18/08/2016 07:58:46 AM

Bảo mật

KỸ THUẬT THỦY VÂN SỐ - (DIGITAL WATERMARKING)

2.1. GIỚI THIỆU VỀ THỦY VÂN SỐ

Kỹ thuật thuỷvân sốlà một lĩnh vực mới nổi trong khoa học máy tính, mật mã, xử lý tín hiệu số và thông tin liên lạc. Thủy vân số được dự định bởi các nhà phát triển của nó như là giải pháp cho sự cần thiết phải cung cấp giá trị bảo vệ trên đầu trang của mã hóa dữ liệu và xáo trộn thêm vào để bảo vệ nội dung. Giống như các công nghệ khác đang được phát triển, kỹ thuật thủy vân sốđặt ra một số câu hỏi cần thiết như sau :

• Thủy vân cái gì? Sử dụng thủy vân ẩn hay hiển ?

• Thế mạnh mà của thủy vân cần đạt được là gì?

• Những hình thủy vân nào là đạt hoặc không đạt?

• Làm thế nào thủy vân số được sử dụng?

• Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá công nghệ này?

• Làm thế nào hữu ích được họ, có nghĩa là, những gì họ có thể làm để bảo vệ nội dung ngoài hoặc kết hợp với các luật bản quyền hiển tại hoặc các biện pháp pháp lý và tư pháp được sử dụng để giải quyết các khiếu nại bản quyền?

• Các cơ hội kinh doanh là gì?

• Những vai trò có thể thủy vân số trong các cơ sở hạ tầng bảo vệ nội dung? và còn nhiều yêu cầu khác nữa…

2.1.1. Khung tổng quát cho Watermarking

Thủy vân số là một quá trình nhúng dữ liệu gọi là thủy vân hoặc chữ ký số hoặc thẻ hoặc nhãn vào một đối tượng đa phương tiện mà thủy vân có thể được phát hiển hoặc trích lọc sau đó để chứng minh nguồn gốc của đối tượng. Đối tượng có thể một ảnh, hoặc audio hoặc video. Một ví dụ đơn giản của một kỹ thuật thủy vân số là "con dấu" hữu hình được đặt trên một hình ảnh để xác định bản quyền. Tuy nhiên, thủy vân có thể chứa thêm thông tin bao gồm danh tính của người mua bản sao đặc biệt của vật liệu. Nói chung, bất kỳ lược đồ hoặc thuật toán thủy vân số bao gồm ba phần :

Hìnhthủy vân/đường chỉ (Watermark).
Bộ mã hóa (Encoder)
Các bộ giải mã và so sánh(decoder and comparator). Sử dụng các thuật toán để xác minh, xác thực cả các chủ sở hữu và tính toàn vẹn của các đối tượng.

2.1.1.1.Quá trình mã hóa (Encoding Process)

Chúng ta hãy biểu thị một hình ảnh bằng I, một chữ ký S = và hình ảnh thủy vân bởiÎ. E là hàm mã hóa, phải mất một hình ảnh I và một chữ ký S, và nó tạo ra một hình ảnh mới được gọi là ảnh thủy vân Î, về mặt toán học ta có :

E (I,S) = Î (1)

Cần lưu ý rằng chữ ký S có thể phụ thuộc vào ảnh I. Trong trường hợp như vậy, quá trình mã hóa được mô tả bởi biểu thức 1. Hình dưới đây minh họa quá trình mã hóa.(Hình 6)

Encoder

Hình 4: Bộ mã hóa

2.1.1.2 Quá trình giải mã (Decoding Process)

Một hàm giải mã D thực hiện ảnhJ(J có thể là một hình ảnh thủy vânhoặc không thủy vân, và có thể bị lỗi) có quyền sở hữu là được xác định và hồi phục một chữ ký S 'từ các ảnh. Trong quá trình này bổ sung một hình I cũng có thể được bao gồm trong đó thường là phiên bản gốc và phiên bản thủy vân J. Điều này là do thực tế là một số chương trình mã hóa có thể sử dụng các hình ảnh ban đầu trong quá trình thủy vân để cung cấp thêm vững mạnh chống lại sự sai lệch có chủ ý và không chủ ý của các điểm ảnh. Về mặt toán học:

D (J,I) = S’ (2)

Chữ ký sẽ trích xuất S’sau đó sẽ được so sánh với chuỗi chữ ký chủ sở hữu bằng một hàm sosánh và quyết định phát sinh đầu ra chuỗi nhịphân. Nếu nó là 1 nghĩa là khớp, ngược lại là 0. Có thể được biểu diễn như sau :

(3)

Decoder Comparator

Hình 5: Bộ giải mã

Trong đó,Clà phép tương quan, và ; c là tương quan giữa 2 chữ ký.Không mất tính tổng quát, lược đồ thủy vân có thể được coi như một ba số(E,D,). Các hình sau đây minh họabộ giải mã và bộ so sánh ( Hình 7,8).

Comparator

Signalture(S)

Hình 6: Bộ so sánh

Một watermark phải được phát hiện hoặc tríchxuất có ích. Tùy thuộc vào cách “làm mờ” sẽ được chèn vào và tùy theo tính chất của thuật toánthủy vân số, các phương pháp được sử dụng có liên quan đến cách tiếp cận rất khác biệt. Trong một số chương trình thủy vân, một thủy vân có thể được chiết xuất dưới dạng chính xác của nó, một thủ tục mà chúng ta gọi trích xuất thuỷ vân (watermark extraction). Trong các trường hợp khác, chúng ta có thể phát hiện chỉ định một tín hiệuthủy vân cụ thể là hiểnthịtrong một hình ảnh, một thủ tục mà chúng ta gọi phát hiện thủy vân(watermark detection). Cần lưu ý rằng trích xuất thủy vân có thể chứng minh quyền sở hữu trong khi phát hiện thủy vân chỉ có thể phát hiện quyền sở hữu.

2.1.2. Các loại thủy vân số

Thủy vân và kỹ thuật watermarking có thể được chia thành các loại khác nhau theo những cách khác (đặctrưng,tínhchất củatừngkỹthuậtvàứngdụngnhữngkỹthuậtđó). Các thủy vân có thể được áp dụng trong phạm vi không gian. Một thay thế cho miền không gian là miền tần số. Nó đã được chỉ ra rằng các phương pháp miền tần số là mạnh hơn so với các kỹ thuật miền không gian. Các loại khác nhau của các hình thủy vân được thể hiện trong hình1.

Kỹ thuật thủy vân số có thể được chia thành bốn loại theo các loại hình tài liệu thủy vân như sau :

Thủy vân ảnh (Image Watermarking)
Thủy vânphim(Video Watermarking)
Thủy vânâm thanh(Audio Watermarking)
Thủy vânvăn bản(Text Watermarking)

Theo nhận thức của con người, các thủy vân số có thể được chia thành ba loại khác nhau như sau:

Thủy vân hiển(Visible watermark)
Thủy vân ẩn bền vững (Invisible-Robust watermark)
Thủy vân ẩn dễ vỡ(Invisible-Fragile watermark)
Thủy vân kép (Dual watermark)

