ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ
NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG
NGHỆ PHÙNG THỊ LAN
Hà Nội -
2011
ĐẠI HỌC
QUỐ
C GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG
NGHỆ
PHÙNG THỊ LAN
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Ngô Quốc Tạo
Hà Nội –
20112
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN 1
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 4
DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ 5
MỞ ĐẦU 6
CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN SỐ 8
1.1. KỸ THUẬT GIẤU TIN 8
2.4.2. Thuật toán DWT1 48
2.4.3. Thuật toán DWT2 50
CHƢƠNG 3 - XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 52
3.1. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 52
3.2. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN 52
3.2.1. Đặc tả yêu cầu ngƣời sử dụng 52
3.2.2. Mô tả chức năng hệ thống 52
3.3. CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 55
3.3.1. Chức năng nhúng thủy vân 55
3.3.2. Chức năng tách thủy vân 57
3.3.3. Kiểm tra tính xác thực thông tin 57
3.3.4. Kiểm tra tính bền vững 58
KẾT LUẬN 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO 62
4
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
CHỮ VIẾT TẮT
Ý NGHĨA
SW
Thuật toán thủy vân đơn giản (Simple Watermarking)
Wu-Lee
Thuật toán thủy vân đặt theo tên 2 tác giả M.Y.Wu và
J.H.Lee
PCT
Thuật toán thủy vân đặt theo tên 3 tác giả Hsiang-Kuang
Hình 2.7. Quy trình nhúng và tách thủy vân theo kỹ thủy vân trên miền DCT 35
Hình 2.8. Sự khác nhau giữa sóng(a) và sóng nhỏ(b) 43
Hình 2.9. Sơ đồ phân tách ảnh 2 chiều 45
Hình 2.10. Thể hiện bƣớc phân tách ảnh 2 chiều 45
Hình 2.11. Sơ đồ bƣớc xử lý ghép ảnh 2 chiều 46
Hình 2.12. Lƣợc đồ sau ba mức phân tách theo kiểu hình chóp 47
Hình 2.13. Kết quả phân tách kiểu hình chóp 47
Hình 2.14. Lƣợc đồ qua hai lần phân tách kiểu đóng gói. 48
Hình 2.15. Kết quả phân tách kiểu đóng gói 48
Hình 3.1. Sơ đồ chức năng hệ thống 53
Hình 3.2. Giao diện khi mở ảnh gốc 55
Hình 3.3. Giao diện khi tạo thủy vân 56
Hình 3.4. Giao diện khi nhúng thủy vân 56
Hình 3.5. Giao diện khi tách thủy vân 57
Hình 3.6. Kết quả tách thủy vân từ ảnh chứa thủy vân không bị chỉnh sửa 58
Hình 3.7. Kết quả tách thủy vân từ ảnh sau khi tấn công tăng độ sáng 58
Hình 3.8. Chất lƣơ
̣
ng ảnh sau kiểm ứng bằng Photoshop 59
6
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin là sự phát triển mạnh
mẽ của các phƣơng tiện dữ liệu số (nhƣ các bức ảnh, các audio, video ), việc đánh
dấu bản quyền cho các dữ liệu này cũng ngày một cải tiến và nâng cao. Tuy nhiên,
công nghệ thông tin phát triển giúp cho việc chỉnh sửa, sao chép các dữ liệu số trở lên
dễ dàng điều này kéo theo một thực trạng là số lƣợng các bản sao chép bất hợp pháp
của các dữ liệu số ngày một nhiều. Làm thế nào để xác nhận bản quyền tác giả, phát
6. Bố cục của luận văn
Luận văn đƣợc chia làm 3 chƣơng.
Chƣơng 1. Tổng quan về kỹ thuật giấu tin và thủy vân số.
Nội dung chƣơng 1 đƣa ra các kiến thức cơ bản về kỹ thuật giấu tin và thủy
vân, từ đó chỉ ra thủy vân là một nhánh của giấu tin. Tuy nhiên, mục đích của thủy vân
khác hoàn toàn so với mục đích của giấu tin mật và mã hóa. Điều này đƣợc thể hiện cụ
thể ở phần phân tích các hƣớng ứng dụng quan trọng của thủy vân trong đời thƣờng.
