A hybrid digital watermaking algorithm for color images based on DWT and DCT

Digital Watermarking hay còn gọi gọi là “Thủy vân số” trong tiếng Việt, là một loại “dấu ấn số” được nhúng ngẫu nhiên vào một tín hiệu chống nhiễu như là dữ liệu âm thanh, video hoặc là hình ảnh. Nó thường được sử dụng để xác định quyền sở hữu bản quyền của tín hiệu đó. Kỹ thuật này thường được sử để xác định vi phạm bản quyền số. Giống như kỹ thuật “Ảnh mờ” truyền thống, “Thủy vân số” thường sẽ chỉ có thể thấy được hoặc nhận được dữ liệu đã ẩn dưới điều kiện nhất định, ở đây là sau khi sử dụng một số thuật toán để giải mã. Nếu như việc áp dụng “Thủy vân số” này làm biến dạng đối tượng mang tin (the Carrier), điều này có nghĩa là nó sẽ rất dễ nhận ra sự khác biệt và phát giác, làm giảm tính hiệu quả của đầu ra đồng nghĩa với việc không đạt được mục đích khi sử dụng “Thủy vân số”. Kỹ thuật “Ảnh mờ” truyền thống có thể sử dụng trong những vật phẩm truyền thông mà mắt người có thể nhìn thấy như là: ảnh, video; trong khi đó, Thủy vân số thì không chỉ giới hạn trong những kiểu dữ liệu đó mà còn các dữ liệu như âm thanh, văn bản, 3D models. Tín hiệu mang (the Carrier) trong Thủy vân số có thể mang nhiều tin ẩn cùng lúc. Không giống như một số kỹ thuật khác, Thủy vân số không làm thay đổi kích thước của tín hiệu mang. Vòng đời của Thủy vân số có thể hiểu là chuỗi các giai đoạn mà tín hiệu mang và tin ẩn cần trải qua từ lúc bắt đầu ở phần người gửi để có thể đến được tay người nhận. Vòng đời sẽ được miêu tả trực quan hơn ở hình bên dưới.

BAN CƠ YẾU CHÍNH PHỦ

HỌC VIỆN KỸ THUẬT MẬT MÃ

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯

BÁO CÁO KỸ THUẬT GIẤU TIN

A hybrid digital watermaking algorithm for color images based on DWT and DCT

Sinh viên thực hiện:

Giáo viên:

HOÀNG THU PHƯƠNG

Hà Nội, 2022

Danh Mục Hình Ảnh

Hình 1: Minh họa vòng đời của "Thủy vân số" 6

Hình 2: Phân loại "Thủy vân số" 7

Hình 3: Lược đồ nhúng “Thủy vân” 8

Hình 4:Lược đồ phát hiện/trích xuất “thủy vân” 9

Hình 5: Biến đổi DWT 9

Hình 6: Công thức 2D-DCT 10

Hình 7:Công thức 2D-IDCT 10

Hình 8: Khối DCT 8x8 cho thấy các dải tần số sau khi biến đổi 10

Hình 9:Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr 12

Hình 10:Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr 13

Hình 11: So sánh ảnh gốc và ảnh nhúng "Thủy vân số" 14

Hình 12: So sánh ảnh gốc và ảnh nhúng dưới dạng thành phần Y 15

Danh Mục Từ Viết Tắt

Mục Lục

Chương 1: Tổng quát về Digital Watermarking 6

1 Định nghĩa: 6

2 Phân loại "Thủy vân số": 7

3 Cấu trúc của hệ thống "Thủy vân số": 7

Chương 2: Kỹ thuật lai DWT+DCT 9

1 Tổng quan về kỹ thuật DWT: 9

2 Tổng quan về kỹ thuật DCT: 10

3 Kỹ thuật lai DCT+DWT: 11

4 Kỹ thuật sinh "Thủy vân số": 11

5 Kỹ thuật nhúng "Thủy vân số": 12

6 Kỹ thuật trích xuất "Thủy vân số": 12

Chương 3: Kết quả thí nghiệm 13

Chương 4: Kết luận 15

Chương 1: Tổng quát về Digital Watermarking

1 Định nghĩa:

