Số hóa bởi Trung tâm Học liệu i
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Học viên thực hiện: Lê Minh Hoài TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN:
TÌM HIỂU CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN SVD, QR
VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ XÂY DỰNG LƢỢC ĐỒ THỦY VÂN LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, tháng 07 năm 2014
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
1. PGS.TS Nguyễn Bá Tƣờng
Thái Nguyên, tháng 07 năm 2014Số hóa bởi Trung tâm Học liệu iii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Học viên
Lê Minh Hoài Số hóa bởi Trung tâm Học liệu
DANH MỤC CÁC HÌNH MINH HỌA ix
MỞ ĐẦU 1
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 3
1.1 Ảnh số 3
1.1.1 Khái niệm 3
1.1.2 Phân loại ảnh 3
1.1.3 Histogram của ảnh 4
1.1.4 Cấu trúc tệp ảnh Bitmap 5
1.2 Chất lƣợng ảnh 6
1.2.1 Hệ số PSNR 6
1.2.2 Hệ số Diff 6
1.3 Một số phép biến đổi 7
1.3.1 Phép biến đổi Cosin rời rạc 7
Phép biến đổi DCT 1-D 8
Phép biến đổi DCT 2-D 9
1.3.2 Phép biến đổi SVD 10
1.3.3 Phép biến đổi QR 10
1.4 Giấu tin 11
1.4.1 Khái niệm giấu tin 11
1.4.2 Giấu tin trên miền không gian 14
1.4.3 Giấu tin trên miền biến đổi 14
1.5 Thủy vân số 15
1.5.1 Khái niệm thủy vân 15
1.5.2 Phân loại thủy vân 16
1.5.3 Một số tính chất của thủy vân số 19
1.5.4 Ứng dụng của thủy vân 21
CHƢƠNG 2: THỦY VÂN TRÊN MIỀN SVD 23
2.1 Phép biến đổi SVD 23
2.1.1 Khái niệm về SVD 23
2.1.2 Phép biến đổi SVD 24
3.3.1 Ý tưởng của thuật toán 39
3.3.2 Thuật toán nhúng thủy vân 39
3.3.3 Thuật toán trích thủy vân 40
3.3.4 Nhận xét về lược đồ QR-N 40
3.4 Kết quả thực nghiệm của các lƣợc đồ SVD và QR 41
3.4.1 Bộ ảnh thử nghiệm 41
3.4.2 So sánh tính bền vững của các lược đồ thủy vân 41
3.4.3 So sánh SVD-1 và QR-1 tại các vị trí nhúng thủy vân khác nhau 42
3.4.5 Khả năng lựa chọn phần tử nhúng thủy vân 46
3.4.5.1 Chất lƣợng ảnh sau khi nhúng thủy vân 47
3.4.5.2 So sánh các lược đồ SVD-1 và QR-1 47 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu vii
3.4.5.3 So sánh các lược đồ SVD-N và QR-N 49
3.5 Chƣơng trình thử nghiệm 49
TÀI LIỆU THAM KHẢO 61
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu viii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt
Diễn giải
Dãy số giả ngẫu nhiên
FT
Fourier Transfer
Biến đổi Fourier Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ix
DANH MỤC CÁC HÌNH MINH HỌA
Tên hình
Ý nghĩa
Hình 1.1
Biểu đồ histogram của ảnh màu Pepper
1999)
Hình 1.2
Thứ tự cấu trúc các thành phần của ảnh Bitmap
Hình 1.3
Sơ đồ quá trình giấu tin
Hình 1.4
Sơ đồ quá trình giải mã tin giấu
Hình 1.5
Phân loại các kỹ thuật thủy vân
Hình 1.6
Mô hình quá trình nhúng thủy vân
Hình 1.7
Mô hình quá trình tách và kiểm định thủy vân
số.
2 Nội dung luận văn tập trung vào tìm hiểu một số kỹ thuật giấu tin trong
ảnh số đã được công bố trên một số lược đồ thủy vân bền vững ứng dụng các
phép biến đổi SVD, QR trong việc xác thực bảo vệ tác quyền trên dữ liệu ảnh
số. Đây là hướng nghiên cứu có ý nghĩa khoa học và có nhiều ứng dụng trong
thực tế, vì thế em đã chọn đề tài nghiên cứu như sau: “Tìm hiểu các phép
biến đổi ma trận SVD, QR và ứng dụng để xây dựng lƣợc đồ thủy vân”.
