một số kỹ thuật cải tiến trong ẩn thông tin trên ảnh số

Lê Thành Sách, TS... Qui trình trích thông tin ..... Qui trình th c hi n nhúng thông tin .... Qui trình th c hi n trích thông tin ..... Thông tin dùng đ nhúng là nh nh phân... Nhóm tác g

I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH



I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH



L i đ u tiên, tôi xin bày t lòng bi t n và kính tr ng sâu s c Th y D ng Anh

c, ng i đã luôn bên c nh h tr và đ ng viên tôi trong su t quá trình th c hi n

lu n án Th y đã t n tình truy n th ki n th c, ch b o và giúp đ tôi v t qua bao khó kh n và th thách đ hoàn thành lu n án

Tôi xin trân tr ng và bày t lòng bi t n chân thành PGS.TS Tr n an Th , PGS.TS Lê Hoài B c, PGS.TS Nguy n ình Thúc, PGS.TS Lê ình Duy, TS Tr n Minh Tri t, TS Lê Thành Sách, TS Tr n Thái S n, TS inh Bá Ti n đã có nh ng

nh n xét và đóng góp nhi u ý ki n quý báu đ giúp tôi hoàn thi n lu n án này

Xin chân thành cám n quý Th y Cô trong khoa Công Ngh Thông Tin, tr ng

i h c Khoa H c T Nhiên đã t n tình gi ng d y, trang b cho tôi nh ng ki n th c

b ích trong quá trình h c t p và nghiên c u Tôi c ng xin cám n Ban Giám Hi u, các cán b Phòng Sau i h c Tr ng i h c Khoa H c T Nhiên đã t o đi u ki n

và giúp đ tôi trong th i gian h c t p và nghiên c u t i tr ng

Tôi xin g i l i cám n đ n các anh ch em, các b n đ ng nghi p và đ c bi t là các anh em trong Phòng Thí Nghi m MMLab − UIT đã luôn quan tâm giúp đ , đóng góp ý ki n và h tr tôi trong su t quá trình th c hi n lu n án

Tôi xin kính t ng lu n án này cho Cha M và nh ng ng i thân trong gia đình

đã luôn bên c nh ch m sóc, yêu th ng, chia s và đ ng viên đ tôi có th t p trung hoàn thành nhi m v c a mình

Tp H Chí Minh, tháng 4 n m 2014

D ng Minh c

L i cam đoan

Tôi xin cam đoan lu n án này là công trình nghiên c u khoa

h c c a tôi Các k t qu nghiên c u c a lu n án là trung th c và

ch a t ng đ c ai khác công b trong b t k công trình nào khác

D ng Minh c

i

M C L C

DANH SÁCH HÌNH iv

DANH SÁCH B NG viii

DANH SÁCH THU T NG , T VI T T T VÀ KÍ HI U ix

M U 1

Tóm t t 1

T ng quan 1

Lí do th c hi n đ tài 2

M c tiêu đ tài 3

Ph ng pháp th c hi n 3

Ph m vi nghiên c u 3

óng góp chính c a lu n án 4

Ch ng 1 T NG QUAN V K THU T N THÔNG TIN VÀ BI N I CONTOURLET TRÊN NH S 6

1.1 Gi i thi u 6

1.2 T ng quan v n thông tin 6

1.2.1 Các khái ni m c b n 6

1.2.2 Phân lo i watermark 8

1.2.3 Nh ng yêu c u c b n đ i v i bài toán n thông tin 10

1.2.4 ng d ng c a k thu t n thông tin 14

1.3 Các k thu t n thông tin trên nh 17

1.3.1 Ph ng pháp n trên mi n không gian 18

1.3.2 Ph ng pháp n trên mi n bi n đ i 18

1.4 C s lí thuy t c a phép bi n đ i contourlet 19

1.4.1 Gi i thi u 19

1.4.2 Ph ng pháp bi n đ i contourlet 22

1.4.2.1 Các tính ch t c a bi n đ i contourlet 23

1.4.2.2 Mô t th c hi n 23

1.4.2.3 Bi n đ i Laplace Pyramid (LP) 23

1.4.2.4 Dàn l c có h ng – Phân tích h ng 25

1.4.2.5 Phân tích đa m c và đa h ng 27

1.4.3 Phép bi n đ i contourlet không gi m kích th c m u (NSCT) 29

1.4.3.1 Bi n đ i nonsubsampled pyramid (NP) 30

1.4.3.2 Dàn l c có h ng NDFB (Nonsubsampled Directional Filter Banks) 31

1.4.3.3 Bi n đ i contourlet không gi m kích th c m u 32

ii

Ch ng 2 MÔ HÌNH N THÔNG TIN HAI GIAI O N TRÊN MI N

CONTOURLET 33

2.1 T ng quan 33

2.1.1 Gi i thi u 33

2.1.2 S l c thu t toán nhúng thông tin đi u bi n l ng t - QIM 36

2.2 Mô hình n thông tin hai giai đo n trên mi n contourlet 40

2.2.1 Qui trình n thông tin c b n trên mi n contourlet 40

2.2.2 Qui trình n thông tin hai giai đo n trên mi n contourlet 43

2.2.3 Qui trình trích thông tin 47

2.3 ánh giá k t qu th c nghi m 49

2.4 Phân tích th c nghi m 58

2.5 K t ch ng 61

Ch ng 3 MÔ HÌNH N THÔNG TIN C I TI N TRÊN MI N CONTOURLET 63

3.1 Gi i thi u 63

3.2 Mô hình n thông tin b n v ng tr c bi n đ i hình h c trên mi n contourlet 63 3.2.1 T ng quan v bi n đ i hình h c trên nh 64