Digital Watermarking hay còn gọi gọi là “Thủy vân số” trong tiếng Việt, là một loại “dấu ấn số” được nhúng ngẫu nhiên vào một tín hiệu chống nhiễu như là dữ liệu âm thanh, video hoặc là hình ảnh Nó thường được sử dụng để xác định quyền sở hữu bản quyền của tín hiệu đó Kỹ thuật này thường được sử để xác định vi phạm bản quyền số

Giống như kỹ thuật “Ảnh mờ” truyền thống, “Thủy vân số” thường sẽ chỉ có thể thấy được hoặc nhận được dữ liệu đã ẩn dưới điều kiện nhất định, ở đây là sau khi sử dụng một số thuật toán

để giải mã Nếu như việc áp dụng “Thủy vân số” này làm biến dạng đối tượng mang tin (the Carrier), điều này có nghĩa là nó sẽ rất dễ nhận ra sự khác biệt và phát giác, làm giảm tính hiệu quả của đầu ra đồng nghĩa với việc không đạt được mục đích khi sử dụng “Thủy vân số” Kỹ thuật

“Ảnh mờ” truyền thống có thể sử dụng trong những vật phẩm truyền thông mà mắt người có thể nhìn thấy như là: ảnh, video; trong khi đó, "Thủy vân số" thì không chỉ giới hạn trong những kiểu

dữ liệu đó mà còn các dữ liệu như âm thanh, văn bản, 3D models Tín hiệu mang (the Carrier) trong "Thủy vân số" có thể mang nhiều tin ẩn cùng lúc Không giống như một số kỹ thuật khác,

"Thủy vân số" không làm thay đổi kích thước của tín hiệu mang

Vòng đời của "Thủy vân số" có thể hiểu là chuỗi các giai đoạn mà tín hiệu mang và tin ẩn cần trải qua từ lúc bắt đầu ở phần người gửi để có thể đến được tay người nhận Vòng đời sẽ được miêu tả trực quan hơn ở hình bên dưới

Hình 1: Minh họa vòng đời của "Thủy vân số"

Ở hình 1 bên trên, ta nhận thấy thấy vòng đời của "Thủy vân số" khá đơn giản, với đầu vào

của cả quá trình là một tín hiệu mang S Tín hiệu mang S này sau sẽ được nhúng tin ẩn E sau đó ta

sẽ thu được tin truyền với ký hiệu S E Tín hiệu S E sẽ được truyền đi bằng một cách nào đó, trong một môi trường nào đó mà người gửi xác định, đây là một trường không an toàn và tin S E hoàn toàn có thể bị tấn công Chỉ bằng cách là thay đổi tin (ví dụ ở đây là ảnh), vẽ thêm thay cắt lược bỏ

một số đoạn của ảnh thì tín hiệu sẽ bị thay đổi, ta sẽ có tín S EA Đây sẽ là tín hiệu cuối cùng đến với tay của người nhận, người nhận sẽ sử dụng phương pháp nhận diện và thu nạp tin để nhận được tin

ẩn mà người gửi đã gửi đi Tùy thuộc vào các công cụ mà người nhận có, tin nhận S EA sẽ cho ra tin

E hay E’, lý do là tin có thể bị thay đổi hoặc phụ thuộc vào độ tin cậy của công cụ người nhận sử

dụng

2 Phân loại "Thủy vân số":

"Thủy vân số" được chia ra làm nhiều loại, mỗi lại đều có cách thức hoạt động và thực hiện khác nhau, phục vụ cùng một mục đích Bên dưới là hình ảnh phân loại các "Thủy vân số"

Hình 2: Phân loại "Thủy vân số"

3 Cấu trúc của hệ thống "Thủy vân số":

Các ký hiệu cần ghi nhớ:

 I là vật phủ dụng để nhúng “thủy vân” vào (hay còn gọi là vật chứa – the Carrier).