Thủy vân hiển có thể nhìn từ ảnh chínhqua đối tượng che mờ. Thuỷvân“dễvỡ”(fragile matermaking)làkỹthuật nhúngthuỷvânvàotrongảnhsaochokhiphânbốsảnphẩmtrongmôitrườngmởnếu có bấtcứmộtphépbiếnđổinàolàmthayđổiđốitượngsảnphẩmgốcthìthuỷ vân đãđược giấutrongđốitượngsẽkhôngcònnguyênvẹnnhưtrướckhigiấunữa(dễvỡ).Cáckỹ thuậtthuỷvâncótính chấtnày đượcsửdụng trong cácứng dụng nhận thựcthông tin (authentication)vàpháthiểnxuyêntạcthôngtin(tamperdetection).Rấtdễhiểuvìsao nhữngứngdụngnàycầnđếnkỹthuậtthuỷvândễvỡ.Vídụnhưđểbảovệchốngxuyên tạcmộtảnhnàođótanhúngmộtthuỷvânvàotrongảnhvàsauđóphânphối,quảngbá ảnhđó.Khicầnkiểmtralạiảnhtasửdụnghệthốngđọcthủyvân.Nếukhôngđọcđược thuỷvânhoặcthuỷvânđãbịsailệchnhiềusovớithuỷ vân ban đầu đãnhúng vàoảnh thì cónghĩalàcóthểảnhđóđãbịthayđổi.Cáikhóởđây làtaphảiphân biệtgiữasailệch thuỷvândoxuyêntạcvàsailệchdolỗiđườngtruyền.Ngượclại,vớikỹthuậtthuỷvân dễvỡlàkỹthuậtthuỷvânbềnvững(robust).Cáckỹthuậtthuỷvânbềnvữngthường đượcứngdụngtrongcácứngdụngbảovệbảnquyền.Trongnhữngứngdụngđó,thuỷ vânđóngvaitròlàthôngtinsởhữucủangườichủ hợppháp.Thuỷ vân đượcnhúng trong sảnphẩmnhưmộthìnhthứcdántembảnquyền. Trongtrườnghợpnhưthế,thuỷvân phảitồntạibềnvữngcùngvớisảnphẩmnhằmchốngviệctẩyxoá,làmgiảhaybiếnđổi pháhuỷthuỷvân.Mộtyêucầulýtưởngđốivớithuỷvânbềnvữnglànếumuốnloạibỏ thuỷvânthìchỉcó mộtcách duy nhấtlàpháhuỷsản phẩm. Thuỷvânbềnvữnglạiđượcchiathành hailoạilàthuỷ vân ẩn vàthuỷ vân hiển.Thuỷ vân hiểnlàloạithuỷvânđượchiểnngaytrênsảnphẩmvàngườidùngcóthểnhìnthấy được.Cácthuỷvânhiểntrênảnhthườngdướidạngchìm,mờhoặctrongsuốtđể khônggâyảnhhưởngđếnchấtlượngảnhgốc.Đốivớithuỷvânhiển,thôngtin bản quyền hiển thịngaytrên sản phẩm.

Hình7 : Vídụ vềthuỷvân hiển(TrêntrangWebthưviện số củaHoa Kỳ)

Cònđốivớithuỷvânẩnthìcũnggiốngnhưgiấutin,bằngmắtthườngkhôngthểnhìn thấythuỷvân.Đâycũnglànộidungchínhđượctrìnhbàytrongbáo cáo này.Trong vấn đềbảovệbảnquyền,thuỷvânẩnmangtính“bấtngờ”hơntrong việcpháthiển sản phẩm bịđánhcắp.Trongtrườnghợpnày,ngườichủsởhữuhợpphápsẽchỉrabằngchứnglà thuỷvânđãđượcnhúngtrongsảnphẩmbịđánhcắp (Hình 8)

Hình8:ẢnhLenađãđượcnhúngthuỷvân (làlogo ởhìnhbên phải)

Thủy vân kép là một sự kết hợp của một thể thủy vân hiển và một thủy vân ẩn [29]. Trong loại thủy vân này, một thuỷ vân ẩn được sử dụng như một bản sao cho các thủy vân hiển, có thể nhìn thấy rõ ràng từ biểu đồ dưới đây :

Hình 9: Sơ đồ biểu diễn thủy vân kép

Một lược đồ thủy vân ẩn bền vững yêu cầu hình ảnh ban đầu hoặc ảnh tham chiếu để phát hiện thủy vân; trong khi các thủy vân publicthì không. Các lớp của chương trình thủy vân bền vững ẩn có thể bị tấn công bằng cách tạo ra một "bản gốc giả"được gọi là chương trình thủy vân nghịch (invertible). Sử dụng ký hiệu toán học từ (3), một chương trình watermarking ẩn được gọi là khả nghịch nếu, đối với bất kỳ hình ảnh thủy vân Î, tồn tại một hàm E^-1 sao cho :

(1) E^-1 (Î) =(I’,S’) , (2) E(I’,S’) =(Î) và (3)(D(Î), S‘) =1. Ở đây E^-1 là một chức năng tính toán khả thi, S’ thuộc tập hợp các thủy vân cho phép, và các ảnh I và I’ là là những nhận thức tương tự. Nếu không, các chương trình watermarking là không khả nghịch(non-invertible).

Lược đồ watermarking (E, D, C∂) được gọi quasi-invertible nếu, đối với bất kỳ hình ảnh thủy vân Î, tồn tại một hàm E^-1 sao cho : (1) E^-1 (Î) =(I’,S’) , (2) (D(Î), S‘) =1. Trong đó, E^-1 là một chức năng tính toán khả thi, S 'thuộc về tập hợp các hình mờ cho phép, và những hình ảnh I và I’là về mặt nhận thức tương tự. Nếu không, các lược đồ watermarking là không khả nghịch(nonquasi-invertible).

Việc áp dụng kỹ thuật thủy vân số có thể như dưới đây.

• Dựa tài nguyên (source based)

• Dựa mục tiêu(destination based)

2.1.3. Ứng dụng của thủy vân số

2.1.3.1. Thủy vân hiển

Thủy vân hiểncó thể dung trong các trường hợp sau :

• Tăng cường bảo vệ quyền tác giả. Trong tình huống như vậy, nơi hình ảnh được làm sẵn thông qua Internet và chủ sở hữu nội dung có liên quan rằng những hình ảnh này sẽ được dùng trong thương mại mà không trả tiền nhuận bút. Ở đây, chủ sở hữu nội dung mong muốn một dấu quyền sở hữu, trực quan rõ ràng, nhưng mà không ngăn chặn hình ảnh được sử dụng cho các mục đích khác (ví dụ như nghiên cứu học thuật).

• Chỉ sở hữu bản quyền. Trong trường hợp này hình ảnh được làm sẵn có thông qua Internet và chủ sở hữu nội dung mong muốn chỉ ra quyền sở hữu của các thành phần cơ bản (ví dụ như bản thảo thư viện).

2.1.3.2. Thủy vân ẩn bền vững

Thủy vân ẩn bền vữngđược áp dụng trong các trường hợp sau đây:

• Phát hiển hình ảnh biển thủ. Trong kịch bản này, người bán các hình ảnh kỹ thuật số là có liên quan. Hình ảnh thu phí tạo của ông ta có thể được mua bởi một cá nhân sẽ làm cho họ được miễn phí, điều này có thể tước đi các chủ sở hữu của doanh thu giấy phép.

• Làm bằng chứng về quyền sở hữu. Trong kịch bản này, người bán là những hình ảnh kỹ thuật số nghi ngờ một trong những hình ảnh của ông đã được biên tập và xuất bản mà không trả tiền nhuận bút. Ở đây, việc phát hiện thủy vân của người bán trong các hình ảnh được thiết kế để phục vụ, như là bằng chứng cho thấy các hình ảnh được công bố là tài sản của người bán.

2.1.3.3. Thủy vân ẩn dễ vỡ

Sau đây là những ứng dụng của thủy vân ẩn dễ vỡ.

• Được sử dung cho máy ảnh tin cậy. Trong kịch bản này, các hình ảnh được chụp bằng một máy ảnh kỹ thuật số để sau này đưa vào trong các bài báo. Ở đây, nó là mong muốn của một hãng đăng tin để xác minh rằng một hình ảnh đúng với chụp gốc và chưa được chỉnh sửa để làm sai lệch một cảnh. Trong trường hợp này, thủy vân có thể nhìn thấy được nhúng vào thời điểm chụp; sự hiển diện của chúng tại thời điểm công bố nhằm mục đích chỉ ra rằng hình ảnh đã không được tham dự kể từ khi nó được chụp.

• Phát hiện thay đổi luân phiên các hình ảnh được lưu trữ trong một thư viện kỹ thuật số. Trong trường hợp này, hình ảnh (ví dụ như dấu vân tay của con người) đã được quét và lưu trữ trong một thư viện kỹ thuật số; chủ sở hữu nội dung mong muốn khả năng phát hiển bất kỳ thay đổi luân phiên các hình ảnh, mà không cần phải so sánh các hình ảnh vào tài liệu quét.