3.2.2 Các v n đ có liên quan 67

3.2.3 Mô hình dùng mi n b t bi n đ ch ng t n công hình h c 71

3.2.3.1 Qui trình nhúng k t h p chu n hóa nh trên mi n contourlet 72

3.2.3.2 Qui trình trích thông tin Normalize-contourlet 74

3.2.3.3 ánh giá k t qu th c nghi m 75

3.2.3.4 K t lu n ph n 3.2.3 84

3.2.4 Ch ng t n công hình h c b ng t đ ng b theo n i dung nh 84

3.2.4.1 Qui trình nhúng thông tin 84

3.2.4.2 Qui trình trích 88

3.2.4.3 ánh giá k t qu th c nghi m 89

3.2.4.4 K t lu n ph n 3.2.4 94

3.3 Mô hình n thông tin trên mi n contourlet dung l ng cao và b n v ng 94

3.3.1 Gi i thi u 94

3.3.2 Mô hình n thông tin dung l ng cao và b n v ng 94

3.3.3 ánh giá k t qu th c nghi m 97

3.3.4 K t lu n ph n 3.3 103

3.4 ng d ng xây d ng mô hình n thông tin trên nh y khoa 103

3.5 K t ch ng 107

Ch ng 4 MÔ HÌNH N THÔNG TIN K T H P H M 108

4.1 Gi i thi u 108

iii

4.2 K t h p h m vào mô hình n thông tin 109

4.2.1 Qui trình v n hành 111

4.2.2 Nguyên lí thi t k 112

4.3 Thi t k b đi u khi n m 113

4.3.1 Các bi n và bi n ngôn ng vào/ra 114

4.3.2 Xây d ng các t p m và m hóa 114

4.3.3 Xây d ng lu t h p thành 117

4.3.4 ng c suy di n – thi t b h p thành 119

4.3.5 Kh m 120

4.4 V n hành h th ng n thông tin m đ gi i quy t ba y u t mâu thu n 120

4.5 ánh giá k t qu 122

4.6 K t ch ng 124

K T LU N 125

DANH SÁCH CÔNG TRÌNH CÔNG B C A TÁC GI 128

TÀI LI U THAM KH O 129

iv

DANH SÁCH HÌNH

Hình 1.1 S đ kh i ki u truy n th ng (a) và truy n thông tin n (b) [33] 7

Hình 1.2 S đ nhúng thông tin [71] 7

Hình 1.3 S đ trích thông tin [71] 7

Hình 1.4 Watermark "nhìn th y đ c" [38] 8

Hình 1.5 Watermark "trong su t" v i thông đi p nhúng là logo (Digimarc.com) 9

Hình 1.6 Watermark "trong su t" v i thông đi p nhúng là logo [38] 9

Hình 1.7 M t vài phép bi n đ i hình h c trên nh [9] 10

Hình 1.8 Thang đo đ trong su t [43] 13

Hình 1.9 Các yêu c u mang tính đ i ngh ch nhau c a mô hình n thông tin 14

Hình 1.10 nh g c và nh đã b thay đ i [41] 17

Hình 1.11 S đ b l c khai thác mi n không gian và mi n bi n đ i 17

Hình 1.12 S phân rã hình tháp 20

Hình 1.13 Bi u di n nh c s wavelet (a) và contourlet (b) c a nh [54] 21

Hình 1.14 Mô hình c u trúc c a phép bi n đ i contourlet 22

Hình 1.15 V đ ng cong b ng wavelet và contourlet [51] 22

Hình 1.16 C u trúc dàn l c contourlet LP và DFB [58] 24

Hình 1.17 B l c phân tích tín hi u [58] 24

Hình 1.18 B l c tái t o tín hi u [58] 24

Hình 1.19 M t ph ng chia mi n t n s theo các h ng [58] 25

Hình 1.20 Minh h a chia ph 2D thành các m nh m n b ng DFB [52] 26

Hình 1.21 B l c Quincunx hai kênh [58] 26

Hình 1.22 Phép toán Shearing nh [58] 26

Hình 1.23 Minh h a biên nh khôi ph c tr n h n so v i wavelet [58] 27

Hình 1.24 C u trúc dàn l c Pyramid DFB bi n đ i contourlet r i r c [54] 28

Hình 1.25 Minh h a bi n đ i contourlet nh Peppers [58] 28

Hình 1.26 Minh h a quá trình phát tri n kích th c c a hàm contourlet [58] 29

v

Hình 1.27 B l c nonsubsampled hai kênh [11] 30

Hình 1.28 S đ tháp Nonsubsampled [11] 31

Hình 1.29 M t ph ng mi n t n s đ c phân tích [11] 31

Hình 1.30 Dàn l c NDFB [11] 31

Hình 1.31 áp ng t n s c a hai b l c sau khi đã l y m u lên [11] 32

Hình 1.32 Ví d b n h ng mi n t n s [11] 32

Hình 1.33 Bi u di n Nonsubsampled Contourlet (NSCT) 32

Hình 2.1 Thông đi p m nhúng vào vect tín hi u mang × b ng hàm s(×,m) 36

Hình 2.2 Các đi m đánh d u b ng × và thu c v 2 b l ng t khác nhau 37

Hình 2.3 i u bi n dither v i b c nh y đ ng b [13] 39

Hình 2.4 i u bi n dither v i b c nh y không đ ng b [13] 39

Hình 2.5 Nhúng m t bit/m u b ng đi u bi n dither [13] 39

Hình 2.6 Minh h a các h s contourlet [58] 41

Hình 2.7 Bi u di n contourlet c a nh Barbara 42

Hình 2.8 Qui trình nhúng b ng thu t toán QIM trên mi n contourlet 42

Hình 2.9 Qui trình nhúng thông tin hai giai đo n c i ti n [5] 44

Hình 2.10.a Các h s kh thi t i subband đ m b o b ba ràng bu c G 1 45

Hình 2.10.b Mô t ch n và l 46

Hình 2.11 Qui trình nhúng thông tin giai đo n 1 theo đ c t ch n l [26] 47

Hình 2.12 S đ mô t qui trình trích thông tin [26] 48

Hình 2.13 Qui trình trích thông tin giai đo n 1 theo đ c t ch n l [26] 48

Hình 2.14 nh g c và watermark dùng th c nghi m 50

Hình 2.15 So sánh k t qu giá tr PSNR trên cùng nh m c xám 51

Hình 2.16 Giá tr NC hai giai đo n khi trích w d i t n công JPEG 53

Hình 2.17 Nhúng logo kích th c 64x64 đ ki m tra dung l ng nhúng 54

Hình 2.18 Giá tr PSNR nhúng hai giai đo n v i hai logo (32x32) và (64x64) 54

Hình 2.19 K t qu trích watermark theo mô hình hai giai đo n 54

Hình 2.20 trong su t (PSNR) và b n v ng v i JPEG theo delta t l n đ n nh 55 Hình 2.21 nh h ng c a m t đ nhúng lên đ an toàn 55

vi

Hình 2.22 S m c phân tích contourlet và dung l ng nhúng t i đa t ng ng 56

Hình 2.23 Dung l ng nhúng các mô hình 57

Hình 2.24 So sánh PSNR c a các mô hình 57

Hình 2.25 T p nh g c dùng đ phân tích th nghi m: 20 nh m c xám 58

Hình 2.26 PSNR các nh sau nhúng logo 64x64 59

Hình 2.27 NC các watermark trích 59

Hình 2.28 NC các watermark trích v i t n công nén JPEG 50% 60

Hình 2.29 NC các watermark trích v i t n công nén JPEG 40% 60

Hình 2.30 Histogram các nh phân tích 61

Hình 3.1 nh Lena b t n công b ng Stirmark 65

Hình 3.2 Mô hình truy n thông c a n thông tin [66] 67

Hình 3.3 Ba đi m đ c tr ng tr thành m t sau khi b kéo [14] 70

Hình 3.4 nh Lena g c (a) và nh b bi n đ i (b) có cùng nh chu n hóa (c) [72] 72 Hình 3.5 Qui trình nhúng dùng chu n hóa nh trên mi n contourlet [21] 73

