i
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


ii
LỜI CẢM ƠN
Trước hết tôi chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, phòng Đào tạo, các thầy cô
giáo trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên đã
quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi, nhiệt tình giảng dạy và hướng dẫn tôi trong suốt quá
trình học tập ở trường. Đặc biệt tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS.TS.
Nguyễn Bá Tường đã hướng dẫn, chỉ bảo và động viên trong suốt quá trình thực hiện
luận văn.
Cuối cùng tôi xin cảm ơn mọi sự giúp đỡ từ người thân, đồng nghiệp những
người đã luôn ủng hộ, hỗ trợ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn của mình.
Mặc dù đã có nhiều cố gắng, tuy nhiên luận văn của tôi không thể tránh khỏi
những thiếu sót, do đó tôi rất mong nhận được những ý kiến đánh giá, bổ sung để tôi
có thể hoàn thiện luận văn của mình./.

Thái Nguyên, ngày 07 tháng 10 năm 2014
Học viên

Lê Minh Hoài



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
CHƯƠNG 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


iv
2.1.3 Một số tính chất của khai triển SVD................................................ 25
2.1.4 Ví dụ minh họa khải triển SVD ....................................................... 25
2.2 Lược đồ thủy vân SVD-1 .................................................................................. 27

2.2.1 Ý tưởng của thuật toán .................................................................... 27
2.2.2 Thuật toán nhúng thủy vân .............................................................. 27
2.2.3 Thuật toán trích thủy vân................................................................. 29
2.2.4 Nhận xét về lược đồ SVD-1 ............................................................ 30
2.3 Lược đồ thủy vân SVD-N ................................................................................. 30

2.3.1 Ý tưởng của thuật toán .................................................................... 30
2.3.2 Thuật toán nhúng thủy vân .............................................................. 30
2.3.3 Thuật toán trích thủy vân................................................................. 32
2.3.4 Nhận xét về lược đồ SVD-N ........................................................... 32
2.4. Mã nguồn Chương trình thử nghiệm ............................................................. 33


3.5 Chương trình thử nghiệm ................................................................................ 49

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 61


vi
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt

Diễn giải

Ý nghĩa

DCT

Discrete Cosine Transform

Biến đổi Cosin rời rạc

IDCT

Invert Discrete Cosine Transform

Biến đổi ngược DCT

DFT

Discrete Fourier Transform

Biến đổi Forier rời rạc


GIS

Geographic Information System

Hệ thống thông tin địa lý

PRNS

Pseudo random number sequence

Dãy số giả ngẫu nhiên

Fourier Transfer

Biến đổi Fourier

FT


vii

DANH MỤC CÁC HÌNH MINH HỌA
Tên hình

Ý nghĩa

Hình 1.1

Biểu đồ histogram của ảnh màu Pepper

tải, chia sẻ thông tin, tài liệu một cách thuận tiện, hiệu quả. Thông tin luôn sẵn
sàng trực tuyến, mọi người đều có thể kết nối vào Internet để tìm kiếm một
cách dễ dàng các thông tin cần thiết. Bên cạnh đó, các công ty, các nhà cung
cấp sản phẩm có thể bán sản phẩm của mình thông qua mạng Internet cũng
như cung cấp dữ liệu, thông tin về các sản phẩm, dịch vụ của mình cho người
dùng thông qua hệ thống mạng Internet một cách hiệu quả.
Với lượng thông tin được truyền qua mạng ngày càng nhiều thì vấn nạn
sao chép và sử dụng không hợp pháp dữ liệu số ngày một tăng. Tuy nhiên
việc quản lý và khai thác các thông tin này lại đôi khi nằm ngoài tầm kiểm
soát của các cá nhân, tổ chức do nạn sao chép bất hợp pháp, vi phạm bản
quyền ngày một gia tăng. Từ đó cần thiết phải có các giải pháp chống sao
chép để hạn chế việc vi phạm bản quyền các sản phẩm dữ liệu số.
Một trong những giải pháp hữu hiệu để bảo vệ bản quyền các sản phẩm
dữ liệu số là kỹ thuật thủy vân số được xem là một trong những giải pháp
quan trọng. Thủy vân số dựa trên kết quả nghiên cứu của nhiều lĩnh vực khác
nhau như: Mật mã học, kỹ thuật giấu tin, lý thuyết thống kê và xử lý tín hiệu
số. Mục đích của phương pháp này là nhúng một lượng thông tin có ích vào
các sản phẩm số (lượng thông tin này được gọi là thủy vân). Dựa trên mục
đích sử dụng các lược đồ thủy vân được chia thành hai nhóm chính gồm thủy
vân bền vững và thủy vân dễ vỡ. Thủy vân dễ vỡ là kỹ thuật nhúng thủy vân
vào trong ảnh, khi có bất kì sự can thiệp hay thay đổi nào tới ảnh gốc thì dấu
thủy vân sẽ không còn nguyên vẹn, với kỹ thuật thủy vân này được ứng dụng
trong bài toán xác thực tính toàn vẹn dữ liệu số. Trong khi đó thủy vân bền
vững được ứng dụng trong bài toán bảo vệ bản quyền đối với các sản phẩm
số.