2.1.4. Các kỹ thuật tấn công trên thủy vân

Phươngphápthuỷvânnênchốnglạiđượcmộtsốphépxửlýảnh thông thường vàmộtsố tấncôngcóchủđích.Chođếnnayvẫnchưacómột hệthốngthuỷvânhoàn hảovàcũng khôngrõràngviệcliệucótồntạihaykhôngmộthệthốngthuỷvânantoàntuyệtđối.Vì vậy,trongthựctếthìthuỷvânphảicânnhắcgiữabềnvữngvớicácthuộctínhkhácnhư lượngthôngtingiấu, tínhẩn…Dựa vào yêucầucủa ứngdụngmàsẽảnhhưởngđến phươngphápthuỷvân.Dựavàonhữngbiếnđổicóchủđíchhaykhôngcóchủđíchđối vớihệthuỷvânmàtacóthểphânbiệtthànhhainhómxuyêntạcsau:mộtlàcácbiến đổi đượcxemnhưlàcácnhiễuđốivớidữliệu,hailàlàmmấttínhđồngbộđểkhông thểlấy tin rađược.

Một hình ảnh thủy vân có thể chịu tác động bởi các thao tác nhất định, chẳng hạn như nén, tiếng ồn truyền tải và một số chủ ý như cắt, lọc v.v.... Chúng dược tóm tắt ở hình 10[11,20,21].

• Nén Lossy (LossyCompression): Nhiều chương trình nén như JPEG và MPEG khả năng có thể làm suy giảm chất lượng của dữ liệu thậm chí có thể làm mất mát vĩnh viễn dữ liệu.

• Sự biến dạng hình học (GeometricDistortions): Biến dạng hình học cụ thể cho hình ảnh và video bao gồm các hoạt động như luân chuyển, dịch, co dãn và cắt

• Biến đổi tín hiệu (Signal Processing Operations): Chúng bao gồm các nội dung sau:

- Chuyển đổi D/A

- Chuyển đổi A / D

- Định cỡ ảnh (Resampling)

- Requantization

- Méo Dithering

- Nénlạilàm mất thông tin

- Lọc tuyến tính và bộ lọc thông thấp

- Lọc phi tuyến như lọc trung vị

Hình 10:Các kiếu tấn công trên thủy vân

- Giảm màu

- Bổ sung một hằng số bù giá trị pixel

+ Bổ sung các tiếng ồn Gaussian và phi Gaussian

+Trao đổi địa phương của các điểm ảnh

Các cuộc tấn công có chủ ý khác:

- Printing vàRescanning

- Đánh dấu ảnh đã thủy vân (rewatermarking)

- Collusion: Một số người nhận ủy quyền của hình ảnh nên không thể đến với nhau (thông đồng) và giống như các bản khác nhau watermark để tạo ra một bản sao un-thủy ấn của hình ảnh (bằng trung bình tất cả các lứa tuổi im- thủy ấn).

- Giả mạo: Một số người nhận ủy quyền của hình ảnh không nên có thể thông đồng với nhau để tạo thành một bản sao của hình ảnh thủy ấn với watermark nhúng hợp lệ của một người không ở trong nhóm có ý định đóng khung một bên thứ 3.

- Tấn công IBM[27, 28]: Nó không phải là có thể sản xuất một gốc giả mà còn hoạt động tốt như ban đầu và cũng có kết quả trong việc khai thác các watermark như yêu cầu của chủ sở hữu ban đầu giả.

- Các Unzign và Stirmark đã thể hiển thành công đáng kể trong việc loại bỏ dữ liệu nhúng bởi các chương trình thương mại có sẵn.

2.1.5. Đặc điểm mong muốn củathủy vân

2.1.5.1. Đối với các thủy vân hiển

- Một hình thủy vân có thể nhìn thấy nên được rõ ràng trong cả hai màu đen trắng và hình ảnh.

- Các thủy vân nên lây lan trong một khu vực rộng lớn hoặc quan trọng của hình ảnh để ngăn chặn việc xóa nó bằng cách cắt.

- Các thủy vân nên được nhìn thấy nhưng không được che khuất đáng kể các chi tiết ảnh bên dưới nó.

- Các ảnh thủy vân phải là khó khăn để loại bỏ. Thay vào đó, loại bỏ một “hình mờ”phảitốn kém hơn và nhiều lao động hơn so với việc mua các hình ảnh từ các chủ sở hữu.

- Các ảnh thủy vânnên được áp dụng tự động với sự can thiệp của ít của con người.

2.1.5.2.Đối với các thủy vân ẩn bền vững

- Các thủy vânẩnnên không được chú ý tới người xem và cũng không nên làm suy

giảm chất lượng của nội dung.

- Một thủy vân ẩn bền vững phải được mạnh mẽ đến biến dạng tín hiệu thông thường

và phải chống được các xuyên tạc (tamperings),cố ý khác nhau chỉ nhằm xóa mờ.

- Thu hồi thủy vân cách rõ ràng nên xác định chủ sở hữu.

- Việc thiết kế thủy vân có bộ giải mã có khả năng mở rộng với mỗi thế hệ của máy tính.

- Trong khi đóng dấu hình ảnh chất lượng cao và tác phẩm nghệ thuật số sửa đổi điểm

ảnh nên là tối thiểu.

- Chèn thủy vân nên yêu cầu sự can thiệp của con người ít hoặc ít lao động thủ công.

2.1.5.3. Đối với các thủy vân ẩn dễ vỡ

- Các thủy vân ẩn nên tránh được chú ý tới người xem và cũng không nên làmsuy

giảm chất lượng của nội dung.

- Một thủy vân ẩn dễ vỡ nên được dễ dàng sửa đổi khi các giá trị điểm ảnh đã được

thay đổi.

- Các thủy vân nên được an toàn. Điều này có nghĩa rằng nó là không thể phục hồi các thay đổi, hoặc tạo lại thủy vân sau khi hình ảnh thay đổi luân phiên, thậm chí khi các thủ tục đóng dấu, và / hoặc các thủy vân chính nó được biết đến.

- Đối với hình ảnh chất lượng cao, số lượng điểm ảnh thay đổi cá nhân nên càng nhỏ càng tốt.

2.1.5.4. Đối với các thủy vân video

- Sự hiển diện của thủy vân không nên gây ra bất kỳ tác dụng có thể nhìn thấy hoặc nghe thấy

về khả năng chơi video.

- Các thủy vânkhông ảnh hưởng đến nén và nội dung số.

- Các thủy vân nên được phát hiện với độ tin cậy cao. Các probablity của phát hiện sai nên vô cùng nhỏ.

- Các thủy vân phải bền vững đến nhiều cuộc tấn công có chủ ý và không chủ ý .

- Các thuật toán phát hiện nên được thực hiện có chi phí nhỏ.

2.2.THỦY VÂN ẢNH

Hình 11: Lược đồ giới thiệu thuật toán thủy vân số ẩn theo [19]

Có rất nhiều thuật toán cho kỹ thuật hình ảnh thủy vân được áp dụng hiển nay. Trong phần này chúng ta sẽ thảo luận về một vài trong số đó. Chúng tôi quan tâm trên một lược đồ thủy vân hiển, một sốlược đồ thủy vân ẩn và lược đồ thủy vân kép trong [28].

M.Kankanhalli, et al. [19] đã phát triển một kỹ thuật thủy vân hiển. Họ chia các hình ảnh máy chủ thành các khối khác nhau, tìm DCT của từng khối. Sau đó họ phân loại các khối thành sáu lớp khác nhau theo thứ tự tăng độ nhạy tiếng ồn, chẳng hạn như khối cạnh, thống nhất với cường độ trung bình, thống nhất với cường độ cao hay thấp.Sau đó mỗi khối đượcgán giá trị α và β khác nhau.