Có nhiều môi trƣờng đa phƣơng tiện để thực hiện giấu tin và cũng có chừng đó môi
trƣờng để thực hiện thủy vân.
Chƣơng 2. Một số thuật toán thủy vân trên ảnh số
Chƣơng này trình bày một số thuật toán thủy vân trên các miền: miền không
gian, miền tần số dựa vào biến đổi Cosine rời rạc DCT và miền tần số dựa vào biến đổi
sóng nhỏ rời rạc DWT.
Chƣơng 3. Xây dựng ứng dụng.
Phần này sẽ phân tích và thiết kế các modul cho hệ thống, cài đặt thuật toán
thủy vân và chạy thử nghiệm chƣơng trình. Thuật toán đƣợc lựa chọn cài đặt là thuật
toán thủy vân CPT trên miền không gian và thuật toán thủy vân dựa vào DCT trên
miền tần số. 8
CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN VÀ
THỦY VÂN SỐ
1.1. Kỹ thuật giấu tin
1.1.1. Khái niệm giấu tin
Loài ngƣời đã biết đến nhiều phƣơng pháp bảo vệ thông tin khác nhau, giải
pháp đƣợc biết đến sớm nhất đó là các hệ mật mã. Với phƣơng pháp này, thông tin ban
đầu đƣợc mã hóa, sau đó sẽ đƣợc giải mã nhờ khóa của hệ mã. Độ an toàn của thông
tin là do độ phức tạp của việc tìm ra khóa giải mã. Các hệ mật mã nhƣ DES, RSA,
Hình 1.1. Sơ đồ phân loại kỹ thuật giấu tin
Thủy vân bền vững quan tâm nhiều đến việc nhúng những mẩu tin đòi hỏi độ
bền vững cao của thông tin đƣợc giấu trƣớc các biến đổi thông thƣờng trên dữ liệu
chứa. Hƣớng này đƣợc sử dụng để bảo vệ bản quyền tác giả.
Thủy vân dễ vỡ yêu cầu thông tin giấu sẽ bị sai lệch nếu có bất kỳ sự thay đổi
nào trên dữ liệu chứa. Hƣớng này đƣợc sử dụng để phát hiện xuyên tạc thông tin.
Ở mỗi loại thủy vân bền vững hoặc thủy vân dễ vỡ lại chia thành hai loại dựa
theo đặc tính đó là thủy vân ẩn và thủy vân hiện. Thủy vân hiện cho phép nhìn thấy
thông tin đem nhúng vào dữ liệu chứa. Loại này đƣợc sử dụng cho mục đích công bố
công khai về quyền sở hữu. Ngƣợc lại, thủy vân ẩn không cho phép nhìn thấy nội dung
thông tin nhúng và nó đƣợc sử dụng với mục đích gài bí mật các thông tin xác nhận
quyền sở hữu.
Giấu tin
(Information hiding)
thủy vân tìm cách biến tin giấu thành một thuộc tính của vật mang.
Chỉ tiêu quan trọng nhất của một thủy vân là tính bền vững, của giấu tin
là dung lƣợng.
Thủy vân có thể vô hình hoặc hữu hình trên vật mang còn giấu tin chỉ
đƣợc vô hình.
11
1.1.3. Giấu tin trong dữ liệu đa phương tiện
Kỹ thuật giấu tin đã đƣợc nghiên cứu và áp dụng trong nhiều môi trƣờng dữ
liệu khác nhau nhƣ trong dữ liệu đa phƣơng 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 phƣơng tiện là môi trƣờng chiếm tỷ lệ chủ
yếu trong các kỹ thuật giấu tin.