Cấu trúc của Luận văn bao gồm các thành phần với nội dung như sau:
Mở đầu
Chƣơng 1: Tổng quan
Trình bày tổng quan về các kiến thức cơ bản về ảnh số, các phép biến
đổi, thông tin về giấu tin và thủy vân trên ảnh số
Chƣơng 2: Thủy vân trên miền SVD
Tập trung tìm hiểu, phân tích, đánh giá phép biến đổi SVD và
chương trình SVD thử nghiệm.
Chƣơng 3: Thủy vân trên miền QR
Tập trung tìm hiểu, phân tích, đánh giá phép biến đổi QR và
chương trình QR thử nghiệm.
3
ảnh màu có thể xem như 3 ma trận nguyên ứng với 3 thành phần màu của các
điểm ảnh.
Trong lĩnh vực giấu tin, mỗi dạng ảnh có những thuận lợi, khó khăn và
cách tiếp cận riêng. Tuy nhiên, một lược đồ giấu tin trên ảnh nhị phân ta có
thể dễ dàng áp dụng cho ảnh đa cấp xám, hoặc ảnh màu thông qua tính chẵn
lẻ của giá trị điểm ảnh. Nhưng từ lược đồ giấu tin trên ảnh màu hoặc ảnh đa
cấp xám khó có thể áp dụng đối với ảnh nhị phân.
1.1.3 Histogram của ảnh
Histogram là khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. Histogram là bảng
thống kê tần xuất giá trị cường độ sáng của các điểm ảnh. Đối với ảnh màu,
cường độ sáng của một điểm ảnh được xác định theo công thức:
Y= 0.299R + 0.587G + 0.114B (1.1)
trong đó R,G,B là giá trị các thành phần màu và là cường độ sáng của
điểm ảnh. Ví dụ: Từ ảnh màu pepper.bmp ta có thể dễ dàng xác định được
biểu đồ histogram tương ứng như hình 1.3. ảnh pepper.bmp
Biểu đồ histogram
Hình 1.1 Biểu đồ histogram của ảnh màu Pepper
5 1.1.4 Cấu trúc tệp ảnh Bitmap
Ảnh Bitmap được lưu trữ dưới dạng nhị phân, là một tệp định dạng
được chia thành các thành phần như sau: Tiêu đề file (Bitmap Header), thông
tin ảnh (Bitmap Infor), bảng màu (Pallete Table) và vùng dữ liệu (Data). Thứ
tự các thành phần trên được lưu trữ tuần tự trong bộ nhớ như hình minh họa.
Header
quan trọng trong giấu tin mật, đặc biệt là thủy vân số. Chất lượng ảnh chứa tin
có thể đánh giá bằng hệ số PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Lược đồ có hệ
số PSNR càng lớn thì chất lượng ảnh chứa tin càng cao. Hệ số PSNR của ảnh
chứa tin I’ so với ảnh gốc I kích thước m x n được tính theo công thức :
MSE
MAX
PSNR
10
log.20
(1.2)
Trong đó MAX, là giá trị cực đại của điểm ảnh và MSE (Mean Square
Error) được xác định theo công thức :
m
i
n
j
jiIjiI
nxm
MSE
1 1
2
)],('),([
1
(1.3)
Đối với ảnh màu, thì giá trị PSNR có thể chấp nhận được nếu thuộc
khoảng tử 30dB đến 50dB.
1.2.2 Hệ số Diff
Được sử dụng để có một đánh giá độc lập với kích thước ảnh, có thể dùng
càng tốt. Rõ ràng ||I' - I|| phụ thuộc vào kích thước của ảnh.
1.3 Một số phép biến đổi
Theo [14], để tăng cường tính bền vững trong các thuật toán thủy vân, hầu
hết các thuật toán thực hiện việc nhúng tin trên các miền biến đổi thay cho
miền không gian. Một số phép biến đổi thường được sử dụng như: DCT,
DWT, SVD, QR. Dưới đây sẽ trình bày tóm tắt một số phép biến đổi này.