Các khối ảnh chủ sau đó được xác định như sau:

(4)

Ở đây là hệ số i,j DCT của ảnh thủy vân, là hệ số DCT tương ứng của ảnh gốc và là hệ số DCT của ảnh thủy vân. Hình 11 cung cấp cho các lược đồ của kỹ thuật này và hình 15 hiển thị các kết quả khác nhau.

I.J.Cox et al. [15-17] đề xuất một kỹ thuật thủy vân ẩn bền vững. Ông chèn hình thủy vân vào các thành phần quang phổ của hình ảnh bằng cách sử dụng kỹ thuật tương tự để lan truyền phổ. Các đối số là các thủy vân phải được đưa vào trong các thành phần trọng yếu của một tín hiệu nếu mà nó được mạnh mẽ để làm biến dạng tín hiệu phổ biến và tấn công nguy hiểm.

Tuy nhiên, sự thay đổi các thành phần này có thể dẫn tới sự suy giảm nhận thức của tín hiệu. Việc chèn ảnh thủy vân bao gồm các bước sau:

DCT của toàn bộ hình ảnh ban đầu được tính toán giả định như một khối.
Các vùng tri giác trọng yếu của hình ảnh được phát hiện ra. Các tác giả đã sử dụng 1000 hệ số lớn nhất.
Thủy vân được tính ở từng được chọn theo N[0, 1], ở đây N[0,1] biểu thị một phân phối chuẩn với trung bình 0 và phương sai 1.

(a)Ảnh gốc (b)Ảnh thủy vân

(c)Ảnh thủy vân lớn hơn (d)Ảnh thủy vân nhở hơn

Hình 12:Ảnh “ Lena” được thủy vân ẩn theo thuật toán [19]

Thủy vân sẽ được chèn vào trong miền DCT của hình ảnh bằng cách thiết lập các

thành phần tần số vi trong ảnh gốc đến vi sử dụng các biểu thức sau:

(5)

Ở đây α là yếu tố vô hướng.

Các tác giả đã chọn α =0,1. Kiểu Gaussian của thủy vân được sử dụng bởi vì nó là mạnh mẽ hơn để giả mạo hơn loại uniform. Việc trích lọc thủy vân bao gồm các bước sau:

DCT của toàn bộ hình ảnh ban đầu được tính toán giả định như một khối.
Sự khác biệt của 2 ảnh là thủy vân X*

Thủy vân X* đã trích xuất được so sánh với thủy vân X ban đầu, sử dụng hàm cho ở biểu thức 6.

(6)

Các thủy vân là bền vững để tín hiệu thông thường và biến dạng hình học như chuyển đổi A/D và D/ A, tái tạo, lượng tử hóa, nén, luân chuyển, dịch, cắt xén và nhân rộng. Các thủy vân là phổ quát trong ý nghĩa rằng nó có thể được áp dụng cho cả ba phương tiện truyền thông. Các kỹ thuật thuỷ vân số có những bất lợi mà nó cần hình ảnh ban đầu cho quá trình trích lọc của nó. Nó cũng không rõ, liệu các thủy vân là bền vững hay không để sao chép. Hình 13(a) và hình 16(b) cung cấp cho các sơ đồ quá trình chèn và trích lọc tương ứng. Những hình ảnh ban đầu và ảnh nhúng được đưa ra trong hình 14.

B.Wolfgang và EJDelp [25] đã phát triển một kỹ thuật thủy vân ẩn thực hiện trong miền không gian. Hình 15 quá trình thực hiện hình ảnh thủy vân bằng cách sử dụng thuật toán này. Các tiến trình chèn thủy vân có các bước sau:

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(a) Tiến trình chèn (b) Tiến trình trích xuất

Hình 13(a,b): Lược đồ được giới thiệu bởi I.J.Cox et al [15-17]

Các thủy vân được tạo ra bằng cách sắp xếp một hàng dài m- chuỗi của hàng thành hai khối dimenional.
Các thủy vân sau đó được thêm vào hình ảnh. Kích thước của thủy vân nên giống như kích thước của hình ảnh.
Các tác giả xác định các chức năng tương quan không gian chéo của ảnh X và Y là:

(7)

Cho X là khối hình ảnh ban đầu, W là khối thủy vân, Y là các khối ảnh được thủy vân và Z là ảnh thủy vân có thể là giả mạo. Các số liệu thống kê thử nghiệm cho một khối được định nghĩa là:

(8)

Giá trị trung bình σ cho tất cả các khối được tính như sau:

(9)

Ở đây, là giá trị của σ cho khối thứ k và N là số lượng các khối 8x8 trong hình ảnh.

· Một mô hình thử nghiệm được phát hiện ra với phạm vi khác nhau của E[]. Các hình ảnh được công bố là hoàn toàn xác thực, xác thực nhưng giả mạo, có thể xác thực và hoàn toàn không chân thực bằng cách sử dụng mô hình thử nghiệm này.

Zhu, Et al. [30, 31] đề xuất một kỹ thuật thủy vân ẩnmà tương tự như [15-17], nhưng “mờ“ sẽ được chèn vào các hệ số wavelet. Sự khác nhaugiữa thuật toán này và của [15-17] là các thủy vân (số gussian ngẫu nhiên) đã được thêm vào số lượng nhỏ phần trăm các hệ sốquan trọng, trong khi trước đây trường hợp thủy vân được thêm vào mỗi hệ số high -pass wavelet.

(a) Ảnh gốc (b)Ảnh thủy vân

Hình 14:Ảnh gốc và ảnh thủy vân “tên lửa” theo thuật toán [15-17]

(a)Ảnh gốc (b)Ảnh thủy vân

Hình 15: Ảnh gốc và ảnh thủy vân “chim ưng“ theo thuật toán [25]

I.Pitas, et al. [12,14,22, 23] sử dụng một phương pháp tiếp cận cho phép nhiều hơn một chút thông tin được nhúng. Một chữ ký nhị phân gồm số lượng tương đương của các số không và thông tin được nhúng vào trong một hình ảnh bằng cách gán điểm ảnh vào một trong hai bộ. Mức cường độ của các điểm ảnh một trong các bộ được thay đổi. Mức cường độ không thay đổi trong các thiết lập khác. Phát hiển chữ ký được thực hiện bằng cách so sánh giá trị cường độ trung bình của các điểm ảnh được đánh dấuvà các điểm ảnh không được đánh dấu. Chữ ký có thể được thiết kế theo cách như vậy,có khả năng chống JPEG nén và bộ lọc thông thấp. Các các nhà nghiên cứu, xử lý như vậy mức độ certianty có thể thấp như 84% và cao như 92%.

S.P.Mohanty, et al. [29] đề xuất một kỹ thuật thủy vânmới gọi là thủy vân kép. Thủy vân kép là sự kết hợp của một thủy vân có thể nhìn thấy và một thủy vân ẩn. Các thủy vân ẩn được sử dụng như bảo vệ hoặc sao lưu cho các thủy vân có thể nhìn thấy. Quá trình chèn thủy vân kép có các bước sau đây:

i.Cả hai ảnh gốc(một bản được thủy vân) W và được chia thành các khối có kích thước bằng nhau (hai hình có thể có kích thước không đồng đều).

ii. diễn diễn khối thứ n^th của hình ban đầu I và biểu thị khối thứ n^th của thủy vân W. Đối với mỗi khối (), các số liệu thống kê ở cục bộ; có nghĩa là và phương sai được tính toán. Các hình ảnh có nghĩa là giá trị màu xám cũng được tìm thấy.

iii. Khối ảnh được thủy vân thu được bằng định nghĩa sau :

với n= 1,2,… (10)

Hình 16: Lược đồ giới thiệu quá trình chèn thủy vân hiển theo thuật toán [29]

Ở đây, và được mở rộng và nhúng các yếu tố tương ứng, phụ thuộc vào và của mỗi khối. và thu được như sau :

· Các α và β cho các khối cạnh được lấy từ và tương ứng.