 W là “thủy vân” ban đầu cần nhúng vào.

 W E là “thủy vân” trích xuất được

 IW là vật phủ sau khi được nhúng “thủy vân”.

 K là khóa sử dụng trong quá trình nhũng và phát hiện / trích xuất thủy vân.

 I R là vật có nhúng “thủy vân” nhưng đã bị tấn công trên đường truyền, đây cũng chính

là vật dung để kiểm tra trong quá trình phát hiện / trích xuất “thủy vân”

 E MB là hàm (thuật toán) dùng để nhúng “thủy vân”

 D TC là hàm (thuật toán) dùng để trích xuất “thủy vân”

 D là hàm phát hiện thủy vân.

 f(I) là hàm biến đổi vật phủ I sang miền tần số / sóng, giá trị của f là một vector các

hệ số tương ứng của vật phủ trên miền lựa chọn

Quá trình nhúng:

 Nhúng trên miền không gian:

o E MB (I, W, K) = IW

 Nhúng trên miền tần số:

o E MB (f, I, W, K) = IW

 Lược đồ nhúng “thủy vân”:

Hình 3: Lược đồ nhúng “Thủy vân”

Quá trình trích xuất “thủy vân”:

 Nếu quá trình nhũng sử dụng khóa K thì quá trình phát hiện / trích xuất cũng phải

áp dụng khóa K.

 “Thủy vân” mù: D TC (I R , K) = W E

 “Thủy vân” không mù: D TC (I R , I, K) = W E

 Quá trình phát hiện mù sinh ra đầu ra là một giá trị nhị phân thể hiện sự có mặt hay

không của “thủy vân” W và có thể được biểu diễn như sau:

 D (I R , W, K) =

o 0 – không có “thủy vân”.

o 1 – có “thủy vân”.

 Lược đồ phát hiện / trích xuất “thủy vân”:

Hình 4:Lược đồ phát hiện/trích xuất “thủy vân”.

Chương 2: Kỹ thuật lai DWT+DCT

1 Tổng quan về kỹ thuật DWT:

Kỹ thuật DWT phân tách hình ảnh đầu vào thành BỐN phần có tên lần lượt là LL, HL, LH

và HH trong đó chữ cái đầu tiên tương ứng với việc áp dụng truyền qua dải tần số thấp hay dải tần

số cao (L-Low Frequency / H-High Frequency) đối với các cột dữ liệu, chữ cái tiếp sau đó áp dụng tương tự nhưng là với các hàng, ví dụng như hình bên dưới Phần LL có thể tiếp tục phân tách thành các phần bé hơn là LL2, HL2, LH2, HH2 Bằng cách làm này, từ một ảnh gốc chúng ta có thể phân tách N lần

Hình 5: Biến đổi DWT

Kỹ thuật DWT rất thích hợp để xác định các khu vực trong ảnh gốc mà tại đó “thủy vân số”

có thể được nhúng vào Tính chất này cho phép sử dụng hiệu ứng che trong các hệ thống hiển thị,

ví dụ nếu như một hệ số của DWT bị thay đổi thì chỉ có phân vùng tương ứng với hệ số đó bị thay đổi, không ảnh hưởng đến các phân vùng còn lại Nhìn chung, hầu hết dữ liệu của ảnh được tập dung ở các dải tần LL(s) và do đó việc nhúng “thủy vân số” vào các dải tần này có thể ảnh hưởng xấu đến ảnh gốc Việc nhúng “thủy vân số” vào các dải tần này, tuy vậy, có thể tăng đáng kể độ mạnh Ở một góc độ khác, các dải tần HH(s) bao gồm các góc và các kết cấu của hình ảnh, mà mắt

con người thường không nhạy cảm đối với những thay đổi trong các dải con này Điều này cho phép “thủy vân số” nhúng vào mà không thể phát hiện thông qua giác quan bình thường của con người Cách tối ưu nhất, cách mà nhiều phương pháp dựa vào kỹ thuật DWT đều áp dụng, là nhúng