1.1.3.1. Giấu tin trong ảnh
Hiện nay giấu tin trong ảnh chiếm tỷ lệ lớn nhất trong các chƣơng trình ứng
dụng, các phần mềm, các hệ thống giấu tin trong phƣơng tiện do lƣợng thông tin đƣợc
trao đổi bằng ảnh là rất lớn. 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 nhƣ: xác thực thông tin, bảo
vệ bản quyền tác giả, điều khiển truy cập, giấu tin bí mật…Do đó vấn đề này đã nhận
đƣợc sự quan tâm lớn của các cá nhân, tổ chức, trƣờng đại học, và viện nghiên cứu
trên thế giới. [1]
Thông tin sẽ đƣợc giấu cùng với dữ liệu ảnh nhƣng chất lƣợng ảnh ít thay đổi
và không ai biết đƣợc đằng sau đó mang những thông tin có ý nghĩa. Ngày nay, khi
ảnh số đã đƣợc 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 nƣớc phát
triển, chữ ký tay đã đƣợc số hóa và lƣu trữ sử dụng nhƣ hồ sơ các nhân của các dịch vụ
ngân hàng và tài chính, nó đƣợc dùng để xác thực trong các thẻ tín dụng của ngƣời tiêu
dùng. Phần mềm WinWord của Microsoft cũng cho phép ngƣời dùng lƣu trữ chữ ký
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 đƣợc truyền trực tiếp qua máy fax hoặc lƣu truyền trên
mạng. Theo đó, việc xác thực chữ ký, xác thực thông tin đã trở thành một vấn đề quan
trong các đối tƣợng đa phƣơng tiện khác. Một trong những yêu cầu cơ bản của giấu tin
là đảm bảo tính chất ẩn của thông tin đƣợc giấu đồng thời không làm ảnh hƣởng nhiều
đến chất lƣợng của dữ liệu gốc. Để đảm bảo yêu cầu này, kỹ thuật giấu thông tin trong
ảnh phụ thuộc vào hệ thống thị giác của con ngƣời, còn kỹ thuật giấu thông tin trong
audio lại phụ thuộc vào hệ thống thính giác. Và một vấn đề khó khăn ở đây là hệ thống
thích giác của con ngƣời khá nhạy cảm, nghe đƣợc các tín hiệu ở các giải tần rộng và
công suất lớn nên những đoạn thông tin nhiễu dễ dàng bị phát hiện làm cho việc giấu
tin gặp khó khăn. Nhƣng hệ thống thính giác lại kém trong việc phát hiện sự khác biệt
của các giải tần và công suất. Điều này có nghĩa là các âm thanh to, cao tần có thể che
giấu đƣợc các âm thanh nhỏ thấp một cách dễ dàng. Các mô hình phân tích tâm lý đã
chỉ ra điểm yếu trên và thông tin này sẽ giúp ích cho việc chọn các audio thích hợp cho
việc giấu tin. Vấn đề khó khăn thứ hai của giấu thông tin trong audio là kênh truyền
tin. Kênh truyền hay băng thông chậm sẽ ảnh hƣởng đến chất lƣợng thông tin sau khi
giấu. Các phƣơng pháp giấu thông tin trong audio đều lợi dụng điểm yếu trong hệ
thống thính giác của con ngƣời. Các thuật toán giấu tin trong audio đƣợc thực hiện
trong miền biến đổi tần số, sử dụng kỹ thuật: mã hóa bit thấp, mã hóa tiếng vang, mã
hóa pha,
Mã hóa bít thấp: Cũng nhƣ các file ảnh, phƣơng pháp chèn vào các bit ít quan
trọng cũng lƣu trữ dữ liệu giấu vào trong các bit ít quan 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.
13
Mã hóa pha là kỹ thuật thực hiện giấu tin trong audio thông qua việc thay thế
pha 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 đoạn.
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
1.2.1. Lịch sử phương pháp thủy vân số
Phƣơng pháp thủy vân đầu tiền đƣợc thực hiện là thủy vân trên giấy. Đó là một
thông tin nhỏ đƣợc nhúng chìm trong giấy để thể hiện bản gốc hoặc bản chính thức.
Theo Hartung và Kutter [8], thủy vân trên giấy đã bắt đầu đƣợc sử dụng vào năm
1292 ở Fabriano – Italy – nơi đƣợc coi là nơi sinh của thủy vân. Sau đó, thủy vân đã
nhanh chóng lan rộng trên toàn Italy và rồi trên các nƣớc châu Âu và Mỹ. Ban đầu,
thủy vân giấy đƣợc dùng với mục đích xác định nhãn hàng và nhà máy sản xuất. Sau
này đƣợc sử dụng để xác định định dạng, chất lƣợng và độ dài, ngày tháng của sản
phẩm.