Hình 3.6 Qui trình trích thông tin Normalize-contourlet [21] 75

Hình 3.7 nh và nh chu n hóa 76

Hình 3.8 (a) Quay 30o (b) Kéo (c) Kéo và quay 30o (d) nh chu n hóa 76

Hình 3.9 T p nh th c nghi m 77

Hình 3.10 K t qu NC sau t n công các lo i 83

Hình 3.11 Dung l ng n so sánh gi a các mô hình 84

Hình 3.12 Nhúng thông tin đ ng b 86

Hình 3.13 Qui trình nhúng thông tin 88

Hình 3.14 (a) Lena (b) c t ch n (c) c t l 89

Hình 3.15 B n logo nh phân đ nhúng W- 64x64 90

Hình 3.16 Các đi m đ c tr ng SIFT đ c ánh x đ i chi u, quay 60 đ 90

Hình 3.17 Các đi m đ c tr ng SIFT nh Barbara (a) 131 đi m (b) 44 đi m 91

Hình 3.18 Dung l ng nhúng c a các mô hình 92

Hình 3.19 So sánh đ trong su t c a các mô hình 92

Hình 3.20 Ba đi m đ c tr ng có t a đ đ c dùng làm thông tin t đ ng b 93

vii

Hình 3.21 Minh h a b c nh y delta cho hai vùng giá tr contourlet 95

Hình 3.22 Histograms c a m t s h s contourlet subband 95

Hình 3.23 Các chi u quét nh watermark 96

Hình 3.24 T p nh g c dùng đ th nghi m: 20 nh m c xám I0 (512x512) 99

Hình 3.25 Các watermark W – logo nh phân (64x64) 98

Hình 3.26 So sánh b n v ng d i t n công 101

Hình 3.27 So sánh NC c a watermerk khi có t n công JPEG v i nh Peppers 101

Hình 3.28 Dung l ng nhúng c a các mô hình 102

Hình 3.29 So sánh dung l ng nhúng theo t l và PSNR 102

Hình 3.30 T p nh g c [20] 105

Hình 3.31 Watermark là các logo (64x64) 105

Hình 3.32 So sánh dung l ng và PSNR các mô hình 106

Hình 3.33 Watermark trích v i NC t t nh t 106

Hình 4.1 Qui trình th c hi n nhúng thông tin 111

Hình 4.2 Qui trình th c hi n trích thông tin 112

Hình 4.3 B đi u khi n m MIMO g m nhi u MISO 113

Hình 4.4 Hàm hình thang mô t t p m Phân l p đ trong su t 115

Hình 4.5 Giá tr m c a PSNR = 38 115

Hình 4.6 Các t p m dung l ng nhúng 116

Hình 4.7 Các t p m b n v ng JPEG 116

Hình 4.8 Các t p m c a bi n deltasub 116

Hình 4.9 Các t p m c a bi n deltalow 117

Hình 4.10 S đ mô hình n thông tin k t h p h m 121

Hình 4.11 K t qu th c thi mô hình v i 17 b tham s khác nhau 122

Hình 4.12 T p 20 nh g c 512 x 512 th nghi m 123

Hình 4.13 K t qu ch ng JPEG v i yêu c u ng i dùng 123

Hình 4.14 T p logo th nghi m (64×64) và (256×256) 124

viii

DANH SÁCH B NG

B ng 1.1 Phân lo i m c đ t n công [70] 12

B ng 1.2 So sánh k thu t n trên mi n không gian và t n s [56] 19

B ng 2.1 L ng t hóa các h s 40

B ng 2.2 B ng l ng t đ gi i mã 40

B ng 2.3 So sánh h s t ng quan chu n NC ( W và W’) sau hai giai đo n trích 51 B ng 2.4 So sánh giá tr h s t ng quan chu n v i Mohan [12] 52

B ng 2.5 So sánh PSNR v i Mohan [57] theo t l nhúng 56

B ng 3.1 K t qu ch ng t n công v i bi n đ i b ng Matlab và Photoshop 78

B ng 3.2 K t qu ch ng t n công Stirmark 82

B ng 3.3 Dung l ng nhúng 91

B ng 3.4 So sánh giá tr PSNR 92

B ng 3.5 Tính b n v ng tr c t n công (Sai s là BER) 93

B ng 3.6 Dung l ng (Bits) 98

B ng 3.7 PSNR và WSRN 98

B ng 3.8 Thông tin watermark – logo 99

B ng 3.9 Tính đ b n v ng sau t n công (d a vào giá tr NC c a watermark) 99

B ng 3.10 So sánh kh n ng ch u đ ng t n công t i đa 100

B ng 3.11 T n công (NC c a logo) 100

B ng 3.12 K t qu trích watermark sau khi t n công (NC/NCC) 100

B ng 3.13 Dung l ng nhúng c a h th ng (bits) 105

B ng 3.14 K t qu đo PSNR 105

B ng 3.15 K t qu sau khi th c hi n các d ng t n công (NC c a watermark) 106

B ng 3.16 So sánh t n công (NC c a watermark) 107

B ng 4.1 Các t p m trong h th ng 117

B ng 4.2 17 m nh đ h p thành d ng MISO cho đ u ra deltalow 118

B ng 4.3 17 m nh đ h p thành MISO cho đ u ra s m c l 118

B ng 4.4 Th c nghi m t n công v i các b tham s khác nhau 124

ix

DANH SÁCH THU T NG , T VI T T T VÀ KÍ HI U

CT Bi n đ i contourlet (Contourlet transform)

DCT Bi n đ i cosine r i r c (Discrete Cosine Transform)

DFB Dàn l c có h ng (Directional Filter Bank)

DFT Bi n đ i fourier r i r c (Discrete Fourier Transform)

DICOM nh y khoa (Digital Image and Communication in Medicine)

DWT Bi n đ i wavelet r i r c (Discrete Wavelet Transform)

FT Bi n đ i fourier (Fourier Transform)

HVS H th ng th giác (Human Visual System)

LP Tháp Laplace (Laplace Pyramid)

LSB K thu t thay đ i bit ít ý ngh a nh t (Least Significant Bit)

MSE Sai s bình ph ng trung bình (Mean Square Error)

NC H s t ng quan chu n (Normalized Cross Correlation)

NDFB Dàn l c h ng không gi m m u

(Non Subsample Directional Filter Bank)

NPR H s pixel láng gi ng (Neighborhood Pixel Ratio)

NSCT Bi n đ i contourlet không gi m m u

(Non Subsample Contourlet Transform)

PDFB Dàn l c h ng Pyramid (Pyramidal Directional Filter Bank)

PSNR T s tín hi u đ nh trên nhi u (Peak Signal to Noise Ratio)

QFB Dàn l c Quincunx (Quincunx Filter Bank)

QIM i u bi n l ng t (Quantized Index Modulation)

SSM Tr i r ng ph (Spread Spectrum Modulation)

SVD Phân tích giá tr đ c bi t (Singular Values Decomposition)

TICSCT Bi n đ i contourlet đ i x ng vòng b t bi n phép d ch

(Translation-invariant circular symmetric contourlet transform)

WSNR T s tín hi u tr ng s trên nhi u (Weighted Signal To Noise Ratio)

1

Tóm t t: N i dung ph n m đ u gi i thi u t ng quan v l nh v c n thông tin vào

n i dung đa ph ng ti n, t đó phân tích lí do th c hi n đ tài và xác đ nh m c tiêu,

và nhanh chóng trên Internet T đó, vi c sao chép, s a đ i hay gi m o n i dung

d li u s b t h p pháp đã tr thành m t v n đ đ c nhi u cá nhân và t ch c quan tâm d i góc đ ch s h u l n ng i s d ng

Vì v y, các cá nhân và t ch c s h u ho c cung c p d li u bu c ph i có ph ng

th c b o v n i dung và b n quy n c a mình theo nhi u cách khác nhau K thu t

n thông tin đã đ c đ xu t nh m t gi i pháp h tr hi u qu cho nhu c u c p thi t này H i th o qu c t v l nh v c này đ c t ch c l n đ u tiên vào n m 1996 [75] đã m đ u cho các nghiên c u sâu r ng v n thông tin nói chung và k thu t watermarking nói riêng Hi n nay, k thu t n thông tin đang đ c nghiên c u và

ng d ng r ng rãi vì nh ng kh n ng v t tr i trong vi c b o v n i dung, ch ng

gi m o và xác th c b n quy n [36, 71]

Các ng d ng c a n thông tin đã đ c đ a t nghiên c u hàn lâm vào th c t kinh doanh, đ c th ng m i hóa và phát huy hi u qu trong nhi u h th ng th c t [36]