“thủy vân số” vào các dải tần giữa LH(s) và HL(s), ở những dải tần này chúng ta đạt được cả 2 tính chất mà dải tần thấp và cao mang lại

2 Tổng quan về kỹ thuật DCT:

Đây là một kỹ thuật biến đổi tuyến tính phổ biến nhất trong công nghệ xử lý tính hiệu số Biến đổi Cosin trong miền không gian 2 chiều (2D-DCT) được định theo công thức bên dưới:

Hình 6: Công thức 2D-DCT

Phép biến đổi nghịch đảo tương ứng (2D-IDCT) được định nghĩa theo công thức:

Hình 7:Công thức 2D-IDCT

Phương pháp 2D-DCT không chỉ tập trung thông tin chính của hình ảnh gốc vào trong dải tần số thấp nhất mà còn cho thể giảm thiểu đối đa hiệu ứng khối hóa hình ảnh, điều này có thể được coi là việc kết hợp tốt giữa việc tập trung thông tin và độ phức tạp trong tính toán Vì vậy nó khá phổ biến trong các kỹ thuật nén

Hình 8: Khối DCT 8x8 cho thấy các dải tần số sau khi biến đổi

Sau khi áp dụng kỹ thuật biến đổi DCT vào hình ảnh các dải tần số thấp, trung, cao hình thành từ góc trái trên trong mà trận hệ số DCT đến góc phải dưới và dữ liệu của chúng được hạ xuống dần dần Như đã nói ở bên trên, các hệ số trong dải tần thấp thường to hơn, tượng trưng cho

hầu hết các dữ liệu ảnh, mà mắt con người thì thường rất nhạy cảm với các dải tần số thấp, bất kỳ

sự thay đổi nào trong phạm vi dải tần này sẽ có thể bị nhận ra rất dễ dàng Ở các hệ số tại dải tần cao thì rất nhỏ, mặc dù mắt con người thường không nhạy cảm với chúng, mặc dù việc xảy ra lỗi trong quá trình “thủy vân số” làm lộ tin ẩn trong phạm vị này khá thấp nhưng vẫn có khả năng xảy

ra, thêm nữa, các dải tần số cáo dễ dàng bị phá hủy bởi việc xử lý tín hiệu Các hệ số ở dải tần trung, là các hệ số ở giữa 2 dải tần thấp và cao do giá trị hệ số tương đối lớn của chúng, việc nhúng tin sẽ gây ra hiện tượng thay đổi dung lượng có thể nhận ra bằng mắt thường hay là lỗi hình ảnh, cũng có thể nhận ra bởi mắt thường Nhưng việc nhúng tin vẫn có được bảo vệ tốt mặc dù trải qua việc xử lý tín hiệu số và xử lý nhiễu Việc nhúng tin ở dải tần này sẽ cải thiện tính trong suốt và độ mạnh đáng kể Chính vì vậy “thủy vân số” thường được nhúng ở phần dải tần thấp và trung trong miền DCT của ảnh

3 Kỹ thuật lai DCT+DWT:

Ý tưởng chính của thuật toán này là nhúng tin vào trong ảnh màu chủ "Thủy vân số" được sinh dựa trên nội dung ảnh và do đó "Thủy vân số" sẽ là "Thủy vân số" dựa trên nội dung Quá trình sinh “thủy vân số”, một ma trận sẽ được xây dựng bằng cách lấy trung bình của mỗi điểm ảnh Kỹ thuật DWT sẽ được ứng dụng để lấy được ma trận điểm ảnh và dải tần số LL được chia ra làm các khối 2x2 không chồng chéo Một ma trận mới sẽ được xây dựng bằng cách giá trị nhỏ nhất