Đến thế kỷ thứ 18, nó bắt đầu đƣợc dùng cho tiền tệ và cho đến nay thủy vân
vẫn là một công cụ đƣợc dùng rộng rãi với mục đích bảo mật cho tiền tệ, chống làm
tiền giả. Thuật ngữ “thủy vân” (watermarking) đƣợc đƣa ra vào cuối thế 18, nó bắt
nguồn từ một loại mực vô hình khi viết lên giấy và chỉ hiển thị khi nhúng giấy đó vào
nƣớc. Năm 1988, Komatsu và Tominaga đã đƣa ra thuật ngữ “thủy vân số” (Digital
watermarking).
Vậy thủy vân số là gì? Thủy vân số là quá trình sử dụng các thông tin (ảnh,
chuỗi bít, chuỗi số) nhúng một cách tinh vi vào dữ liệu số (ảnh số, audio, video hay
text) nhằm xác định thông tin bản quyền của tác phẩm số. Mục đích của thủy vân số là
bảo vệ bản quyền cho phƣơng tiện dữ liệu số mang thông tin thủy vân.
1.2.2. Hệ thống thủy vân số
Hệ thống thủy vân số là quá trình sử dụng một thủy vân nhúng vào trong một
dữ liệu số để đƣợc một dữ liệu số có chứa thủy vân hay gọi là dữ liệu có bản quyền.
Dữ liệu có bản quyền này sẽ đƣợc phân phối trên kênh truyền tin. Trong quá trình
phân phối, dữ liệu bản quyền có thể bị tấn công trái phép hoặc yếu tố gây nhiễu. Nếu
dữ liệu số bản quyền bị nghi ngờ sao chép trái phép hoặc chỉnh sửa thông tin thì có thể
xác minh nhờ quá trình tách thủy vân đã nhúng. Nhƣ vậy, hệ thống thủy vân số nói
chung bao gồm 2 quá trình là quá trình nhúng thủy vân và quá trình tách thủy vân.
Thủy vân mang thông tin bảo mật hoặc bản quyền về dữ liệu chứa.
Khóa thủy vân đƣợc dùng cho cả phiên nhúng và phát hiện thủy vân. Khóa thủy
vân là duy nhất với mỗi thủy vân. Khóa đó là khóa bí mật, chỉ tác giả mới biết. Điều
Hình 1.3. Sơ đồ hệ thống thủy vân số
Kênh truyền
tin
Tấn công
Nhiễu
Bộ nhúng
thủy vân
Thủy vân
Dữ liệu
số
Khóa thủy vân
Dữ liệu
bản quyền
Bộ tách
thủy vân
Thủy vân
Dữ liệu
bản quyền
Khóa thủy vân
16
1.2.3. Các khả năng tấn công trên hệ thống thủy vân
Thủy vân bền vững phải vƣợt qua đƣợc các tấn công ngẫu nhiên và cố ý. Sau
đây là một số khả năng tấn công đƣợc biết đến nhiều nhất.
cảm nhận, ví dụ nhƣ vùng tần số cao hoặc các bít ít quan trọng. Các kỹ thuật nghiên
cứu gần đây (chẳng hạn nhƣ kỹ thuật trải phổ) lại chèn thủy vân vào vùng quan trọng
về mặt cảm nhận. Thực nghiệm cho thấy, các kỹ thuật này không những đảm tính ẩn
của thủy vân mà còn nâng cao tính bền vững của thủy vân chống lại các tấn công vào
dữ liệu.
17
Tính bền vững: thủy vân tạo ra phải bền vững với bất kỳ thao tác chỉnh sửa
nào lên dữ liệu gốc. Thủy vân sẽ không bị thay đổi hay phá hủy trƣớc các hành vi có
chủ tâm hoặc các hành vi làm thay đổi hình dạng hình học của dữ liệu gốc. Ví dụ:
chuyển đổi từ tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu số, từ tín hiệu số sang tín hiệu tƣơng tự,
cắt xén, lấy mẫu, quay, co dãn tỷ lệ và nén. Tính bền vững của thủy vân bao gồm 2
yêu cầu: thủy vân còn tồn tại trong dữ liệu sau khi biến đổi dữ liệu và có thể tách đƣợc
thủy vân nhờ bộ tách thủy vân.