C th , th ng kê c a t ch c Digimarc cho th y đã có s bùng n trong vi c s

d ng watermarking hai l nh v c xu t b n t p chí và kinh doanh trên thi t b di

2

đ ng Nhi u nhà xu t b n và công ty qu ng cáo đã s d ng k thu t n thông tin đ nhúng watermark vô hình vào nh ng hình nh, n i dung c a b n in Trong n m 2011-2012, s l ng watermark k thu t s đ c nhúng trong các bài xã lu n và n i dung qu ng cáo online trên t p chí t ng so v i n m 2010 là 486%, riêng đ i v i bài

báo online đã t ng 300% và phát hành đ n h n 37 tri u đ c gi

Lí do th c hi n đ tài

K thu t n thông tin là l nh v c nghiên c u có liên quan đ n nhi u l nh v c h c thu t nh : truy n thông, mã hóa, x lí tín hi u s ã có nhi u k t qu nghiên c u

m i liên t c ra đ i trong các l nh v c này C th , trong l nh v c liên quan đ n x lí

nh, đã có nhi u nghiên c u v k thu t bi n đ i nh m i đ c đ xu t Và khi có

v n đ m i phát sinh t nh ng l nh v c liên quan trên thì k thu t n thông tin c ng

ph i gi i quy t các bài toán m i nh m đ t đ c k t qu t t h n

V n đ quan tr ng c n gi i quy t trong k thu t n thông tin là đ m b o th c hi n thành công ba y u t mâu thu n nhau: tính b n v ng tr c t n công, kh n ng nhúng nhi u thông tin mà v n đ m b o tính trong su t Vì v y, đ th ng m i hóa, các s n ph m đ c t o ra t các ph ng pháp n thông tin ph i th a mãn các ràng

bu c v kinh t l n công ngh cho các yêu c u này i u này c n đ c ti p t c nghiên c u đ ngày càng đ t đ n m c th a mãn cao h n theo nhu c u th c t

Bi u đ th hi n s l ng công trình khoa h c công b hàng n m trong l nh v c n thông tin [61]

Theo th ng kê c a nhóm nghiên c u Hussain Nyeem [61] v s bài báo công b hàng n m trên các t p chí khoa h c uy tín trong l nh v c n thông tin, đây là l nh

v c thu hút ngày càng nhi u s quan tâm c a các nhà khoa h c v i s l ng công

3

trình t ng d n qua các n m ó là do nhu c u s d ng k thu t n thông tin trong

th c t v n gia t ng liên t c và c n đ c đáp ng k p th i

M c tiêu đ tài

tài t p trung nghiên c u xây d ng và phát tri n mô hình n thông tin mù trên nh

s , có kh n ng đáp ng các yêu c u v tính b n v ng, c i thi n dung l ng n và

đ m b o tính vô hình Trên c s c a các mô hình đã xây d ng, ti p t c phát tri n

mô hình cho phép ti p nh n yêu c u ng i dùng đ h th ng đáp ng m c t t nh t

có th C th nh sau:

1 Nghiên c u đ xu t nguyên t c và mô hình nhúng d li u vào nh t nh s d ng

bi n đ i contourlet làm mi n n thông tin

2 Xây d ng ph ng pháp c i ti n mô hình đ t ng kh n ng ch ng t n công, đ ng

th i gi dung l ng nhúng và ch t l ng hình nh m c cao xu t ng d ng

k thu t n thông tin vào trong th c t

3 Nghiên c u và xây d ng mô hình n thông tin có kh n ng v n hành linh ho t và

m m d o theo yêu c u c a ng i s d ng

Ph ng pháp th c hi n

 Kh o sát nh ng k t qu và thách th c trong l nh v c n thông tin, các yêu c u đ xây d ng mô hình b n v ng

 Nghiên c u ph ng pháp ch n mi n n thông tin và k thu t nhúng phù h p

nh t theo đ c tr ng nh s , xây d ng các mô hình c i ti n n thông tin trên nh

s gi i quy t ba v n đ mâu thu n

 S d ng k t qu th c nghi m đ t yêu c u sau khi sánh v i các k t qu c a các nghiên c u cùng m c tiêu k t h p h m nh m gi i quy t theo yêu c u ng d ng

đ ng th i v n đ m b o cân b ng ba y u t mâu thu n: b n v ng, trong su t và dung l ng

Ph m vi nghiên c u

tài t p trung nghiên c u mô hình n thông tin b n v ng, trong su t và đ t dung

l ng cao trên nh m c xám Thông tin dùng đ nhúng là nh nh phân K thu t dò

và trích thông tin th c hi n theo d ng mù Tính b n v ng c a mô hình đ c xác

4

đ nh d a trên kh n ng ch ng t n công x lí tín hi u s và t n công hình h c, tính trong su t d a trên đ đo PSNR ng d ng mô hình n thông tin trên nh y khoa

Ý ngh a khoa h c và th c ti n

K thu t n thông tin là m t v n đ có ý ngh a khoa h c và th c ti n, đ c xem nh

gi i pháp h u hi u đ b sung gi i quy t các v n đ liên quan đ n an toàn và b o

m t thông tin, đ c bi t đ i v i các d li u d ng s hóa Nhi u nhóm nghiên c u trên

th gi i đã và đang t p trung nghiên c u và tri n khai th c hi n trong l nh v c n thông tin Do đó, lu n án có ngh a khoa h c và th c ti n cao, có tính th i s , nh t là trong th i đi m hi n t i khi các v n đ liên quan đ n an ninh, an toàn thông tin các qu c gia trên th gi i nói chung và Vi t Nam nói riêng r t đ c quan tâm

óng góp chính c a lu n án

Các đóng góp chính c a tác gi bao g m đ xu t mô hình n thông tin mù trên mi n contourlet, b n v ng v i t n công, có dung l ng nhúng t t, vô hình, ho t đ ng linh

ho t d a theo yêu c u ng i dùng; g m các v n đ c th sau:

1 xu t c i ti n k thu t n thông tin d a trên mi n bi n đ i contourlet b ng vi c phát tri n thành công mô hình n thông tin m i, có kh n ng gi i quy t đ c các yêu c u v n thông tin an toàn và b n v ng ([CT2], [CT3], [CT4])

2 xu t mô hình nh m t ng c ng kh n ng đáp ng các yêu c u c a bài toán n thông tin trên nh m c đ cao so v i các ti p c n t ng t c a các nhóm tác

gi khác v các y u t : b n v ng, vô hình và dung l ng nhúng ([CT5], [CT6], [CT8], [CT9], [CT10])

3 xu t mô hình n thông tin k t h p h m nh m khai thác t i đa n ng l c h

th ng, có kh n ng đáp ng linh ho t và đ t hi u qu cao h n theo nhu c u ng i dùng ([CT7])

Tóm t t b c c và n i dung lu n án

 Ch ng 1 trình bày các khái ni m c b n và k thu t chuyên sâu liên quan đ n

k thu t n thông tin trên nh, phép bi n đ i contourlet

 Ch ng 2 trình bày mô hình n thông tin hai giai đo n trên mi n contourlet dùng thu t toán n đi u bi n l ng t QIM ây là mô hình c b n, xác l p cách

5

th c v n hành QIM trên contourlet vùng subband và lowband V dung l ng

- đ trong su t - kh n ng ch ng t n công x lí nh, mô hình đ t yêu c u khi đánh giá và so sánh Mô hình này s đ c chúng tôi ti p t c phát tri n đ gi i quy t các yêu c u khác