1.3.1 Phép biến đổi Cosin rời rạc
Biến đổi Cosine rời rạc (DCT - Descrete Cosine Transform) là một
trong những phép biến đổi quan trọng trong lĩnh vực xử lý tín hiện nói chung
và nén ảnh nói riêng. DCT đã trở thành một công cụ hữu ích trong các chuẩn
nén dữ liệu hình ảnh, âm thanh.
Cũng giống như các phép biến đổi khác, biến đổi Cosine rời rạc gồm:
biến đổi thuận (DCT) và biến đổi ngược (IDCT - Inverse Descrete Cosine
Transform). Phép biến DCT sẽ chuyển dữ liệu ở miền thời gian sang miền tần
số, và được thực hiện ngược lại đổi với phép biến đổi IDCT. Nội dung chi tiết
về biến đổi Cosine rời rạc được trình bày trong các mục tiếp theo.
8 Phép biến đổi DCT 1-D
Với dữ liệu đầu vào là tập n giá trị p
t
(giá trị điểm ảnh, mẫu âm thanh )
Theo [8], phép biến đổi thuận DCT một chiều được xác định:
n
ft
pC
n
Gf
n
số về miền thời gian được xác định theo công thức:
1, ,1,0,
2
)12(
cos
2
1
0
nt
n
jt
CjGj
n
p
n
j
t
(1.8)
Một tính chất quan trọng của DCT hữu ích trong bài toán nén dữ liệu,
với dữ liệu đầu vào có sự tương quan cao thì năng lượng của dữ liệu đầu vào
sẽ tập trung vào một số phần tử đầu tiên, đặc biệt là hệ số DC. Các phần tử
còn lại có giá trị nhỏ, thường xấp xỉ bằng 0.
Ví dụ với 8 mẫu dữ liệu p = (12,10,8,10,12,10,8,11), áp dụng phép biến
đổi thuận ta nhận được 8 hệ số DCT tương ứng:
G=(28.6375; 0.571202; 0.46194; 1.757; 3.18198; -11.72956; 0.191342; 0.308709)
và áp dụng IDCT đối với G ta sẽ nhận được dãy dữ liệu p như ở trên.
9
yx
m
y
jiji
(1.9)
với 0 ≤ i ≤ n - 1, 0 ≤ j ≤ m - 1 và C
i
,C
j
được xác định:
1, ,1,0
01
0'
2
1
nf
fnêu
fnêu
C
f
(1.10)
Khi đó, hệ số đầu tiên G
0,o
gọi là phần tử DC và các hệ số còn lại là AC.
Phép biến đổi IDCT 2-D tương ứng đối với m x n hệ số G về miền không gian
được tính theo công thức:
'
2
)12(
cos
1, ,1,0
01
0'
2
1
nf
fnêu
fnêu
C
f
(1.12)
Trong ứng dụng, dữ liệu ảnh được chia thành các khối 8 x8, áp dụng phép
biến đổi DCT 2-D để nhận được khối hệ số DCT gồm 64 phần tử. Để tăng tốc
độ thực hiện, phép biến đổi DCT thường được tiếp cận theo phương pháp ma
trận.Theo [7], ma trận Cosine rời rạc T cấp 8 x 8 được tính theo công thức:
10
0'
8
)5.0(
cos
8
1
0'
8
1
inêu
ij
xây dựng các lược đồ thủy vân bền vững trước các phép tấn công.
11 1.4 Giấu tin
1.4.1 Khái niệm giấu tin
.
* Một là bảo vệ cho chính đối tượng được giấu tin bên trong. Đây chính
là thủy vân số, là lĩnh vực rất đa dạng, có nhiều mục đích và đang được quan
tâm, nghiên cứu rất nhiều; tính ứng dụng của nó trong hiện tại rất lớn và đã có
nhiều kỹ thuật được đề xuất.
* Hai là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu. Chính là giấu tin mật, tập
trung vào các kỹ thuật giấu tin sao cho người khác rất vất vả, khó khăn mới
phát hiện được đối tượng có chứa thông tin mật bên trong.
, h
con (DWT).
. 12 * Mô hình kỹ thuật giấu tin:
tin
Khóa
13
Hình 1.4 Sơ đồ quá trình giải mã tin giấu
Trong hình 1.4 đã chỉ ra các nhiệm vụ của quá trình giải mã thông tin
đã được giấu. Quá trình giải mã này phải được thực hiện thông qua một bộ
giải mã tương ứng với bộ nhúng thông tin và kết hợp với khóa để giải mã tin.