2

Nội dung luận văn tập trung vào tìm hiểu một số kỹ thuật giấu tin trong

1.1.1 Khái niệm
Như đã biết, ảnh số tự nhiên được lượng tử từ ảnh liên tục (ảnh tự nhiên).
Do vậy, dữ liệu của ảnh thường có sự tương quan cao. Nói cách khác, các
điểm ảnh lân cận (liền kề) có giá trị xấp xỉ nhau.
1.1.2 Phân loại ảnh
Trên phương diện toán học, ảnh số được xem như là một ma trận nguyên
dương gồm m hàng và n cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho một điểm
ảnh. Dựa theo màu sắc ta có thể chia ảnh số thành 3 dạng cơ bản như: Ảnh
nhị phân, ảnh đa cấp xám và ảnh màu (true color).
- Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có hai màu, một màu đại diện cho màu nền và
màu còn lại cho đối tượng của ảnh. Nếu hai màu là đen và trắng thì gọi là ảnh
đen trắng. Như vậy, ảnh nhị phân được xem như một ma trận nhị phân.
- Ảnh đa cấp xám là ảnh có thể nhận tối đa 256 mức sáng khác nhau trong
khoảng màu đen - màu trắng. Như vậy, ảnh đa mức xám xem như là ma trận
không âm có giá trị tối đa 255.
Ảnh màu hay còn gọi là ảnh true color, mỗi điểm ảnh được biểu diễn
bởi một số byte (thường 3 byte) đại diện cho 3 thành phần màu và như vậy,


4

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

tự các thành phần trên được lưu trữ tuần tự trong bộ nhớ như hình minh họa.
Header
Info header

Optional palette

Image data

Hình 1.2 Thứ tự cấu trúc các thành phần của ảnh Bitmap
Ý nghĩa của các thành phần như sau :
- Tiêu đề file (Header): Mô tả thông tin chung về file định dạng
Bitmap, độ dài của nó được cố định với mọi ảnh Bitmap.
- Thông tin ảnh (Infor header): Mô tả thông tin về ảnh được lưu trữ, độ
dài của nó cũng cố định.
- Bảng màu (Optional Palette): Là bảng màu của ảnh Bitmap, độ dài
của nó có thể bằng không ( không có bảng màu) đối với ảnh đen trắng và ảnh
màu có số lượng màu lớn hơn 256 màu.
- Vùng dữ liệu (Image Data): Chứa thông tin của từng điểm ảnh, độ dài
của phần này phụ thuộc vào kích thước của ảnh. Nó được lưu trữ theo hướng
từ dưới lên trên và từ trái qua phải.


6

1.2 Chất lượng ảnh
Như đã đề cập ở trên, chất lượng ảnh chứa tin là một trong những yếu tố
quan trọng trong giấu tin mật, đặc biệt là thủy vân số. Chất lượng ảnh chứa tin
có thể được đánh giá bằng hệ số PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). Lược đồ
có hệ số càng lớn thì chất lượng ảnh chứa tin càng cao.
1.2.1 Hệ số PSNR

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
đại lượng sau:
Diff 

I'  I
M N

nó chính là độ sai khác trung bình giữa ảnh gốc và ảnh thuỷ vân.

(1.4)


7

Sử dụng Diff để đánh giá chất lượng ảnh của các lược đồ thuỷ vân. Lược
đồ nào có Diff nhỏ hơn thì có chất lượng ảnh thuỷ vân tốt hơn.
Trong các lược đồ thủy vân dưới đây chỉ xét ảnh đa cấp xám I có kích
thước

M×N

(nếu

I

là


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 pt (giá trị điểm ảnh, mẫu âm thanh..)
Theo [8], phép biến đổi thuận DCT một chiều được xác định:
Gf 

2 n 1
 (2t  1) f  
C f  pt cos 

n t 0
2n

 ( 2 t  1) j 
 CjGj cos  2 n
n j 0


 ,

t  0 ,1,...., n  1

(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

Phép biến đổi DCT 2-D
Phép biến đổi DCT 1-D phù hợp với các mẫu dữ liệu âm thanh. Nhưng
không phù hợp ảnh, do dữ liệu ảnh có quan hệ trên không gian hai chiều
(hàng, cột). Tuy nhiên, đối với ảnh ta có thể áp dụng DCT 1-D hai lần: trên
các hàng và trên các cột. Do vậy ta gọi phép biến đổi này là DCT 2-D.
Theo [7], phép biến đổi thuận DCT 2-D đối với m x n giá trị của p trên
không gian 2 chiều được xác định theo công thức:


được xác định:
(1.10)

f  0,1,..., n  1

nêu f  0

Khi đó, hệ số đầu tiên G0,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:
px, y 

2
mn

n 1 m 1



x0 y 0

 ( 2 y  1) i 
C i C j G i , j cos 
2m



 ( 2 x  1) j 
 cos 





Cf 



1
'
8

nêu i  0

1
 ( j  0.5)i 
cos 
 '
8
8


nêu i  0

(1.13)

(T là ma trận trực chuẩn nên T↑’= T↑(-1)).
Khi đó, phép biến đổi Cosine rời rạc hai chiều đối với khối điểm ảnh P
để nhận được khối hệ số DCT G theo công thức:
G = TPT’

có thể là những thông điệp bí mật cần trao đổi, thông tin về tác giả, hoặc
thông tin về sản phẩm đa phương tiện.
* 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.
Các lược đồ giấu tin trong ảnh có thể được chia thành 2 chủ đề chính.
Thứ nhất, gồm những lược đồ giấu tin trên miền không gian ảnh, những lược
đồ này thường biến đổi các bít thấp trong giá trị màu của các điểm ảnh. Thứ
hai, gồm những lược đồ giấu tin trên miền biến đổi của ảnh, hai phép biến đổi
hay được sử dụng là: Phép biến đổi cosin rời rạc (DCT), phép biến đổi sóng
con (DWT).
Số lượng lược đồ giấu tin trên ảnh màu, ảnh đa cấp xám nhiều hơn so
với ảnh nhị phân. Lý do chủ yếu là việc thay đổi trên ảnh nhị phân dễ bị phát
hiện hơn so với ảnh màu và ảnh đa cấp xám. Tuy nhiên, giấu tin trên ảnh nhị
phân luôn nhận được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Bởi ngoài việc ứng
dụng trực tiếp trên ảnh nhị phân, những lược đồ này còn là cơ sở để phát triển
cho những loại dữ liệu đa phương tiện khác.


12

* Mô hình kỹ thuật giấu tin:
Thông tin cần giấu

Dữ liệu môi
trường thông

Dữ liệu
môi
trường
đã được
giấu tin

Bộ giải
mã
thông tin

Dữ liệu môi
trường thông
tin(Hình ảnh,
âm thanh,
phim,..)

Thông tin cần giấu

Kiểm
định

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

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


Thủy vân ẩn

Thủy vân hiện

Thủy vân dễ vỡ

Thủy vân ẩn

Thủy vân hiện

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.


17

Với kỹ thuật thủy vân bền vững thường được sử dụng trong bài toán
bảo vệ bản quyền. Trong những ứng dụng đó, thủy vân đóng vai trò là thông
tin sở hữu của người chủ hợp pháp. Thủy vân được nhúng vào trong các sản
phẩm như là hình thức dán tem bản quyền. Trong các trường hợp này thì thủy
vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm, nhằm chống lại việc tẩy xóa,
làm giả hay biến đổi phá hủy thủy vân. Một yêu cầu lý tưởng đối với thủy vân
bền vững là nếu muốn loại bỏ thủy vân này thì chỉ còn có cách duy nhất là
phá hủy sản phẩm. Thủy vân bền vững lại được chia thành hai loại là thủy vân
ẩn và thủy vân hiện. Thủy vân hiện là loại thủy vân được hiện lên ngay trên

văn bản, chuỗi bit, bức ảnh,.. gọi chung là thủy vân W.
- Có thể sử dụng hệ thống khóa K làm khóa cho quá trình nhúng và
tách thủy vân.
- Sử dụng một thuật toán trong hệ thống sẽ kết hợp giữa thông tin về
ảnh gốc, thông tin thủy vân và thông tin khóa để tạo thành một bức ảnh mới
hay còn gọi là ảnh đã nhúng thủy vân hay ảnh chứa thủy vân SW. Từ đây bức
ảnh này sẽ được sử dụng để phân phối, truyền tải đi.
*Mô hình quá trình nhúng thủy vân được minh họa như hình 1.4
Khóa K
Ảnh gốc S

Thuật
toán
thủy
vân

ảnh
chứa
thủy
vân

Thủy vân W
Hình 1.6 Mô hình quá trình nhúng thủy vân
* Quá trình tách thủy vân
Ảnh chứa thủy vân SW trong quá trình phân phối, truyền tải có thể bị
sử dụng trái phép, người sử dụng có thể đã dùng một số phép biến đổi nhằm