 Ch ng 3 trình bày các mô hình c i ti n ch ng 2 đ gi i quy t thêm hai v n

đ ch ng t n công hình h c và t ng c ng dung l ng nhúng Sau đó, chúng tôi

áp d ng mô hình này vào vi c n thông tin b nh án cho nh y khoa

 Ch ng 4 trình bày v h th ng n thông tin k t h p v i h m D a trên các k t

qu đã đ t đ c các mô hình r i r c trong ch ng 2 và 3, chúng tôi hi n th c hóa và liên k t các mô hình trên thành m t h th ng v n hành linh ho t và m m

d o theo yêu c u n thông tin c a ng i s d ng cho m c đích b o v b n quy n

và xác th c n i dung

 Cu i cùng là ph n k t lu n, trình bày tóm t t nh ng k t qu đ t đ c và h ng phát tri n c a lu n án

s này Ph n k ti p gi i thi u bi n đ i contourlet, đây là mi n n thông tin mà chúng tôi s d ng xuyên su t trong các mô hình c a mình t i ch ng 2, 3 và 4

1.2 T ng quan v n thông tin

1.2.1 Các khái ni m c b n

Theo Husrev T Sencar [33], n thông tin (data hiding) là k thu t che gi u b ng

cách nhúng thông tin d i d ng d li u s vào trong m t tín hi u g c hay còn g i là

v t mang (host/cover signal), mà không t o ra s bi n đ i v n i dung M t d ng

khác c a n thông tin là steganography – đây là ph ng th c truy n thông tin d a trên m t kênh (hình 1.1) Tín hi u mang n i dung n (còn g i là stego) s đ c lan truy n qua m ng Internet hay b t c m t ph ng ti n nào khác

7

Qui trình nhúng và trích thông tin c b n nh hình 1.2 và hình 1.3

• Thông đi p nhúng m (watermark signal): là m t thông tin c n nhúng

• V t mang I (host/cover signal): Là m t d li u dùng đ ch a thông đi p nhúng

m (còn g i là v t ch )

• Khóa k (stego-key): là ph ng ti n đi u khi n ti n trình gi u d li u Stego-key

dùng đ t ng c ng tính an toàn đ ng th i gi i h n s phát hi n thông đi p m t,

Kênh truy n tín

hi u thông đi p

Thông đi p

nh n đ c Thông đi p

(a) S đ truy n thông truy n th ng

8

đ ph c h i thông đi p m t khi có stego-key ho c các khóa d n xu t t giá tr

c a stego-key

• Steganography: K thu t n thông tin nh m m c đích truy n thông đi p hay tin

t c bí m t b ng ph ng ti n truy n thông Thông đi p nhúng m có th ch a đ ng

thông tin quan tr ng ho c không liên quan gì đ n v t mang

• Watermarking: K thu t n thông tin nh m m c đích ch ng minh s liên quan

đ n v t mang nh b n quy n, xác th c đ n nh ng chi ti t nh : tiêu đ , ngày gi

t o, thông tin v n i dung, v.v Yêu c u chính c a k thu t watermark là ph i

b o đ m v t watermark đ c tìm th y ngay c khi v t mang b thay đ i m t

m c đ ch p nh n ngh a là không b phá h y hoàn toàn

• Mi n n thông tin: Các thu t toán n th ng nhúng thông đi p m trong mi n

không gian hay mi n bi n đ i tùy theo yêu c u và đ c đi m c a v t mang Các thu t toán nhúng trên mi n bi n đ i th ng an toàn và b n v ng tr c t n công

h n khi so v i mi n không gian Các bi n đ i ph bi n th ng dùng đ n thông

tin là: DCT, DFT, DWT, v.v

1.2.2 Phân lo i watermark

- D a vào tính ch t hi n hay n:

• Watermark "nhìn th y đ c" (visible watermark): là v t th y vân trong các lo i

ti n gi y, logo, ch ký xác nh n b n quy n trên v n b n … d li u nhúng lúc này luôn đ c hi n th trên đ i t ng mang watermark

• Watermark " trong su t" (invisible watermark): thông tin đ c nhúng là bí m t và

c tình đ không ai nh n ra s t n t i c a chúng ây là k thu t đ c ng d ng

r ng rãi trong th c t Trong lu n án này, chúng tôi t p trung nghiên c u các mô

hình n thông tin theo d ng watermarking trong su t

• Watermark "b n v ng" (Robust-watermark): k thu t nhúng đòi h i tính an

toàn cao, ng i dùng không có quy n s không th trích thông đi p, tr khi phá h y luôn đ i t ng v t mang

− D a vào quá trình dò tìm hay trích thông tin:

• Trích không mù (Non-blind watermark): k thu t này yêu c u có d li u g c

đ so sánh khi th c hi n quá trình dò và trích thông đi p

• Trích mù (Blind watermark): ng c l i v i trích không mù, k thu t này không c n d li u g c đ so sánh khi th c hi n trích thông đi p

10

1.2.3 Nh ng yêu c u c b n đ i v i bài toán n thông tin

(a) Tính b n v ng (Robustness)

Theo Pierre Moulin [67], m t ph ng pháp n thông tin đ t yêu c u c n b n v ng

tr c nh ng thao tác nh m bi n đ i v t mang có ch a thông đi p Các h th ng

đ c xây d ng trong th c t th ng ph i xác đ nh tr c nh ng yêu c u v đ m nh

m hay kh n ng ch u t n công T đó, h th ng có th đ a ra gi i pháp th c hi n

hi u qu nh t

H n n a, tùy thu c vào m c tiêu c a ng d ng mà đ c tính ch ng t n công s đ c xây d ng trong quá trình thi t k h th ng n thông tin Hình 1.7 minh h a d ng t n công b ng các k thu t bi n đ i hình h c trên nh, theo Ingemar J Cox và c ng s [35] Theo J Cox, tính b n v ng tr c t n công hình h c là m t trong nh ng thách

th c l n nh t c a l nh v c n thông tin trên nh mà hi n nay v n ch a có nghiên

c u nào tìm ra cách gi i quy t toàn v n

• L c tuy n tính (l c lowpass, highpass, bandpass)

• L c phi tuy n (l c morphology, median)

• Nén m t thông tin (JPEG, MP3)

• Các bi n đ i hình h c (d ch, quay, bi n đ i t l , )

• Gi m d li u (c t, thay đ i l c đ xám)

• Chuy n đ i đ nh d ng c u trúc (WAVMP3, GIF  JPEG,…)

• Chuy n đ i t d ng analog sang digital và ng c l i (D/A, A/D )

• Nhúng nhi u v t watermark (đa watermarking)

Ngoài ra, có th phân lo i t n công theo các m c tiêu khác nhau:

• T n công đ n gi n: th ng d a trên nén, c ng nhi u, c t và hi u ch nh

• T n công vô hi u hóa vi c phát hi n (detection-disabling attacks): các bi n

đ i hình h c nh phóng to thu nh , d ch chuy n h ng, quay, c t hay hoán

v pixel, g b (removal) ho c chèn thêm (insertion)

• T n công nh p nh ng (ambiguity attack): lo i t n công này th ng x y ra trong các h th ng nhúng đa watermark Có nhi u watermark đ c nhúng vào cùng v t ch , khi n không th nh n ra đâu là watermark đ u tiên

• T n công g b (removal attack): t n công thông đ ng (collusion), gi m nhi u ho c khai thác các y u đi m thu c v khái ni m c a thu t toán watermarking

Fabien Petitcolas [70] đ xu t m t s đ nh m c đánh giá các d ng t n công Chúng tôi đã dùng thang đo này làm c s đánh giá m c đ b n v ng trong mô hình đ

xu t khi đ i sánh k t qu th c nghi m v i các tác gi khác Chi ti t và phân lo i

m c đ t n công đ c trình bày trong b ng 1.1 d i đây

Nhi u đ ng b (Uniform noise) 1 – 5 % 1 – 15 %

T ng ph n (Contrast) ± 0 – 10 % ± 0 – 25 %

sáng (Brightness) ± 0 – 10 % ± 0 – 25 %

(b) Tính t rong su t/vô hình (Invisible)