Khóa để giải mã tin này có thể giống hay khác với khóa đã nhúng tin. Kết quả
thu được bao gồm môi trường gốc và thông tin đã được che giấu. Tùy theo
các trường hợp cụ thể, thông tin tách được ra có thể phải cần xử lý, kiểm định
và so sánh với thông tin đem giấu ban đầu. Thông qua dữ liệu được tách ra từ
môi trường chứa thông tin giấu, người ta có thể biết được trong quá trình
truyền tải, phân phát dữ liệu có bị xâm phạm, tấn công hay không.
Đối với các hệ thống giấu thông tin mật thì rất quan tâm đến tính an toàn
và bảo mật thông tin của dữ liệu cần giấu. Hệ thống giấu tin mật có độ bảo
mật cao nếu có độ phức tạp của các thuật toán thám mã khó có thể thực hiện
được trên máy tính. Tuy nhiên, cũng có các hệ thống chỉ quan tâm đến số
lượng thông tin có thể được che giấu, hay quan tâm đến sự ảnh hưởng của
thông tin mật đến các môi trường chứa dữ liệu.
Dữ liệu môi
trường thông
tin(Hình ảnh,
âm thanh,
phim, )
Bộ giải
mã
thông tin
gian sang miền biến đổi.
1.4.3 Giấu tin trên miền biến đổi
Miền biến đổi hay còn gọi là miền tần số là miền nhận được khi biến
đổi miền ảnh. Đây là kỹ thuật sử dụng phương pháp biến đổi như tính tích
phân hay phương pháp đổi hệ tọa độ trong tích đề các. Phương pháp này
nhằm chuyển miền không gian sang miền tần số, cụ thể là biến đổi tín hiệu và
miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh sang miền mới và có biến số mới.
Mỗi phép biến đổi có những thuận lợi và khó khăn riêng, tùy vào
trường hợp cụ thể để lựa chọn phép biến đổi nào cho phù hợp. Sau khi biến
15 đổi các tín hiệu và miền giá trị rời rạc trong miền biến số mới này, nếu cần
thiết có thể dùng phép biến đổi ngược lại để đưa ảnh về miền biến số độc lập.
Phương pháp biến đổi gián tiếp làm đơn giản rất nhiều các công việc
gặp phải khi dùng phương pháp biến đổi trực tiếp trong miền biến số độc lập.
Có một số phương pháp biến đổi phổ biến hiện nay như: Fourier, Cosin rời
rạc (DCT), Wavelet là những phép biến đổi được sử dụng phố biến trong
các kỹ thuật xử lý multimedia, đặc biệt trong xử lý ảnh số. Ngoài ra các phép
biến đổi này còn dùng nhiều trong lĩnh vực giấu tin, thủy vân số.
1.5 Thủy vân số
1.5.1 Khái niệm thủy vân
Thủy vân trên ảnh số là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin vào một
bức ảnh số, các thông tin được nhúng có thể được ẩn hoặc hiện thị phụ thuộc
vào kỹ thuật thủy vân cụ thể. Trong kỹ thuật thủy vân số thì thông tin nhúng
được gọi là thủy vân. Thủy vân có thể là một chuỗi các ký tự, một hình ảnh,
hay một logo nào đó. Có thể chia thủy vân số thành hai nhóm là thủy vân dễ
vỡ và thủy vân bền vững.
* Thủy vân dễ vỡ là kỹ thuật nhúng thủy vân vào trong ảnh, sao cho
nếu có một phép biến đổi nào làm thay đổi ảnh gốc thì thủy vân được giấu
Hình 1.5 Phân loại các kỹ thuật thủy vân.
Các kỹ thuật thủy vân trên hình 1.5 được phân biệt khác nhau bởi
những đặc trưng, tính chất của từng kỹ thuật và khía cạnh ứng dụng của
những kỹ thuật đó. Trong thực tế, tùy theo mục đích, yêu cầu của bài toán mà
ta sẽ chọn kỹ thuật thủy vân phù hợp. Tuy nhiên, các kỹ thuật này cũng có
một số đặc điểm giống nhau.
Thủy vân số
Thủy vân bền vững
Thủy vân dễ vỡ
Thủy vân ẩn
Thủy vân hiện
Thủy vân ẩn
Thủy vân hiện
Copyright: Tài liệu đại học ©