· Các α và β được tìm thấy bằng cách sử dụng các biểu thức sau đây (11) và (12)

(11)

(12)

Ở đây, và là những giá trị thông thường của và và là giá trị logarit thông thường của .

và được co dãn trong khoảng () và (). Ở đây là giá trị max và min của nhân tổ mở rộng, và là giá trị min, max của nhân tố nhúng. Đây là những thông số xác định mức độ chèn thủy vân.Hình ảnh được thu được là ảnh thủy vân hiển I’.

Hình 17:Lược đồ giới thiệu quá trình chèn thủy vân ẩn theo thuật toán [29]

iv. Chuỗi nhị phân ngẫu nhiên {0,1}của chu kỳ N được tạo ra bằng cách bằng cách sử dụng tuyến tính thay đổi đăng ký trên đoạn [55, 56]. Chu kỳ N bằng với số lượng điểm ảnh của hình ảnh.

v. Các thủy vân được tạo ra bằng cách sắp xếp các chuỗi nhị phân thành các khối có kích thước 4 x 4 hoặc 8 x 8. Kích thước của thủy vân là giống như kích thước của hình ảnh.

vi.Bắt đầu với bit-plane k= 0 (MSB)của ảnh I’.

vii. Thủyvânlà EX-ORedvới k^thbit-planecủa ảnh.

viii.Các thủy vân ở trên bit-plane thứ k^th và số còn lại bit-plane của hình ảnh I’ được hợp lại để tìm hình ảnh thủy vân cuối cùng.

ix. Các SNR được phát hiện ra, nếu SNR> theshold, sau đó thì dừng lại; nếu không đi đến (vii) với k tăng thêm 1 (cho bit-plane thấp hơn tiếp tục). Các hình ảnh thủy vân kép I’ cuối cùng cũng thu được.

Lược đồ giới thiệu các bước chèn thủy vân được đưa ra trong hình 16 và hình 17. Hình 18 thể hiện thủy vân kép "Lena" và "chim". Để phát hiện thủy vân một mô hình thử nghiệm tương tự như [29] được sử dụng trong thực tế.

(a) Lena (b) bird

Hình 18: Thủy vân kép “ Lena” và “ bird”

2.3.NHỮNGKHUYNHHƯỚNGTIẾPCẬNCỦAKỸTHUẬTTHUỶVÂN

2.3.1.Hướngtiếpcậndựatrênmiềnkhônggianảnh

Đâylàhướngtiếpcậncơbản vàtựnhiên trong sốcáckỹ thuậtthuỷ vân.Miền không gian ảnhlàmiềndữliệuảnhgốc,tácđộnglênmiềnkhônggianảnhchínhlàtácđộnglên các điểmảnh,thayđổigiátrịtrựctiếpcủađiểmảnh.Mộtphươngphápphổbiếncủahướngtiếpcậnnàylàphương phápthay thểbítítquantrọngnhấtcủamỗiđiểmảnhmàtađãtìmhiểutrongcáckỹthuậtgiấutin mật.

ÝtưởngcơbảncủaphươngphápthaythếbítítquantrọngnhấtLSB(LeastSignificant Bit)làchọnratừmỗiđiểmảnhcácbítcóítýnghĩanhấtvềmặttrigiácđểsửdụng cho việcgiấutin.Bítnàođượccoilàíttrigiácnhấtvàbaonhiêubítcóthểđượclấyrađể thaythếthìphụthuộcvàotínhchấthệthốngthịgiáccuảconngườivàphụ thuộcvàonhu cầuvềchấtlượngảnhtrongcácứngdụng.Vídụ,trongảnh24bítmàu,mỗimàuđược biểu diễn bởi24bíttương ứng vớibamàu RGB,mỗimàu chiếm1byte.Ngườitasửdụng mộttínhchấtcủamắtngườilàsựcảmnhậnvềmàuB(Blue)kémhơnsovớihaimàu RG,chínhvìthếmàngườitathườngchọnbítcuốicùngtrong8bítbiểudiễnmàuBcủa mỗiđiểmảnhđểgiấutin.Thayđổibítcuốicùng trong 8bítbiểu diễn màu Bchỉlàmcho giátrịbiểudiễnmàuBtănghoặcgiảmđi1đơnvị.Dovậy,cácbítítquantrọngnhất trongtrườnghợpnàylàbítthứ24củamỗiđiểmảnh.Mộtsốthuậttoánmuốngiấunhiều hơn vàchấtlượng ảnh thấphơn mộtchútcóthểsửdụng bítcuốicùng củamỗibytebiểu diễnmỗimàuRGBlàmbítítquantrọngnhất.Trongtrườnghợpnàythìmỗiđiểmảnh sẽ chọnrađược3 bítLSB.

Tuynhiên,phươngphápnàycũngcónhiềuhạnchếnhưkhôngđảmbảođượctínhbền vữngcủathuỷvânđốivớicácthaotácnhưquayảnhhoặcnénảnhJpegchẳnghạn.Điều nàylàdễhiểuvìcácthaotácnóitrên cũng loạibỏhoặclàmsailệch cácbítítquan trọng nhất.

2.3.2.Hướngtiếpcậndựatrênmiềntầnsố của ảnh

Hướngtiếpcậndựatrênmiềnkhônggianảnhnhưđãtrìnhbàyởtrênlàcáchtiếnhành khảosáttínhiệuvàhệthốngrờirạcmộtcáchtrựctiếptrênmiềngiátrịrờirạccủacác điểmảnhgọilàtrênmiềnbiếnsốđộclậptựnhiên.Nhưngtrongnhiềutrườnghợp,cách khảosáttrựctiếpnàygặpphảinhữngkhókhănnhấtđịnhhoặcrấtphứctạpvàhiệuquả khôngcao.

Ngoàiphươngphápkhảosáttrựctiếpnàychúngtacóthểdùngnhiềuphươngphápkhảo sátgiántiếpkhácthôngquacáckĩthuậtbiếnđổi.Cácbiếnđổinày làmnhiệmvụ chuyển miềnbiếnsốđộclậpsangcácmiềnkhácvànhưvậy tín hiệu vàhệthống rờirạcsẽđược biểudiễntrongcácmiềnmớinàyvớicácbiếnsốmới.Phươngphápbiếnđổinàycũng giốngnhư phươngphápđổibiếntrongtínhtíchphânhayphươngphápđổihệtọađộ trongtoángiảitích củatoánphổthôngquenthuộc.

Mỗimộtcáchbiếnđổisẽcónhữngthuậtlợiriêng,tuỳ từng trường hợpmàchúng tadùng biếnđổinào.Saukhikhảosátxongcáctínhiệuvàhệthốngrờirạctrongmiềncácbiến sốmớinày,nếu cần thiếtchúng tasẽdùng cácbiến đổingượcđểđưachúng vềmiền biến số độclập cũ.

Phươngphápkhảosátgiántiếpnàysẽlàmđơngiảnrấtnhiềucáccôngviệcmàchúng ta gặpphảikhidùngphươngphápkhảosáttrựctiếptrongmiềnbiếnsốđộclậptựnhiên. Đốivớichúng ta,hệthống rờirạccần khảosátchính làmiền không gian cácđiểmảnh,có nhiềuphépbiếnđổichodữliệuảnhtrongđócómộtsốphươngphápbiếnđổiđượcsử dụngrấtphổbiếnnhư: Fourier,biếnđổiCosin rờirạc,Wavelet…Đây lànhững phépbiến đổiđượcsửdụng nhiềutrongcáckỹthuậtxửlý ảnh.