của mỗi khối Với sự trợ giúp của biến đổi Anord, thì ma trận kết quả sẽ được xáo trộn n lần nhằm

gia tăng tính bảo mật Dựa vào các giá trị của ma trận là lẻ hay chặn một "Thủy vân số" nhị phân được hình thành từ ma trận đã được xáo trộn, đây sẽ là cái được nhúng vào trong ảnh chủ Quá trình nhúng "Thủy vân số" liên quan đến việc chuyển đổi từ miền không gian màu RGB sang miền không gian màu YCbCr Kỹ thuật DWT có thể được áp dụng 2 lớp với các thành phần Y và rồi kỹ thuật DCT sẽ lại được áp dụng vào các thành phần Y "Thủy vân số" sinh ra sẽ được được nhúng vào các hệ số ở dải tần số thấp và dải tần số trung của dải tần HL, LH của thành phần Y Việc trích xuất "Thủy vân số" sẽ liên quan đến việc đảo được quá trình nhúng Quá trình nhúng này sẽ giải quyết được việc thiếu ảnh gốc trong quá trình trích xuất, từ đó sẽ thu được bản mù

4 Kỹ thuật sinh "Thủy vân số":

 Tạo ma trận từ ảnh gốc kích cỡ N*N bằng cách lấy giá trị trung bình của (R, G, B) trong mỗi điểm ảnh

 Áp dụng DWT để tạo ra ma trận và lựa chọn các dải tần LL

 Các dải tần LL có kích cỡ N/2 * N/2 được phân chia thành các khối không chồng chéo 2*2

 Tính toán giá trị nhỏ nhất của mỗi khối và xây dựng một ma trận M b (p, q), trong đó p

trong khoảng {1, 2, …, N/4} và q trong khoảng {1, 2, 3, …, N/4}

 Thực hiện biến đổi Arnol n lần dựa vào khóa giá trị M b để xáo trộn các phần tử và thu

được ma trận M S

 Khởi tạo khuôn mẫu "Thủy vân số" để nhúng vào trong ảnh gốc với điều kiện:

o W (p, q) = 0 nếu như M S (p, q) là CHẴN.

o W (p, q) = 1 nếu như M S (p, q) là LẺ.

 Với một ảnh có khối N*N thì khối khuôn mẫu "Thủy vân số" N/4 * N/4 được sinh ra

5 Kỹ thuật nhúng "Thủy vân số":

 Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr Nó thể hiện các màu với các yếu tố

là độ chói sáng của điểm ảnh (Yuma/Y) và 2 sắc độ của điểm ảnh (Chroma/Cb và Cr)

Hình 9:Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr.

 Thực hiện DWT 2 lần đối với giá trị của Y Sau đó thực hiện DCT với khối HL2 và LH2

 Lựa chọn các hệ số tin hiệu thấp và trung từ ma trận của khối LH2

 Lựa chọn các hệ số thấp và trung từ ma trận của khối HL2 và tạo nên một ma trận có kích thước N/4*N/4 bằng cách kết hợp với các hệ số tín hiệu thấp và trung của khối LH2 bên trên đã chọn

 Lấy khối bit 16*16 "Thủy vân số" từ "Thủy vân số" nhị phân đã được sinh ra trong quá trình sinh "Thủy vân số"

 Tách ma trận lấy được từ bước thứ 4 bên trên thành các khối 8*8

 Nhúng 1 bit "Thủy vân số" vào mỗi khối với điều kiện như sau, trong đó khối bị nhúng là các khối lấy được từ bước trước đó:

o Nếu bit "Thủy vân số" = 1 thì cho Khối (4, 3) > Khối (5, 2).

o Nếu bit "Thủy vân số" = 0 thì cho Khối (4, 3) < Khối (5, 2)