M t trong các yêu c u quan tr ng c a m t h th ng n thông tin là che gi u s t n

t i c a thông tin n Vì th , vi c thi t k các h th ng n nh m khai thác nh c

đi m c a h tri giác con ng i, đ n ng l ng c a thông tin n ph i d i hay trên

ng ng c m nh n c a con ng i b ng th giác và thính giác

Theo nhóm tác gi Fabien Petitcolas [70], vi c đánh giá đ trong su t b ng PSNR là tiêu chu n đánh giá m c th p m c cao h n là đánh giá d a vào các thang đo

đ c m nh n Tuy nhiên, trong h u h t các công trình nghiên c u đ u dùng PSNR làm thang đo đ trong su t, nên chúng tôi s d ng thang đo này đ thu n ti n trong

so sánh và đánh giá k t qu th c nghi m trong lu n án

Riêng nhóm tác gi Jirka Klaue[43] đã đ xu t thang đo và phân lo i tính trong su t theo PSNR thành b n m c nh sau:

13

Chúng tôi c ng tham kh o thang đo này khi đánh giá đ trong su t c a mô hình và

th c hi n so sánh trong nghiên c u

(c) Tính b o m t (Security)

H u h t các ng d ng n thông tin ph i đ m b o tính b o m t c a thông tin đ c nhúng, đi u này đ c g i là đ b o m t thông tin n B o m t không có ngh a là cung c p m t khóa trong ch m c đi kèm c a d li u N u c n ph i b o m t thì ta

t o m t khóa m t trong ti n trình nhúng và l y thông tin Có th chia thành hai m c:

- M c cao nh t: ng i không có quy n s không đ c hay gi i mã đ c thông tin nhúng và c ng không th phát hi n có d li u ch a thông tin n

- M c th hai: cho phép m i ng i phát hi n đ c thông tin n n u có d li u

nhúng, nh ng thông tin nhúng s không đ c đ c n u không có khóa m t

Nh ng h th ng nh v y có ích trong vi c b o v b n quy n nh Khi m t nh

có đ ng ký b n quy n đ c s d ng trong m t ph n m m ch nh s a nh, thì

ng i dùng s nh n thông báo đó là nh đ c b o v

Các h th ng nh v y có th ch a nhi u thông tin n v i khóa m t và khóa công khai C ng có th k t h p m t hay nhi u khóa công khai v i m t khóa m t và nhúng m t m u thông tin liên k t gi a khóa công khai và khóa m t

(d) Tính rõ ràng (Unambiguous)

ây là đ c tính quan tr ng, nh t là v i các ng d ng xác th c, ch ng nh n b n quy n, v.v h th ng n thông tin c n có kh n ng gi i quy t tranh ch p quy n ch

s h u m t cách ch c ch n b o v quy n s h u thành công, thu t toán n thông tin có th ch ng minh ai là ng i đã nhúng thông đi p vào d li u đ u tiên trong tr ng h p có ch a nhi u thông đi p nhúng Ta có th th c hi n đ c b ng

PSNR

14

cách cài các ràng bu c thi t k nh : không đ c chuy n đ i watermark hay dùng

các hàm ch c n ng b sung, nh dán nhãn th i gian (time-stamping)

(e) Dung l ng nhúng (Capacity):

ây là m t đ c tính có ý ngh a quan tr ng vì l ng thông tin nhúng ph i m t m c

t ng x ng, sao cho thông đi p đ c chuy n t i có m t ý ngh a nào đó Tuy nhiên,

n u dung l ng nhúng cao thì kh n ng b phát hi n c ng t ng theo và đi u này s

nh h ng l n đ n kh n ng ch ng t n công M t ph ng pháp n thông tin ch có

th ho t đ ng t t ho c v i m c đ nhúng d li u cao ho c có kh n ng ch ng nhi u

lo i t n công, không th đ ng th i làm t t c hai Do đó, vi c xem xét t ng quan

gi a các c p đ c tính đ i ngh ch nhau nh “trong su t - dung l ng", "b n v ng –

dung l ng" và “b n v ng – trong su t” luôn là m i quan tâm c n gi i quy t c a

nhi u nhóm nghiên c u trong l nh v c này (Hình 1.9)

(a) Jessica Fridrich [40] (b) Prabhishek Singh [73]

Ngoài nh ng đ c tính v a nêu trên, các h th ng n thông tin còn ph i th a mãn nhi u yêu c u khác n a tùy theo m c đích và ph m vi ng d ng c a h th ng

1.2.4 ng d ng c a k thu t n thông tin

Ngoài tính n ng truy n thông đi p m t có t x a, ngày nay k thu t n thông tin

đ c s d ng khá nhi u trong th c t Tùy vào t ng ng d ng c th s xây d ng

m t h th ng n thông tin riêng Các ph ng pháp đ c s d ng ph i th a mãn yêu

c u ch ng l i các t n công v i m c đ m nh hay y u ph thu c vào các yêu c u

th c thi ng d ng c th Theo Cox [36] và Pierre Moulin [67], m t s ng d ng c

b n c a k thu t n thông tin đ c trình bày sau đây

15

(a) B o v b n quy n (Copyright protection)

B o v b n quy n là ng d ng đ c s d ng r ng rãi nh t trong s các ng d ng

c a k thu t n thông tin, nh m tránh các cá nhân hay t ch c khác xâm ph m b n quy n c a d li u s n thông tin đ c dùng đ gi i quy t v n đ quy n s h u và

gi i pháp cho d ng này đ t n ng yêu c u kháng các d ng t n công B o v b n quy n th ng đ c s d ng nhi u trên web vì đó ch a hàng tri u hình nh mà

ph m ph n m m Lo i ng d ng này th ng đ c g i là “fingerprinting” và liên

quan đ n vi c nhúng các watermark khác nhau vào m i b n sao phân ph i Vì phân

ph i các b n sao đ c watermark đ n t ng ng i t o đi u ki n cho các t n công t

s thông đ ng gi a nh ng ng i dùng v i nhau, các watermark đ c nhúng ph i

đ c thi t k nh m ch ng l i thông đ ng c u k t i v i m t vài ng d ng fingerprinting, c n ph i l y watermark d dàng và v i đ ph c t p th p nh trong các truy tìm nh b n c p b n quy n

(c) Ki m soát sao chép (Copy control)

M t đ c tr ng c n có trong các h th ng phân ph i d li u multimedia là có m t c

ch ch ng sao chép khi không có s đ ng ý c a tác gi Ch ng sao chép khó có th

th c hi n đ c trong các h th ng m Tuy nhiên, trong các h th ng đóng hay có

đ ng ký thì kh thi h n Trong các h th ng đó có th dùng watermark nh m xác

đ nh thông tin sao chép c a d li u Ví d nh trong m i DVD d li u ch a thông tin b n sao đ c nhúng nh là m t watermark DVD player không cho phép ch i hay sao chép d li u có nhúng watermark là “không đ c sao chép” D li u ch a

16

watermark “ch đ c sao chép m t l n” có th đ c sao chép, nh ng không đ c

sao chép liên t c t b n sao

(d) Xác th c n i dung (Content authentication)

