhúng được lấy ra và sau đó
giải mã. Phương pháp này kết hợp mạnh mẽ của Chuyển đổi tên miền và đơn giản của phương
pháp miền không gian . Watermarking cho hình ảnh , kỹ thuật DWT được sử dụng. Kỹ thuật
DWT được sử dụng trong dấu ấn ảnh. Ở đây, chúng tôi đã nhúng watermark trong hình ảnh như
là một chuỗi giả tiếng ồn . Điều này cho phép một an ninh đáng kể vào các tập tin hình ảnh như
chỉ khi watermark chính xác được gọi là watermark nhúng có thể được loại bỏ khỏi hình ảnh
thủy ấn .
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
3
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
CHƯƠNG II: KỸ THUẬT GIẤU TIN.
2.1 Khái niệm về giấu tin
Từ trước đến nay, nhiều phương pháp bảo vệ thông tin đã được đưa ra, trong đó giải pháp
dùng mật mã được ứng dụng rộng rãi nhất. Thông tin ban đầu được mã hoá, sau đó sẽ được giải
mã nhờ khoá của hệ mã. Đã có nhiều hệ mã phức tạp được sử dụng như DES, RSA,
NAPSACK , rất hiệu quả và phổ biến.
Một phương pháp mới khác đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng mạnh mẽ ở nhiều
nước trên thế giới, đó là phương pháp giấu tin. Giấu thông tin là kỹ thuật nhúng một lượng
thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác. Một trong những yêu cầu cơ bản
của giấu tin là đảm bảo tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến
chất lượng của dữ liệu gốc.
Sự khác biệt chủ yếu giữa mã hoá thông tin và giấu thông tin là mã hoá làm cho các

vân này mà không được phép của người chủ sở hữu thì chỉ còn cách là phá huỷ sản phẩm.
2.4 . Môi trường giấu tin
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
6
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
Kỹ thuật giấu tin đã được nghiên cứu và áp dụng trong nhiều môi trường dữ liệu khác
nhau như trong dữ liệu đa phương tiện (văn bản, hình ảnh, âm thanh, phim ), trong sản phẩm
phần mềm và gần đây là những nghiên cứu trên lĩnh vực cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong các dữ
liệu đó, dữ liệu đa phương tiện là môi trường chiếm tỉ lệ chủ yếu trong các kỹ thuật giấu tin. Với
đề tài này thì chúng tôi sử dụng phương pháp giấu tin trong ảnh.
Giấu thông tin trong ảnh, hiện nay, là một bộ phận chiếm tỉ lệ lớn nhất trong các chương
trình ứng dụng, các phần mềm, hệ thống giấu tin trong đa phương tiện do lượng thông tin được
trao đổi bằng ảnh là rất lớn và hơn nữa giấu thông tin trong ảnh cũng đóng vai trò quan trọng
trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin như: xác thực thông tin, xác định xuyên tạc
thông tin, bảo vệ bản quyền tác giả, điều khiển truy cập, giấu tin bí mật
Thông tin sẽ được giấu cùng với dữ liệu ảnh nhưng chất lượng ảnh ít thay đổi và không ai
biết được đằng sau ảnh đó mang những thông tin có ý nghĩa. Ngày nay, khi ảnh số đã được sử
dụng phổ biến, giấu thông tin trong ảnh đã đem lại nhiều những ứng dụng quan trọng trên nhiều
lĩnh vực trong đời sống xã hội. Ví dụ đối với các nước phát triển, chữ kí tay đã được số hoá và
lưu trữ sử dụng như hồ sơ cá nhân của các dịch vụ ngân hàng và tài chính, nó được dùng để xác
thực trong các thẻ tín dụng của người tiêu dùng. Phần mềm WinWord của MicroSoft cũng cho
phép người dùng lưu trữ chữ kí trong ảnh nhị phân rồi gắn vào vị trí nào đó trong file văn bản để
đảm bảo tính an toàn của thông tin. Tài liệu sau đó được truyền trực tiếp qua máy fax hoặc lưu
truyền trên mạng. Theo đó, việc xác thực chữ kí, xác thực thông tin đã trở thành một vấn đề
quan trọng khi việc ăn cắp thông tin hay xuyên tạc thông tin bởi các tin tặc đang trở thành một
vấn nạn đối với bất kì quốc gia nào, tổ chức nào. Hơn nữa có nhiều loại thông tin quan trọng cần
được bảo mật như những thông tin về an ninh, thông tin về bảo hiểm hay các thông tin về tài
chính, các thông tin này được số hoá và lưu trữ trong hệ thống máy tính hay trên mạng. Chúng
dễ bị lấy cắp và bị thay đổi bởi các phần mềm chuyên dụng. Việc xác thực cũng như phát hiện
thông tin xuyên tạc đã trở nên vô cùng quan trọng, cấp thiết.

Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
Hình 4. trình bày quá trình nhúng thủy vân tổng quát. Đầu vào là thủy vân, dữ liệu cần
nhúng và mã cá nhân hay công cộng. Thủy vân có thể ở bất kì dạng nào như chữ số, văn bản hay
hình ảnh. Khoá có thể được dùng để tăng cường tính bảo mật, nghĩa là ngăn chặn những người
không có bản quyền khôi phục hay phá hủy thủy vân. Các hệ thống thực tế dùng ít nhất là một
khoá, thậm chí kết hợp nhiều khoá. Đầu ra là dữ liệu đã được nhúng thủy vân. Quá trình khôi
phục thủy vân tổng quát được cho ở hình 5. Đầu vào là dữ liệu đã nhúng thủy vân, khoá và dữ
liệu gốc (có thể có hoặc không tuỳ thuộc vào phương pháp). Đầu ra hoặc là thủy vân khôi phục
được hoặc đại lượng nào đó chỉ ra mối tương quan giữa nó và thủy vân cho trước ở đầu vào. Phụ
thuộc vào mục đích và ứng dụng mà các yêu cầu của hệ thống nhúng thủy vân được đặt ra. Với
các hệ thống thực tế, chúng đòi hỏi các yêu cầu sau:
− Tính không nhận biết: các điều chỉnh gây ra do nhúng thủy vân phải thấp hơn ngưỡng
cảm thụ, nghĩa là các mẫu dùng trong nhúng thủy vân chỉ được phép thay đổi nhỏ.
− Tính bền vững: đây là một yêu cầu nòng cốt của nhúng thủy vân. − Khôi phục thủy vân
cần hoặc không cần dữ liệu gốc.
− Trích thủy vân hay kiểm chứng sự tồn tại của thủy vân.
− Các khoá và bảo mật thủy vân.
3.4. Phân loại thủy vân.
Có nhiều cách phân loại khác nhau dựa trên những tiêu chí khác nhau:
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
10
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
Hình 6. Sơ đồ phân laọi thủy vân.
- Phân loại theo khả năng cảm nhận
Thủy vân ẩn (Invisible watermarking): là các thủy vân không thể nhìn thấy được bằng mắt
thường.
Thủy vân hiện (Visible watermarking): là thủy vân có thể nhìn thấy được bằng mắt thường.
- Phân loại theo tính bền vững
Thủy vân bền vững (Robust watermarking): là loại thủy vân nhúng theo phương pháp rất
khó phá hủy. Việc tấn công thủy vân số trong trường hợp này sẽ làm giảm

SVTH: Nguyễn Trọng Tài
12
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
+ Tích phân suy rộng trên toàn bộ trục t của hàm ψ (t ) là bằng 0.
+ Tích phân năng lượng của hàm trên toàn bộ trục t là một số hữu hạn.
Điều kiện (2.2) có nghĩa là hàm ψ (t) phải là một hàm bình phương khả tích, hàm ψ(t) thuộc
không gian các hàm bình phương khả tích.
Biến đổi wavelet liên tục của một hàm bình phương khả tích f(t) được tính theo công thức:
là một hàm của hai tham số thực a (tham số tỷ lệ) và b (tham số dịch). Dấu ψ*(t) ký hiệu là liên
hiệp phức của ψ(t).
- Biến đổi wavelet rời rạc
Việc tính toán các hệ số wavelet tại tất cả các tỉ lệ là một công việc hết sức phức tạp, sẽ
tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Để đơn giản người ta chỉ chọn ra một tập nhỏ các giá trị tỉ lệ
và các vị trí để tiến hành tính toán, cụ thể lựa chọn tiến hành tại các tỷ lệ và các vị trí trên cơ sở
luỹ thừa cơ số 2 thì kết quả thu được sẽhiệu quả và chính xác hơn rất nhiều. Quá trình chọn các
tỷ lệ và các vị trí để tính toán như trên tạo thành lưới nhị tố (dyamic). Một quá trình phân tích
như thế hoàn toàn có thể thực hiện được nhờ biến đổi wavelet rời rạc DWT (Discrere
WaveletTransform).Với nhiều tín hiệu, nội dung tần số thấp là quan trọng nhất, nó xác định tín
hiệu, nội dung tần số cao chỉ làm tăng thêm hương vị. Ví dụ như giọng nói người, nếu tách bỏ
phần cao tần, giọng có khác nhưng vẫn có thể hiểu được nội dung. Tuy nhiên nếu loại bỏ tần số
thấp đến một mức nào đó, sẽ không nghe rõ nữa. Còn đối với ảnh ta quan tâm đến hai thuật ngữ
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
13
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
là xấp xỉ là thành phần tỉ lệ cao tương ứng thành phần tần số thấp của ảnh và chi tiết tương ứng
thành phần tần số cao của ảnh, tỉ lệ thấp. Với phân tích wavelet ta thu được hai thành phần
tương ứng trên, cụ thể việc
thực hiện như sau :
Hình 7. Biến đổi wavelet rời rạc cảu tín hiệu
Do đó, việc tính toán biến đổi DWT thực chất là sự rời rạc hoá biến đổiwavelet liên tục (CWT),