2.4. MỘT SỐ KỸTHUẬT BỔ TRỢ CHO CÁC KỸTHUẬTTHUỶVÂNSỐ TRÊNẢNH

Phươngphápthuỷvânsốlàmộtphương phápmớivàrấtphứctạp,cóthểnóiviệcnghiên cứuvẫnđangdiễnravàđangđượccácnhànghiêncứuhìnhthànhdầnkhunglýthuyết chonó.Nhưngchođếnnaynhữngkỹthuậtđưaracũngchỉlànhữngthửnghiệm,lúcthì ngườitadùngcáccôngcụlýthuyếtmậtmãhọc,lúcthìkỹthuậttruyềnthông,khilạisử dụnglýthuyếtthôngtin…chonênnhữngkỹthuậtthuỷvâncũnghếtsứcphongphú.Và nhưvậy,khilàmvềthuỷvântaphảibiếtnhiềukỹthuậtởnhiềulĩnhvựclýthuyếtkhác nhau.Tuynhiên,quakhảosátgầnđâycủagiáosưDeepaKundercủatrườngđạihọc Torontocóhaikhuynhhướngchủyếuđãđượchìnhthànhđólàkhuynhhướngsửdụnglýthuyếtthôngtin vàlýthuyếttruyềnthông.

Theogiáosư,khuynhhướnglýthuyếttruyềnthôngthựctếhơnsovớilýthuyếtthôngtin, vàcóthểsửdụng dễdàng hơn trong thiếtkếthuậttoán.Cómộtvàisựkhácbiệtđặctrưng giữahaikhuynhhướngnày.Kỹthuậtthuỷvândựatrênlýthuyếttruyềnthôngthườngsử dụngnhữngcơsởlýthuyếttrongtruyềnthôngđểthiếtkếnhưviệcdùnglýthuyếtphân tíchthốngkêđểtạothuỷvânvàkiểmđịnhthuỷvânlấyrasovớithuỷvânđượcnhúng vào,kỹthuậttrảiphổtínhiệuđểtruyềntinhaykỹthuậttạonhiễucộngvàlọcnhiễu. Trongkhiđó,khuynhhướngdùnglýthuyếtthôngtinlạisửdụngnhữngcơsởphântích chungđểphântíchlàmsaothuđượchiệusuấtcaonhất,chiến lượctốtnhấtchomộtthuật toáncụthểhaykhảnăngchịutấncôngđốivớimộtkỹthuậtthuỷvân.Mộtsựkhácbiệt nữatronghaikhuynhhướngkỹthuậtthuỷvânnàylàsựđánhgiáhệthốngthuỷvân.Đối vớikhuynhhướngsửdụnglýthuyếttruyềnthôngthìthườngnhậnbiếtthuỷvânvàđánh giáhệthốngthuỷvânthôngquađộbềnvữngcủathuỷvântrướcvàsaukhigiấubằng phépđohệsốtươngquangiữathuỷvânđượcnhúngvàthuỷ vân đượclấy rahay tỉlệbít lỗi(BER-BitErrorRate).Cònnhữngkĩthuậttheokhuynhhướnglýthuyếtthôngtinthì chủyếuhệthốngđượcđánhgiáthôngquakhảnănggiấu.Nghĩalàtổngsốbítcóthể đượcnhúngvàđượclấyramộtcách đángtin cậy.

Đểgiúpchonghiêncứuvàcóthểcàiđặtnhanhchóngcácthuậttoánthuỷvân,phầntiếp theođây,chúngtasẽtìmhiểu mộtsố kỹthuậtthuỷvân theohaikhuynhhướngtrên.

2.4.1.Cácphépbiếnđổimiềnkhônggianảnhsang miềntầnsố

Nhưđãgiớithiệu ởphần trên,đểkhảosáthệthống rờirạc,trong nhiều trường hợp,chúng tathườngbiếnđổihệthốngrờirạcđósangmộtmiềnbiếnsốkhác.Cónhiềuphépbiến đổikhácnhaunhưbiếnđổitínhiệuvàhệthốngrờirạcsangmiềnZ,biếnđổisangmiền tầnsốliêntụchaysangmiềntầnsốrờirạc.Mỗiphépbiếnđổisẽcónhữngthuậnlợi riêng,tuỳtheoyêucầukhảosátmàtasẽlựachọnphépbiếnđổiphùhợp.Trongtrường hợpkhảosátmiềnkhônggianảnhngườitathườngbiếnđổimiềnkhônggianrờirạctín hiệuđiểmảnhsang miền tần sốrờirạcbằng cácphépbiến đổinhưFourier,Cosin rờirạc hayWavelet(sóngnhỏ)…Cácphépbiếnđổinàykháphứctạpvềýnghĩacũngnhưcài đặt.Trongcácphươngphápbiếnđổihaydùngthìcáckỹthuậtthuỷvânđượctrìnhbày trongcuốnsáchnàysửdụngphépbiếnđổicosinrờirạcnênmộtsốphépbiếnđổikhác chỉđượctrìnhbàysơlượcvềmặttoán họccòn phépbiến đổicosin rờirạcsẽđượctrình bàychitiếthơn.Mộtvấn đềnữalàhệthống rờirạcmàtađang nghiên cứu làhệthống hai chiều (ápdụng choảnh)nên cácphépbiến đổicũng chỉđượctrình bày trên biến đổihai chiều.

2.4.1.1PhépbiếnđổiFourierrờirạc

Phépbiến đốiFourierrờirạcviếttắtlàDFT-DiscreteFourierTransformlàmộtcôngcụ toánhọcđượcdùngđểchuyểncáchbiểudiễntínhiệuvàhệthốngrờirạcsangmiềntần sốrờirạc.Thựcchấtcủacách biểu diễn này làlấy từng điểmrờirạctrên vòng trònđơnvị trong mặtphẳng Zđểbiểu diễn.Việcbiểu diễn trong miền tần sốrờirạcđặcbiệthiệu quả khixuấthiểncácthuậttoántínhtoánnhanhDFTtagọilàphépbiếnđổiFouriernhanh FFT(FastFourierTransform).

Địnhnghĩa biếnđổiFourierrờirạccho tínhiệuhaichiều(ảnhsố )

Biến đổiFourierrờirạccủamộtảnhMx N:{u(m,n)}đượcđịnh nghĩanhưsau:

(13)

Với : 0<=1,k<=N-1

Và biến đổi ngược :

(14)

2.4.1.2Phépbiếnđổicosinrờirạc

BiếnđổicosinrờirạcviếttắtlàDCT-DiscreteCosineTransformđượcđưarabởi Ahmedvàcácđồngnghiệpcủaôngvàonăm1974[61].Từđóchođếnnay,nóđượcsửdụng rấtphổbiếntrongnhiềukỹthuậtxửlýảnhsốnóiriêngvàxửlýtínhiệusốnóichung.

Trongcáckỹthuậtthuỷvânảnhdựatrênphépbiếnđổidữliệuảnhsangmiềntầnsốthì phépbiếnđổiDCTcũngđượcsửdụngnhiềunhất.Lýdoởđây làphépbiến đổiDCTđã đượcdùngtrongdạngchuẩnảnhJPEG.NếuápdụngDCTthìcũngtheochuẩncủaJPEG vàdo đó sẽtránhđượcmấtthuỷvân do phépnénJPEG.

Địnhnghĩa biếnđổicosinerờirạchaichiều

Biến đổiDCThaichiều tổng quátlàbiến đổitrên khốihaichiều bấtkìM*N,trong đó các khốikíchthước8*8,16*16đượcsửdụngnhiềunhất.Tuynhiên,chúngtasẽchỉtìmhiểu phépbiếnđổiDCTtrên khối8*8đượcsửdụngtrongchuẩnnénảnhJPEG. PhépbiếnđổithuậnDCT8*8đượcđịnh nghĩanhưsau:

(15)

I(u,v) được gọi là hệ số DCT và là số thực.

Còn biến đổi ngược IDCT được tính như sau :

(16) ở đây 0<=k,l,u,v<=7 và (17)

Đặcđiểmcủa phép biếnđổiDCTtrênảnhhaichiều

· Thểhiểnđặctínhnộidungvềtầnsốcủathôngtinảnh.Hệsốgóctrênlàlớnvà đặctrưngchogiátrịtrungbìnhthànhphầnmộtchiềugọilàhệsốDC,còn cáchệ sốkháccógiátrịnhỏhơnbiểudiễnchocácthànhphầntầnsốcaotheohướng ngangvàtheohướngthẳngđứnggọilàcáchệsố AC.