Để đạt đƣợc tính bền vững. một giải pháp đƣa ra là đặt thủy vân trong vùng tín
hiệu quan trọng về mặt cảm nhận. Vì khi dữ liệu bị thay đổi, độ trung thực của dữ liệu
chỉ đƣợc đảm bảo khi vùng tín hiệu quan trọng về mặt cảm nhận còn tồn tại nguyên
vẹn trong khi vùng không quan trọng có thể bị thay đổi rất nhiều.
Tính dễ hỏng: là đặc tính đối ngƣợc hoàn toàn với tính bền vững. Thủy vân sẽ
bị phá hủy bởi bất cứ phƣơng thức chỉnh sửa nào trên dữ liệu, vì vậy bất kỳ thao tác
nào tác động vào dữ liệu cũng sẽ bị phát hiện.
Tính không tách rời: khi nội dung số đã đƣợc nhúng thủy vân thì không thể
tách thủy vân ra khỏi nội dung số để lấy lại nội dung gốc.
Tính bảo mật: Kỹ thuật thủy vân giúp ngăn chặn việc sử dụng vi phạm bản
quyền nội dung số. Khóa thủy vân đảm bảo chỉ có tác giả mới có quyền chỉnh sửa thủy
vân có trong nội dung số.
1.2.5. Các hướng ứng dụng của thủy vân
Bảo vệ bản quyền tác giả (copyright protection): Đây là ứng dụng cơ bản
nhất của kỹ thuật thủy vân. [2] Trong thực tế, nhiều tác phẩm đã có tác quyền nhƣng
vẫn bị sử dụng sai mục đích. Các thông báo tác quyền này thƣờng đƣợc đặt ở một vị trí
nào đó trên tác phẩm đƣợc phân phối. Chẳng hạn, ta thƣờng thấy trên các tài liệu văn
dụng thực tế, ngƣời ta mong muốn tìm đƣợc vị trí bị xuyên tạc cũng nhƣ phân biệt
đƣợc các thay đổi (ví dụ nhƣ phân biệt một đối tƣợng đa phƣơng tiện chứa thông tin
giấu đã bị thay đổi, xuyên tạc nội dung hay chỉ bị nén mất dữ liệu). Yêu cầu chung đối
với ứng dụng này là khả năng giấu thông tin cao và thủy vân không bền vững.
Dấu vân tay hay dán nhãn (fingerprinting and labeling): Thủy vân trong
những ứng dụng này đƣợc sử dụng để nhận diện ngƣời gửi hay ngƣời nhận một thông
tin nào đó. Ví dụ các vân khác nhau sẽ đƣợc nhúng vào các bản copy khác nhau của
thông tin gốc trƣớc khi chuyển cho nhiều ngƣời. Với những ứng dụng này, yêu cầu là
đảm bảo độ an toàn cao cho các thủy vân, tránh khả năng xóa dấu vết trong khi phân
phối.
Điều khiển truy nhập (copy control): Các thiết bị phát hiện thủy vân (ở đây
sử dụng phƣơng pháp phát hiện thủy vân đã giấu mà không cần thông tin gốc) đƣợc
gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc ghi, tùy thuộc vào việc có thủy vân hay không để
điều khiển (cho phép/cấm) truy cập. Ví dụ hệ thống quản lý sao chép DVD đã đƣợc
ứng dụng ở Nhật.
19
CHƢƠNG 2 - MỘT SỐ THUẬT TOÁN THỦY VÂN TRÊN ẢNH SỐ
2.1. Tổng quan về ảnh số và xử lý ảnh Bitmap
2.1.1. Khái niệm về ảnh số và phân loại
Một bức ảnh số là một mảnh dữ liệu hai chiều (2D) của nhiều điểm màu (pixel).
Thực chất là một tập hợp các điểm màu liên tiếp xếp liền nhau hoặc tập hợp các
đƣờng hình học nhằm miêu tả một phong cảnh, sự vật hay một chủ đề. Trên máy tính,
ảnh đƣợc lƣu lại trên các file nhị phân theo các định dạng do nhà sản xuất quy định.
Có khoảng hơn 50 định dạng ảnh khác nhau đƣợc chia làm 2 dạng cơ bản là ảnh
bitmap và ảnh véc tơ.