Trong ng d ng này, m c tiêu là đ phát hi n thay đ i v d li u Th c hi n đi u

này là ki u “watermark d v ” Watermark này d b t n công b ng cách nén, b

suy gi m b i các thay đ i khác H n th n a, yêu c u ch ng t n công có th thay

đ i tùy theo ki u d li u và ng d ng Tuy nhiên, trong s t t c các ng d ng watermarking, các v t watermark dùng cho vi c xác nh n có tính ch t ch ng t n công kém nh t theo đ nh ngh a Trong các k thu t ti p c n m i đây trên nh s , các thu c tính v d li u nh l y trung bình kh i (block) hay các đ c tr ng c nh, đ c nhúng và ki m tra xem nh nh n đ c có các thu c tính gi ng thu c tính c a nh

g c hay không Rõ ràng các h th ng này c n có tính ch ng t n công cao h n n u quan tâm đ n vi c xác đ nh các vùng b ch nh s a

i v i ng i phá ho i thì vi c làm h h i m t d li u đ không còn gi ng b n g c

d dàng h n nhi u vi c ph i dò tìm v t watermark, do ng i đó không có b dò tìm đúng Ch ng h n, trong hình 1.10 bên d i cho th y vi c ch nh s a c a m t t m hình b i ch ng trình x lí đ h a Photoshop, trong đó hình bên trái là hình nh

g c, còn hình bên ph i là hình đã s a đ i N u t m hình này là b ng ch ng c a

m t s vi c có tính pháp lý quan tr ng, thì vi c làm h h i là m t v n đ nghiêm túc

17

1.3 Các k thu t n thông tin trên nh

Mi n t n s c a nh hay mi n bi n đ i th c hi n trên nh, khi đ c s d ng làm môi tr ng n thông tin s đ c g i là mi n n thông tin Theo Prabhishek Singh [73], ph n l n các thu t toán n thông tin đ c th c hi n trên hai mi n: mi n không gian và mi n bi n đ i Quá trình này có th mô t nh trong s đ hình 1.11

18

1.3.1 P h ng pháp n trên mi n không gian

Các k thu t theo h ng này s thay đ i các giá tr pixel t i m t ho c hai vùng ng u nhiên c a nh đ đ a thông tin c n n vào Các thu t toán hay dùng n trên mi n không gian là:

- K thu t watermarking b sung (additive watermarking): M t m u chu i nhi u

gi s đ c thêm vào giá tr c a pixel nh Tín hi u nhi u th ng là các s nguyên

nh : -1, 0, 1 Các nhi u này th ng đ c sinh nh m t khóa đ đ m b o thông tin

s đ c trích ra đúng nh b n g c

- K thu t LSB (Least Significant Bit – bit ít ý ngh a nh t): đây là k thu t nhúng

đ n gi n nh t, khi nhúng thông tin vào LSB c a các pixel nh K thu t này d th c

hi n nh ng r t kém b n v ng tr c t n công

- K thu t đi u bi n tr i ph (Spread Spectrum Modulation - SSM): n ng l ng

sinh ra t i m t ho c nhi u t n s r i r c s đ c tr i ho c phân ph i theo không gian/th i gian SSM s nhúng thông tin b ng cách k t h p tuy n tính nh g c v i

m t tín hi u nhi u gi nh đ c đi u bi n b i watermark nhúng

- K thu t d a trên s t ng quan (Correlation-based): m t m u nhi u gi W(x,y)

s đ c thêm vào nh g c I(x,y) theo công th c Iw(x,y)=I(x,y)+k*W(x,y), v i k là

tr ng s , Iw là nh đã nhúng và x, y là v trí trên nh I N u tr ng s t ng thì đ b n

v ng c a watermark c ng t ng theo, nh ng l i làm gi m ch t l ng c a nh b nhúng (gi m tính trong su t)

1.3.2 Ph ng pháp n trên mi n bi n đ i

V i mi n t n s hay mi n bi n đ i, k thu t nhúng s thay đ i các t n s đ n thông tin Theo nhóm Mahmoud El-Gayyari [56], mi n t n s đ c áp d ng đ nhúng thông tin ph bi n h n so v i mi n không gian vì có kh n ng thu gi các

đ c tính c a h th ng th giác t t h n Thông đi p th ng đ c nhúng vào trong các

h s ph c a nh Theo nghiên c u c a Jiang Xuehua [42], các mi n bi n đ i hay

s d ng là DFT, DCT và DWT (*)

19

B ng 1.2 So sánh k thu t n trên mi n không gian và t n s [56, 85]

TT Y u t Mi n không gian Mi n t n s /bi n đ i

Do đó, t (*)

, (**) và (***) ch ng t mi n contourlet có nhi u u đi m và hi u qu cao

h n các mi n khác trong vi c s d ng làm mi n n thông tin, và đó c ng là lý do chính chúng tôi ch n mi n contourlet đ xây d ng các mô hình n thông tin c i ti n trên nh s

1.4.1 Gi i thi u

Trong s các phép bi n đ i trên nh, bi n đ i wavelet r i r c hai chi u (DWT-2D)

là m t phép bi n đ i t i u trong vi c trích xu t các đi m không liên t c trên các

c nh theo tr c ngang và d c

20

Trong bi n đ i DWT, m t tín hi u đ c đ a vào hai b l c thông th p và thông cao

l n l t d c theo các tr c x và y Sau quá trình này nh đ c phân tích thành b n

nh subbands: LL, HL, LH, HH Quá trình này có th l p l i ti p t c và đi u này

đ c g i là s phân rã hình tháp

Hình 1.12 S phân rã hình tháp

Theo Minh N Do [53], bi n đ i wavelet là m t công c m nh trong vi c bi u di n

nh có các vùng tr n đ c tách bi t b i các c nh Tuy nhiên, wavelet l i không x

lí t t khi các c nh là nh ng đ ng cong tr n đáp ng yêu c u v các c nh có đ cong tr n, Minh N Do và c ng s [52, 55]đã đ xu t m t phép bi n đ i m i có tên

là contourlet d a trên n n t ng wavelet ây là bi n đ i nh có tính ch t hình h c đ

bi u di n nh, trong đó các thông tin v ng c nh và biên đ c b o toàn

M c đích chính c a vi c xây d ng contourlet theo nhóm tác gi Minh N Do [50, 53] là đ bi u di n đ c thông tin các đo n tr n hay các đo n biên tr n (smooth

contours) trong nh Các wavelet hai chi u d a trên các tích tensor c a các hàm c

s thi u thông tin mô t v h ng nh trong hình 1.13 (a) và ch bi u di n t t t i các

đi m không liên t c, không th hi n đ c thông tin tr n v m t hình h c c a các

đ ng biên T đó, bi n đ i contourlet đ c phát tri n nh m c i thi n nhóm kh

21

các hình d ng kéo dài thông qua các hàm c s v i các t l khung khác nhau) c

bi t, bi n đ i contourlet bao g m các hàm c s th hi n h ng (v i b t k s

h ng có th bi u di n d i hàm m c a 2) theo t l khung linh ho t nh ví d

trong hình 1.13 (b) Ngoài ra, v i m t t p hàm c s phong phú, contourlet có th

bi u di n m t đ ng biên tr n ch v i vài h s , ít h n nhi u so v i wavelet

Bi n đ i contourlet đ c th c hi n thông qua b l c hai chi u đ phân tích nh vào thành m t s subband đ nh h ng nhi u m c i u này đ c th c hi n b ng cách

k t h p b l c tháp LP (Laplace Pyramid) v i m t dàn l c h ng DFB (Directional

Filter Bank) m i m c [52] Do c u trúc theo t ng này, m i t ng phân tích đa m c

và h ng trong bi n đ i contourlet đ c l p l n nhau M i t ng có th phân tích m i

m c thành m t s h ng theo hàm m c a 2 tùy ý, vì v y các m c khác nhau có th phân tích thành nhi u s h ng khác nhau c đi m này làm cho contourlet là bi n