Hình19: ẢnhLena.bmp Hình 20: Nănglượngphânbố của ảnh quaphépbiếnđổiDCT

· Bản thânbiếnđổiDCTkhôngnén đượcdữliệuvìcũngsinh ra64 hệsố.

· Theonguyênlýchung,khibiếnđổichitiếtgiữacácđiểmảnhcànglớntheomột hướngnào đó trongkhốicácđiểm ảnh,hướngngang,hướngthẳngđứnghay theođườngchéo,tướngứngtheocáchướngđó,cáchệsốbiếnđổiDCTcũng lớn.

· Tómlại,DCTlàmgiảmđộtươngquankhônggiancủathôngtintrongkhốiảnh.

Điều đóchophépbiểu diễn thích hợpởmiền DCTdocáchệsốDCTcóxuhướng cóphầndưthừa íthơn.Hơnnữa,cáchệsốDCTchứathôngtinvềnộidungtần sốkhônggiancủathôngtintrongkhối.Nhờcácđặctínhtầnsốkhông gian củahệ thốngnhìncủamắtngười,cáchệsốDCTcóthểđượcmãhoáphùhợp,chỉcáchệ số DCTquantrọngnhấtmớiđượcmãhoáđểtruyềnđi.

KhốihệsốDCTcóthểchiathành3miền,miềntầnsốthấp,chứacácthôngtin quantrọngảnhhưởngđếntrigiác,miềntầnsốgiữa,vàmiềntầnsốcao.Các thôngtintrongmiềntầnsố cao thườngkhôngmangtínhtri giác cao, khinén JPEGthìthườngloạibỏ thôngtin trongmiềnnày.

(a)

	(b)


		(c)

Hình21:Phânchia3 miềntầnsốảnhcủaphépbiếnđổiDCT

(a):miềntần số thấp,(b):miềntầnsốởgiữa, (c)miềntầnsố cao

Trongcácthuậttoánthuỷvân,miềnhệsốDCTtần sốcaothường không đượcsửdụng do nóthườngkhôngbềnvữngvớicácphépxửlýảnh,hoặcnénảnhJPEG.Miềntầnsốcao cũngkhóđượcsửdụngdomộtsựthayđổidùnhỏtrongmiềnnàycũngdẫnđếnchất lượngtrigiáccủaảnh.Vìvây,miềntầnsốởgiữathường hay đượcsửdụng nhấtvàcũng chokếtquảtốtnhất.Trongthuậttoánđềxuấtcũngsửdụngmiềntầnsốởgiữa (phần đượctô đen tronghình21).

2.4.1.3Phépbiếnđổisóngnhỏ(Wavelet)

Đâylàphépbiếnđổimớinhấtđượcápdụngchoảnhsố.ÝtưởngcủaDWTchotín hiệu mộtchiềunhưsau:Tínhiệuđượcchiathành2phần,phần tần sốcaovàphần tần sốthấp. Hầuhếtnănglượngđượctậptrungởphầngóccạnhhoặccókếtcấuvàthuộcthành phần cótầnsốcao.Thànhphầntầnsốthấplạiđượcchiathànhhaiphần cótần sốcaovàthấp. Vớicácbàitoánnénvàthuỷvânthìtachỉcầnápdụngkhôngquánămlầnbướcphân chiatrên.Ngoàira,từcáchệsốDWT,tacóthểtạolạiảnh banđầu bằng quátrình DWT ngượchayIDWT.

Tacó thểmôtảbằngtoánhọcDWTvàIDWTnhưsau.Đặt:

và

làlọcthôngthấpvàlọcthông caotương ứng,màthoảmãn mộtvàiđiều kiện choviệctái xâydựngảnhbanđầu.Mộttín hiệu F(n)có thểđượcphân tíchđệquy nhưsau:

và

vớij=J+1,J,…,J0vớifJ+1(k)=F(j),kÎZ. J+1 làchỉsố mứcphângiảicao cònJ0là chỉ

số mứcphângiảithấp.Cáchệsố :

đượcgọilàcáchệsốcủatín hiệu F(n),với là thành phần phân giải nhỏ nhất (xấp xĩ) của F(n) và là thành phần chi tiết của F(n) ở các dãi tần khác nhau. Tín hiệu ban đầu F(n) có thể được xây dựng lại từ các hệ số DWT bằng cách đệ quy như sau :

hiệu banđầu F(n)có thểđượcxây dựnglạitừcáchệsố DWTbằngcáchđệquynhưsau:

Đểđảmbảo quan hệgiữaDWTvàIDWT,thìH(w)vàG(w)phảithoảđiềukiện trựcgiao sau : |H(w)|2+|G(w)|2=1.

BiếnđổiDWTvàIDWTchomảnghaichiềuMxNcóthểđượcđịnh nghĩatương tựbằng cách thựchiện các biếnđổimộtchiều DWTvàIDWTchomỗichiều tươngứng [5,18].

Hình 22: Cấu trúc phân tích Hình 23: Ảnh được phân tích

Cáctầnsốthấp(đạtđượcbằnglọcthôngthấpliêntiếp)tậptrungởgóctrái trênvàtrônggiốngnhưmộtảnhthunhỏcủaảnhgốc,vìvậydảiphụ này cònđượcgọilà băngtần xấpxỉ.Cácthànhphầntần số cao củaảnhởtrong cácbăngtần chitiếtcòn lại.

Biếnđổisóng có rấtnhiềulợithếso vớicácbiếnđổikhác,đó chínhlà:

Biếnđổisónglàmộtmôtảđađộphângiảicủaảnh.Quátrìnhgiảimãcó thểđượcxửlý tuần tựtừđộ phângiảithấpchođến độ phângiảicao.
BiếnđổiDWTgầngũivớihệthốngthịgiácngườihơnbiếnđổiDCT.Vì vậy,cóthểnénvớitỉlệcaobằngDWTmàsựbiếnđổiảnh khónhận thấy hơnnếu dùngDCTvớitỉlệtương tự.

Biếnđổisóngtạoramộtcấutrúcđượcgọilàbiểudiễntỉlệ-khônggian(scale-space representation).Trongbiểudiễnnày,cáctínhiệutầnsốcao đượcxácđịnhchínhxác trongmiềnđiểmảnh(pixeldomain),còncáctín hiệu tần sốthấpđượcxácđịnh chính xác trongmiềntầnsố.

2.4.2.Kỹthuậtsinhchuỗigiả ngẫunhiên

Nhưđãtrìnhbàyởphầntrên,thuỷvâncóthểlàảnh,texthaylàmộtchuỗibít đượcsinh ngẫu nhiên [1].Kỹ thuậtsinh chuỗigiảngẫu nhiên thường đượcsửdụng đểtạothuỷ vân dựa trênphươngphápphântích thôngkê.Tạisaolạilàgiảngẫu nhiêu (pseudo-random)?vì khôngcó cáchnào để tạoracácsốngẫunhiênthựcsựtừmộtmáyvitính.Mộtkhi chươngtrìnhdochúngtaviết,thìchắcchắnsốtạoracóthểsuy luận được.Phương pháp tốtnhấtchúngtahyvọnglàviếtcácchươngtrìnhđểtạoracácchuỗisốcóđượcnhiều thuộctínhgiốngnhưcácsố ngẫunhiên.