 Trả lại giá trị hệ số tần số đã nhúng "Thủy vân số" trong khối LH2 và HL2

 Áp dụng IDCT vào thành phần Y

 Áp dụng IDWT 2 lần vào hình ảnh

 Chuyển không gian màu từ YCbCr sang RGB

 Thu được hình ảnh đã nhúng "Thủy vân số"

6 Kỹ thuật trích xuất "Thủy vân số": p

 Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr Nó thể hiện các màu với các yếu tố

là độ chói sáng của điểm ảnh (Yuma/Y) và 2 sắc độ của điểm ảnh (Chroma/Cb và Cr)

Hình 10:Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang YCbCr.

 Thực hiện DWT 2 lần đối với giá trị của Y Sau đó thực hiện DCT với khối HL2 và LH2

 Lựa chọn các hệ số tin hiệu thấp và trung từ ma trận của khối LH2

 Lựa chọn các hệ số thấp và trung từ ma trận của khối HL2 và tạo nên một ma trận có kích thước N/4*N/4 bằng cách kết hợp với các hệ số tín hiệu thấp và trung của khối LH2 bên trên đã chọn

 Tách cách khối đã tạo ở bước bên trên thành cách khối 8*8

 Tính toán giá trị "Thủy vân số" dựa vào các điều kiện sau, các khối sử dụng trong này

là các khối lấy được ở bước trước:

o Nếu Khối (4, 3) > Khối (5, 2) thì bit "Thủy vân số" = 1.

o Nếu Khối (4, 3) < Khối (5, 2) thì bit "Thủy vân số" = 0.

 Khuôn mẫu nhận được là "Thủy vân số" đã được thu hồi

Chương 3: Các kỹ thuật liên quan

1 Chuyển đổi không gian ảnh:

RGB là không gian màu tự nhiên không phù hợp với thị giác con người Chính vì vậy, ta sẽ

cần chuyển đổi từ không gian màu RGB sang YCbCr Trong không gian YCbCr thì có đại diện 3

số, tương tự như trong RGB Đại lượng Y sẽ đại diện to độ đậm nhạt của ánh sáng Còn Cb và Cr

lần lượt đại diện cho độ đậm nhạt của mày xanh dương và đỏ Trong không gian màu YCbCr, ta có

các ký tự để phân biệt độ sáng và sắc thái màu Y như đã nói bên trên sẽ là đại lượng cho độ sáng, 2

đại lượng còn lại sẽ đại diện cho sắc thái màu

Không gian màu YCbCr tận dụng tốt khả năng của mắt người, khả năng thích ứng với cường độ sáng nhưng mà không quá nhạy cảm với sự thay đổi màu sắc Chính vì thế, nên khi ta gắn thông tin vào trong, thì đại lượng quy định độ sáng sẽ có khả năng lưu giá trị tốt hơn 2 đại lượng còn lại

Chính vì thế ta sẽ sử dụng đại lượng Y để tăng độ mạnh cho “thủy vân số” trước những cuộc tấn

công khác nhau

2 Biến đổi Arnold:

Một bức ảnh kỹ thuật số, để đơn giản hóa, thì ta có thể coi nó là một hàm 2 chiều f (x, y) trên mặt phẳng Z Có thể được biểu diễn dưới dạng Z = f (x, y), trong đó x, y ∈ {0, 1, 2, 3,… N-1} với

N là thứ tự các ảnh Ma trận ảnh có thể ược chuyển ổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng cách sử dụng biến ổi Arnold, kết quả thu ược là một phiên bản ược xáo trộn nhằm được chuyển đổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng tăng tính bảo mật Cơ chế biến ổi Arnold là thay ổi giá trị iểm được chuyển đổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng được chuyển đổi sang một am trận mới bằng (x, y) sang một iểm được chuyển đổi sang một am trận mới bằng (x1, y1) bằng phép tính sau:

x 1 = x + y mod N

y 1 = x + 2y mod N