đ i duy nh t có th đ t đ c m c đ linh ho t cao trong phân tích nh

Phép bi n đ i contourlet có tính ch t x p x t t đ i v i các hàm hai chi u và xây

d ng đ c m t c u trúc không gian r i r c t t, giúp cho vi c tính toán m t cách

hi u qu Bi n đ i là s phân rã tín hi u có h ng và đa phân gi i d a trên s k t

h p gi a hai b l c LP và DFB Trong đó, LP s có nhi m v phân chia nh thành các subbands và DFB s phân tích nh chi ti t đ gi l i các thông tin v h ng c a

nh Quá trình th c hi n đ c mô t nh hình 1.14

đ c Bi n đ i wavelet hai chi u tách các đi m không liên t c trên các c nh t t

nh ng l i không nhìn th y đ c tính tr n d c theo biên Ngoài ra, wavelet ch có

th n m b t đ c thông tin v h ng m t cách có gi i h n (xem hình 1.15)

(a) Wavelet (b) Contourlet

Theo hình 1.15 bi n đ i wavelet ch có th bi u di n đ c các đi m không liên t c, trong khi contourlet có th bi u di n đ c các đo n tuy n tính kéo dài nên có th

bi u di n các đo n biên tr n v i h s ít h n Quan sát hình 1.15, chúng ta th y cách bi u di n c a wavelet s d ng các nét v hình vuông d c theo biên v i nhi u kích c khác nhau theo c u trúc đa phân gi i c a wavelet Còn cách v c a contourlet thì l i t n d ng khai thác m t cách hi u qu tính tr n c a biên b ng các nét v v i các hình d ng hình ch nh t d p khác nhau và quay các h ng khác nhau

là có th hoàn thành v đ ng biên

23

1.4.2.1 Các tính ch t c a bi n đ i contourlet

Bi n đ i contourlet có nh ng thu c tính riêng Trong đó có nh ng tính ch t t ng

t nh bi n đ i wavelet đ ng th i có nh ng tính ch t đ c tr ng và n i tr i so v i các phép bi n đ i khác, bao g m các y u t sau đây

1 a phân gi i: Bi u di n nh b ng contourlet cho phép nh đ c x p x qua nhi u

m c t thô cho đ n đ phân gi i m n

2 Khoanh vùng: Các y u t c b n trong các bi u di n khoanh vùng nh trong c

xây d ng bi n đ i contourlet ng i ta dùng m t c u trúc b l c đôi mà qua đó

nh đ c phân tích thành các khai tri n th a v i các thông tin v h ng c a biên Trong b l c đôi này bi n đ i LP đ c áp d ng đ có th l y đ c các đi m không liên t c Ti p theo đó, b l c có h ng DFB k t n i các đi m này thành m t c u trúc tuy n tính K t qu thu đ c s là s phân tích nh có dùng các y u t t ng t

nh trích biên nên đ c l y tên là contourlet

th c hi n phân tích đa phân gi i, ng i ta s d ng bi n đ i Laplace Pyramid do nhóm tác gi Peter J Burt đ xu t n m 1983 [64] Vi c phân tích LP m i m c s cho ta hai thành ph n là nh lowpass và nh bandpass (là nh hi u gi a nh g c và

nh l c) nh hình 1.16

Trong các ng d ng nén nh hay làm nhi u, các h s trong mi n bi n đ i ph i

đ c x lí nhi u h n và chính đi u này s gây ra l i khi l ng t hóa hay phân

ng ng h s Các h s này sau khi x lí s dùng đ khôi ph c nh g c Trong khi

đó, v i LP thu t toán khôi ph c nh th c hi n b ng cách c ng nh d đoán t m c thô v i nh bandpass m c đó, đ giúp khôi ph c nh m t cách hoàn thi n h n

25

LP có m t h n ch là l y m u ch ng n (implicit oversampling) Vì v y, trong các

ng d ng nén nh, ng i ta th ng dùng k thu t mã hóa subbands hay bi n đ i wavelet mà mô hình l y m u chính xác h n và vi c phân tích có tính tr c giao Tuy nhiên, phân tích LP có nhi u l i đi m h n so v i cách dùng wavelet đ phân tích

nh m t s đi m chính sau:

1 Phân tích LP m i m c ch t o ra m t nh bandpass đ có th d dàng th c hi n các thao tác ti p theo

2 nh bandpass không đ i t n s (scrambled) nh wavelet Vi c thay đ i t n s

x y ra là do nh sau khi qua b l c thông cao và l y m u xu ng l i đ c chuy n

ng c vào b l c t n s th p, làm ph b nh h ng Trong khi l c b i LP nh

h ng này không x y ra vì ch l y m u xu ng trên kênh b l c thông th p

Bi n đ i LP đ c xây d ng d a trên lí thuy t v khung (frames) và b l c ch ng

m u (tham kh o C T Ph m [2]) Trong đó G và H là các b l c tr c giao v i nhau, ngh a là b l c phân tích và t ng h p là s đ o ng c th i gian h[n] = g[-n], g[n] thì

tr c giao v i chuy n v , d a trên l i l y m u M Quá trình tái t o đ c th c hi n

ng c l i quá trình phân tích Khi đó, ng i ta dùng phép toán khung đ i ng u đ tái t o tín hi u

Nhóm tác gi Roberto H Bamberger [74] đã xây d ng b l c có h ng hai chi u (2D-DFB) có th phân tích nh t i đa trong khi v n đ m b o khôi ph c l i đ y đ DFB đ c ti n hành qua m t cây phân tích nh phân m t c p đ cho ra 2l nh subband, v i các mi n t n s đ c phân chia nh hình 1.19 sau đây:

26

Hình 1.20 Minh h a chia ph 2D thành các m nh m n b ng DFB [52]

M t DFB đ c xây d ng thông qua hai kh i Kh i đ u tiên dùng b l c Quincunx

hai kênh hình qu t (Two channel Quincunx Filter Bank-QFB) đ chia ph 2D thành hai h ng: h ng d c và ngang (xem hình 1.21)

Hình 1.21 B l c Quincunx hai kênh [58]

Ti p đ n là kh i th hai dùng phép toán shearing [58] t ng đ ng v i vi c s p x p

l i các m u c a nh Hình 1.22 là m t ng d ng c a phép toán shearing bi n đ i các

c nh có h ng góc - 45o thành các c nh d c

Hình 1.22 Phép toán Shearing nh [58]

27

B ng vi c thêm m t c p g m phép toán shearing và phép toán ng c c a shearing

tr c và sau b l c hai kênh, chúng ta có th thu đ c các mi n t n s v i h ng khác nhau trong khi v n đ m b o kh n ng ph c h i l i nh g c

Nh v y, y u t chính trong DFB là s k t h p chính xác c a phép toán shearing

v i các thành ph n hai h ng c a b l c Quincunx m i node trong b l c c u trúc cây nh phân và k t qu là ta có đ c các ph n chia mong mu n trong ph 2D

B ng vi c k t h p gi a LP và DFB, các tác gi [58] xây d ng ph ng pháp bi u

di n và phân tích nh m i v i u đi m v t tr i so v i ph ng pháp wavelet Theo

đó thông tin các h ng đ c phân lo i và l u tr d i các subband khác nhau Vì

v y, nh khôi ph c t contourlet s có biên tr n h n so v i nh khôi ph c t wavelet Xem ví d minh h a hình 1.23

đ phân lo i đ c nh mi n t n s cao và th p T đó, mi n t n s th p s đ c lo i

b tr c khi áp d ng DFB đ phân chia h ng (hình 1.24)