Ảnh bitmap: đƣợc xây dựng từ rất nhiều các điểm màu pixel, các pixel này
đƣợc sắp xếp với nhau theo một trật tự nhất định. Các ảnh có độ phân dải cao (ảnh
chất lƣợng cao) bao gồm nhiều pixel và chiếm nhiều không gian bộ nhớ hơn những
bức ảnh có độ phân dải thấp. Các loại ảnh bitmap phổ biến là PNG, GIF, BMP,
Green, Blue) của một điểm ảnh.
Nếu thông số này bằng 24, tức dùng 3 byte để biểu diễn một điểm ảnh thì file
ảnh bitmap khi đó sẽ không có bảng màu. Nếu thành phần này có giá trị nhỏ hơn hoặc
bằng 8, khi đó file ảnh là ảnh 256 màu hoặc ảnh đa cấp xám, hoặc là đen trắng.
Phần bảng màu (Palette): là những ảnh có thành phần biCount nhỏ hơn hoặc
bằng 8 bit màu mới có Palette màu. Kích thƣớc bảng màu sẽ là 2
biCount
.
Phần dữ liệu (BitmapData): phần này nằm ngay sau phần Palette màu của ảnh
BMP. Đây là phần chứa giá trị màu của điểm ảnh trong BMP. Các dòng ảnh đƣợc lƣu
từ dƣới lên trên, các điểm ảnh đƣợc lƣu trữ từ trái sang phải. Các giá trị của mỗi điểm
ảnh là một chỉ số trỏ tới phần tử mầu tƣơng ứng của Palette màu.
2.1.3. Xử lý ảnh bitmap
Để đọc đƣợc dữ liệu ảnh, ta phải đọc header ảnh, sau đó căn cứ vào thành phần
biCount để xem ảnh có bảng màu hay không, nếu có thì đọc bảng màu, không thì ta bỏ
qua. Dữ liệu ảnh đƣợc đọc và lƣu vào mảng hai chiều có kích thƣớc bằng header.With
* header.Height.
Các thao tác xử lý trên không gian ảnh thƣờng đƣợc thực hiện trên các khối con
của phần dữ liệu ảnh, các khối này thông thƣờng là có kích thƣớc bằng nhau và không
có khối nào bị chồng bởi khối khác. Việc chia các khối đƣợc hiểu là chia ma trận lớn
thành các ma trận con trong ma trận dữ liệu ảnh.
Các thao tác xử lý trên không gian ảnh xử lý trực tiếp các giá trị của ma trận
này. Do ma trận này chứa giá trị độc lập, rời rạc của từng điểm ảnh nên các phƣơng
pháp thủy vân thực hiện trong miền không gian ảnh thƣờng không bền vững trƣớc các
tấn công thông thƣờng.
Sau khi xử lý xong, ta thực hiện ghi lại ảnh theo qui trình ngƣợc lại gồm các
bƣớc: ghi lại header, ghi lại bảng màu nếu có, sau đó ghi dữ liệu ẩn.
21
Đối tƣợng đầu tiên mà kỹ thuật giấu tin nhắm đến là lớp ảnh bitmap (BMP).
Để thực hiện việc giấu tin trong môi trƣờng ảnh, trƣớc hết cần số hóa các bức ảnh
xanh da trời), nhận giá trị từ 0 đến 255.
2.2. Các thuật toán thủy vân trên miền không gian
Các thuật toán thủy vân trong miền không gian tập trung vào việc thay đổi trực
tiếp trong miền điểm ảnh. Thế mạnh của phƣơng thức thủy vân 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.
2.2.1. Ý tưởng
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
22
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.
Ảnh đen trắng (hay còn gọi là ảnh nhị phân) là ảnh chỉ có hai giá trị mức xám là
0 (đen) và 1 (trắng). Để tạo thủy vân cho ảnh đen trắng ta đem nhúng thủy vân vào
ảnh nhị phân. Thông thƣờng việc nhúng thủy vân vào ảnh đen trắng khó thực hiện hơn
ảnh đa cấp xám hay ảnh mầu. Lý do là ảnh nhị phân chỉ có hai mức xám duy nhất, vì
thế nếu thay đổi một bit của điểm ảnh thì đồng nghĩa với thay đổi toàn bộ điểm ảnh.