2.4.3.Kỹthuậttrảiphổtrongtruyềnthông

Mộtđiềuhếtsứckỳdiệucủatưduyđãđượcứngdụngtrongkỹthuậtgiấutin.Chúngta đãbiếtgiấu tin làkỹ thuậtnhúng mộtlượng thông tin sốnàođóvàotrong mộtđốitượng thôngtinsốkhác.Vànhữngngườinghiêncứuđãliêntưởngngayđếnmộtkỹthuậttrong truyềnthôngcũngcónhữngthaotáctươngtựvàngườitađãápdụngthànhcôngýtưởng đó.Kỹthuậttrảiphổtrongtruyềnthông(SpreadSpectrumCommunication)cóthểđược môtảmộtcách sơlượcđơngiảnnhưsau [13]:

TừmộtmáyphátAmuốntruyềnmộtthôngtinMtrênmộtkênhtruyềnđếnmáythuB, ngườitachiathôngtinMrathành n góithông tin nhỏ{ trướckhiđưalên kênhtruyềndẫnmỗigóitinnhỏsi đượctrảiphổbằngmộtmãtrảiphổgiảnhiễu.Mãtrải phổgiảnhiễunàyphảiđượcxácđịnhvàcungcấpchobênthu đểbên thu nén phổlấy tin ra.Kếtquảcủaviệctrảiphổlàphổcủatín hiệuđượctrảirộngragấp hàngtrămlầnso với banđầuvàmậtđộnănglượngphổcũngthấpxuốnglàmchogiốngnhiễu.Côngviệcnày có mộtsố íchlợisauđây:

- Thứnhất,thôngtin thườngcó giảitầnthấpdễbịgiao thoavớisóng khác.

- Thứhai,đảmbảođộantoàntruyềntintránhbịcácmáythukháckhôngchủđích thuđượctínhiệu.

- Thứba, trảiphổcó tácdụngnhiềungườidùngchungmộtgiảibăngtần.

Hình24: Vấnđềthuỷvân dướigócnhìncủatruyềnthông

Đếnđầuthu,nhờcómãgiảnhiễumáythusẽthựchiểnviệcđồngbộhoá.Việcđồngbộ hoábaogồmhaigiaiđoạnđólàgiaiđoạnbắtchuỗivàbámchuỗiđểtìmđúngphacủa mãtrảiphổgiảngẫunhiên.Saukhitìmđượcđúngmãtrảiphổgiảngẫunhiênthìthực hiểncôngviệcnénphổđểthuđượcgóithôngtinbanđầu.Cácgóithông tin lạiđượckết hợpvớinhauđểthuđượcthôngđiệp M.

Bâygiờ,tahãyđặtbàitoángiấutindướigócnhìncủatruyềnthông.Cácyêucầuchung nhấtđốivớithuỷvânsốđólàthuộctínhẩnvàthuộctínhbềnvững,nhưnghaithuộctính nàynhưcómộtcáigìđómâuthuẫnnhau.Thuộctínhẩncónghĩalànóiđếnnhữngtín hiệuthuỷvânphảicónănglượngnhỏđểtránhđượcnhữngtrigiácbìnhthườngtrong khi đóthuộctínhbềnvữnglạinóiđếncáctínhiệuphảiđủlớnđểcóthểpháthiểnrasựtồn tạicủathuỷvânvàlấyrađượctừnguồnchứa.Dướinhữngđiềukiệnnàythìbanđầulý thuyếttruyềnthôngtrảiphổ(spreadspectrum)làmộtcáchthíchhợpnhấtchothuỷ vân số vìnósẽtrảirộngtínhiệuthuỷ vân vớimộtbiên độthấpnhưng vớibăng thông đủ rộng để có thểnắmđượcnănglượng củacáctínhiệudànhcho việcpháthiểnthuỷvân.

Cóthểcoiquátrình truyền đốitượng đãđượcnhúng thuỷ vân dướisựtácđộng củacác tấncôngbênngoàicũnggiốngnhưlàtruyềndữliệutrongmôitrường không tin cậy.Tiến

trìnhnhúngthuỷvâncũnggiốngnhưtiếntrìnhmãkênh(chanelcoding).Giảimãđểlấy thuỷvâncũnggiốngnhư tiếntrìnhxử lýởbênnhậnthôngtintrongmộtphiêntruyền thông (Hình 24).

Nhiềukĩthuậtvàcôngcụđểnângcaotruyềnthôngcũngcóthểđượcápdụngđểnâng caođộbềnvữngcủathuỷvân.Sẽrấtlàthuậntiệnnếutasửdụngnhữnglýthuyếttruyền thốngđểápdụngchothuỷvânsố.Mặcdùnhữnglýthuyếnnày chủ yếu chỉnhằmvàotính bềnvữngcủathuỷvânvànhưvậynghĩalàkhôngđầyđủ.Tuynhiên,nórấtlàhữuích trongviệcthiếtkếvàđánhgiáthuậttoán chowatermarking.

2.4.4.Cáckỹ thuậtkiểmđịnhthuỷvân

Đâylà kỹthuậtconđược sử dụngsaucùngtrongkỹthuậtthuỷvân.Thuỷvânđược nhúngsaukhigiảimãsẽđượcsosánhđểkiểmđịnh,chứng thựcthuỷ vân.Cónhững thuỷ vânnhìnthấyđượcvàmangýnghĩanhậnbiếtthìcôngviệctrởnênquáđơngiảnchẳng hạnnhưthuỷvânlàmộtchuỗimãkĩtựASCIImangthôngtinnàođónhưtêntácgiả, ngàytháng…thìkhigiảimãtacũngdễdàngnhậnbiêtthôngtin.Haynhưthuỷvânlà mộtảnhnàođóchẳnghạnthìgiảimãracũng đượcmộtcáiảnh tượng tựvàtacóthểnhìn thấysựkhácbiệtgiữahaiảnh.

Tuynhiên,trongmộtsốtrườnghợpthìthuỷvânlàmộtchuỗibítnàođấy,thuỷvân chuỗi bítmangýnghĩathốngkênênnócũngthườngđượcsửdụng.Vậythìkhiđócôngviệc nhậndiệnthuỷvân sẽkhông đơn giản.Hoặcngay cảtrong trường hợpthuỷ vân lànhững thôngtinmangýnghĩanhậnbiếtđượcthìcũngphảicókỹthuậtđểkiểmđịnhđịnhlượng sựđúngsaicủathuỷvân.

Cónhiềukỹthuậtđểkiểmđịnhđịnhlượngthuỷvân.Kỹthuậtđơngiảnnhấtlàtatínhtỉ lệđúngsaitừngbít,chẳnghạntanhúngmộtthuỷvâncóđộdàilà1000bít,khigiảimã thuỷvânbịsailệchmất1 bítso vớibanđầuvậy thìtỉlệsailà1/1000 =10^-3 .

» Tin mới nhất:

Giới thiệu phương pháp kiểm thử UnitTest và ví dụ đơn giản (17/12/2024)
Một số điểm yếu bảo mật và kỹ thuật tấn công Website (12/06/2024)
Bài 2- VĂN PHẠM TIẾNG VIỆT VÀ QUÁ TRÌNH CHUYỂN ĐỔI CÚ PHÁP TỪ NGÔN NGỮ TIẾNG ANH SANG TIẾNG VI (18/10/2021)
Bài 01 - Phân tích cú pháp (18/10/2021)
Bài 02: TỔNG QUAN VỀ PRELUDE SIEM (18/09/2021)

» Các tin khác:

THỦY VÂN ẨN TRÊN ẢNH TĨNH - Tổng Quan về kỹ thuật giấu tin (18/08/2016)
Bài 02 Microssotf Share Point Portal 2010 (18/06/2016)
Bài 01 Portal - Giải pháp cổng thông tin cho các tổ doanh nghiệp và trường học (18/06/2016)
Bảo mật Web với qua Mode Security - Bài 02_Giới thiệu vê Mod Security (18/03/2016)
Bảo mật Web với qua Mode Security - Bài 01_ Các kỹ thuật tấn công Web hiện nay (18/03/2016)
Bài 02 : CÔNG NGHỆ AJAX (tt) (18/12/2014)
Công nghệ Ajax - Bài 01 : TỔNG QUAN VỀ AJAX (18/12/2014)
10 cách bảo vệ mạng gia đình bạn khỏi tin tặc (17/10/2014)
10 Tools Scan các lỗ hổng trên Web hay nhất hiện nay (Web Vulnerability Scanner) (17/10/2014)
Phát hiện phương thức phát tán thư rác mới (05/08/2013)

Hôm nay, ngày

07/01/2025

Tuần học:

Sinh viên tiêu biểu

video

Số lượt truy cập: 9277007