Hình 9. Phân tích tín hiệu đa mức
Về lý thuyết quá trình phân tích đa mức có thể lặp lại mãi mãi nhưng trong thực tế, sự
phân tích có thể chỉ thực hiện cho đến khi có được tín hiệu chi tiết phù hợp với chất lượng của
tín hiệu cần phân tích (tùy thuộc vào từng ứng dụng cụ thể).
Hình 10. Minh họa DWT kiểu dyalic mức 3.
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
16
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
CHƯƠNG IV: PHƯƠNG PHÁP GIẤU TIN DÙNG BIẾN ĐỔI DWT VÀ MÃ HÓA DES
4.1.1 Kỹ thuật thủy vân dùng biến đổi DWT
Kỹ thuật thủy vân cơ bản sử dụng phép biến đổi DWT thường phân tích ảnh gốc thành
bốn băng tần số khác nhau gồm: tần số thấp, tần số giữa và tần số cao (ký hiệu là : LL1,
LH1, HL1, HH1) bằng cách sắp xếp các bộ lọc băng con. Để tạo thêm được các hệ số
wavelet, băng con LL1 lại tiếp tục được phân tích tiếp. Quá trình này được lặp lại cho
đến khi có được kết quả mong muốn nhằm phù hợp với từng ứng dụng. Tiếp theo nhúng
thông tin thủy vân vào một hoặc một số wavelet băng con với các hệ số tương quan khác
nhau (cần cân nhắc giữa tính trong suốt của ảnh sau khi nhúng và tính mạnh mẽ của
phương pháp). Sau đó tổng hợp lại các băng con để thu được ảnh chứa thủy vân. Cuối
cùng thử nghiệm ảnh đã chứa thủy vân qua các phépbiến đổi ảnh thông thường rồi tìm lại
thủy vân gốc.
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
17
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
4.2 Quá trình nhúng thủy vân
Các bước để thủy vân như sau:
- Phân tích các hình ảnh ban đầu I (N × N) bởi hai cấp thủy vân (DWT).
- Tạo ngẫu nhiên một khóa K 64 bits
- Chia hình ảnh watermark nhị phân kích thước ((N × N) / 4) trong khối kích thước 8 × 8. Mã
hóa các khối hình ảnh với DES sử dụng khóa K.
- Nối tất cả các khối hình ảnh được mã hóa để tạo ra hoàn toàn mã hóa ảnh W

học Santa Clara vào năm 1996.
- Giải thuật S-DES với ít tham số hơn DES, chỉ mang tính hàn lâm, giúp sinh viên có một
khung nhìn tổng quát trước khi tìm hiểu giải thuật DES.
- Mật mã hóa: dùng khối bảng rõ 8-bit và khóa 10-bit, sản sinh khối bảng mã 8-bit.
- Giải mật mã: dùng khối bảng mã 8-bit và khóa 10-bit, sản sinh khối bảng rõ 8-bit.
5.2. Mô tả thuật toán.
DES là thuật toán mã hóa khối: nó xử lý từng khối thông tin của bản rõ có độ dài xác
định và biến đổi theo những quá trình phức tạp để trở thành khối thông tin của bản mã có độ dài
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
20
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
không thay đổi. Trong trường hợp của DES, độ dài mỗi khối là 64 bit. DES cũng sử
dụng khóa để cá biệt hóa quá trình chuyển đổi. Nhờ vậy, chỉ khi biết khóa mới có thể giải mã
được văn bản mã. Khóa dùng trong DES có độ dài toàn bộ là 64 bit. Tuy nhiên chỉ có 56 bit
thực sự được sử dụng; 8 bit còn lại chỉ dùng cho việc kiểm tra. Vì thế, độ dài thực tế của khóa
chỉ là 56 bit.
Giống như các thuật toán mã hóa khối khác, khi áp dụng cho các văn bản dài hơn 64 bit,
DES phải được dùng theo một phương pháp nào đó.
SVTH: Nguyễn Trọng Tài
21
Báo cáo cuối kỳ xử lý ảnh GVHD : TS. Huỳnh Hữu Hưng
5.3. Hàm Feistel (F).
Hàm F, như được miêu tả ở Hình 12, hoạt động trên khối 32 bit và bao gồm bốn giai đoạn:
Hình 12 – Hàm F (F-function) dùng trong DES
- Mở rộng: 32 bit đầu vào được mở rộng thành 48 bit sử dụng thuật toán hoán vị mở rộng
(expansion permutation) với việc nhân đôi một số bit. Giai đoạn này được ký hiệu là E trong
sơ đồ.
- Trộn khóa: 48 bit thu được sau quá trình mở rộng được XOR với khóa con. Mười sáu
khóa con 48 bit được tạo ra từ khóa chính 56 bit theo một chu trình tạo khóa con (key
schedule)