Có hai cách để nhúng dữ liệu vào ảnh nhị phân là thay đổi giá trị của từng bít
riêng lẻ hoặc thay đổi giá trị của một nhóm bít. Cách thứ nhất sẽ đảo ngƣợc một điểm
đen thành trắng hoặc một điểm trắng thành đen. Cách tiếp cận thứ hai sẽ làm thay đổi
một số đặc trƣng của ảnh nhƣ độ dày của cạnh, vị trí tƣơng quan giữa các bit…Cách
tiếp cận này tùy thuộc nhiều vào kiểu ảnh (kiểu văn bản, kiểu bản đồ…). Vì số tham số
có thể thay đổi là hữu hạn, đặc biệt là với yêu cầu thủy vân ẩn, tổng số dữ liệu có thể
dấu đƣợc là hữu hạn.
2.2.2. Các phép toán sử dụng trong thuật toán
a/ Phép đảo bit: là một phép biến đổi trên các bit nhị phân. Đảo bit b tƣơng
đƣơng với phép biến đổi thay b bởi 1-b, tức là nếu ban đầu b nhận giá trị 0 thì sau khi
đảo bit nó sẽ nhận giá trị 1 và ngƣợc lại, nếu ban đầu b có giá trị là 1 thì sau khi đảo nó
sẽ mang giá trị 0.
=1,
C
ij
=0 trong các trƣờng hợp còn lại.
e/ Phép nhân hai ma trận số nguyên A, B (ký hiệu AB) đƣợc định nghĩa:
C= A B, với C
ij
= A
ij
* B
ij
23
2.2.3. Thuật toán 1(SW)
Đây là một thuật toán đơn giản (Simple Watermarking). [13] 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.
a/ Quá trình nhúng thủy vân.
- Chia F thành các khối kích thƣớc m x n
- Với mỗi khối B trong F ta xét khả năng giấu một bit dữ liệu d
i
của d theo các
bƣớc:
Bước 1: tính tổng SUM[B] các điểm đen trong khối B, đặt t=SUM[B] mod 2
Bước 2: so sánh tính chẵn lẻ giữa t và d
1
1
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
1
0
B’ 1
0
1
1
0
1
0
0
0
0
1
0
i
=1
c/ Nhận xét
Với thuật toán này việc chọn khối là khá đơn giản: ta có thể bắt đầu từ khối
đầu tiên và các khối tiếp theo một cách tuần tự. Tuy nhiên, ta có thể chọn ngẫu nhiên
một khối chƣa giấu ở mỗi lần giấu, hoặc chọn các khối theo một thuật toán xác định
kèm theo một khóa K. Khi đó, ta đã làm tăng đƣợc độ an toàn của thuận toán vì khóa
bây giờ còn thêm cả chỉ số khối đã giấu tin cho từng bit. Hoặc ta có thể thay đổi kích
thƣớc khối ở mỗi lần giấu, chẳng hạn nhƣ khối thứ nhất có kích thƣớc khối là 8
x
8,
khối thứ hai có kích thƣớc là 8
x
12 trong trƣờng hợp này thì khóa sẽ gồm cả kích
thƣớc khối của mỗi lần giấu.
Kỹ thuật trên sẽ gặp phải hiện tƣợng gây bất thƣờng đối với ảnh sau khi giấu
thông tin đặc biệt khi chọn vào những khối ảnh một màu, chẳng hạn một khối toàn
đen hoặc toàn trắng. Khi đó, nếu cần đảo giá trị một bit thì vị trí bit đảo sẽ khác biệt
hoàn toàn với các bit trong khối và dễ bị nhận biết có sự thay đổi. Vì vậy để xác định
nên thay đổi bít nào trong khối bít ta phải tính hệ số ảnh hƣởng của bít đó khi nó bị
thay đổi. Hệ số này tính bằng cách xét sự thay đổi về tính trơn và tính liên kết với các
điểm láng giềng. Tính trơn đƣợc đo theo sự chuyển đổi mức xám theo chiều ngang và
chiều dọc, đƣờng chéo trong cửa sổ 3x3. Tính liên kết đƣợc tính bằng số nhóm điểm
đen và số nhóm điểm trắng. Ví dụ: Nếu đảo một điểm ảnh trong hình a sẽ ít bị chú ý
hơn điểm ảnh trong hình b.
Hình 2.2: Minh họa chọn điểm ảnh giấu tin vào những khối ảnh một màu
Copyright: Tài liệu đại học ©