Kỹ thuật giấu tin trong ảnh và nghiên cứu khả năng có thể để phát hiện ảnh có giấu tin

Dữ liệu ảnh được quan sát bằng hệ thống thị giác của con người nên các kỹ thuật giấu tin phải đảm bảo một yêu cầu cơ bản là những thay đổi trên ảnh phải rất nhỏ sao cho mắt thường khó nh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN THỊ PHƯƠNG HOA

KỸ THUẬT GIẤU TIN TRONG ẢNH VÀ NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG CÓ THỂ ĐỂ PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN

Ngành : Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Hồ Văn Canh

Hà Nội - 2009

MỤC LỤC

MỤC LỤC II DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT IV DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ V

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN VÀ KỸ THUẬT GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH 3

1.1 Một số khái niệm cơ bản về giấu tin 3

1.1.1 Khái niệm giấu tin 3

1.1.2 Phân loại các kỹ thuật giấu tin 3

1.1.3 Sơ lược về lịch sử giấu tin 4

1.1.4 Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản 5

1.1.5 Các ứng dụng của kỹ thuật giấu thông tin 6

1.2 Giấu tin trong dữ liệu đa phương tiện 7

1.2.1 Giấu tin trong ảnh 7

1.2.2 Giấu tin trong audio 7

1.2.3 Giấu tin trong video 8

1.2.4 Giấu tin trong văn bản 8

1.3 Những đặc trưng và tính chất của giấu tin trong ảnh 9

1.4 Các hướng tiếp cận của kỹ thuật giấu tin trong ảnh 10

1.4.1 Tiếp cận trên miền không gian ảnh 10

1.4.2 Tiếp cận trên miền tần số ảnh 11

1.5 Một số phương pháp giấu tin mật trong ảnh 12

1.5.1 Giấu tin mật trong khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 12

1.5.2 Kỹ thuật giấu tin Wu _ Lee 16

1.5.3 Kỹ thuật giấu tin Yuan_Pan_Tseng 21

1.6 Kết luận chương 1 27

CHƯƠNG 2 - KỸ THUẬT THỦY VÂN TRÊN ẢNH 29

2.1 Một số khái niệm cơ bản trong thủy vân số 29

2.1.1 Khái niệm thủy vân số 29

2.1.2 Phân loại các kỹ thuật thủy vân 29

2.1.3 Mô hình hệ thống thủy vân 30

2.1.4 Các đặc trưng của một hệ thủy vân 31

2.2 Một số kỹ thuật thủy vân trên ảnh 32

2.2.1 Phép biến đổi cosin rời rạc 33

2.2.2 Kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DCT 34

2.2.3 Cải tiến kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DCT 39

2.2.4 Giải pháp nâng cao độ an toàn cho thủy vân 43

2.3 Kết luận chương 2 47

CHƯƠNG 3 - NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN ẢNH CÓ GIẤU TIN 48

3.1 Bài toán phân tích tin giấu 48

3.2 Phân loại phương pháp phát hiện ảnh giấu tin 49

3.3 Một số kỹ thuật phát hiện ảnh có giấu tin 50

3.3.1 Cơ sở toán học 50

3.3.2 Kỹ thuật phân tích cặp giá trị điểm ảnh 55

3.3.3 Kỹ thuật phân tích đối ngẫu 59

3.3.4 Kỹ thuật phân tích cặp mẫu SPA 64

3.4 Kết luận chương 3 77

KẾT LUẬN 78

TÀI LIỆU THAM KHẢO 79

PHỤ LỤC 82

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DCT (Discrete Cosine Transform) Phép biến đổi cosin rời rạc

DFT (Discrete Fourier Transform) Phép biến đổi Fourier

IDCT (Inverted Discrete Cosine Transform) Phép biến đổi cosin rời rạc ngược

JPEG (Joint Photographic Experts Group) Ảnh nén JPEG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Phân loại các kỹ thuật giấu tin 4

Hình 1.2 Lược đồ chung cho quá trình giấu tin 5

Hình 1.3 Lược đồ cho quá trình giải mã 6

Hình 1.4 Thay đổi bit trong khối B 14

Hình 1.5 Các phép toán  và  16

Hình 1.6 Minh họa giấu dữ liệu D = ―101‖ vào 4 khối ảnh nhị phân 19

Hình 2.1 Mô hình quá trình nhúng thủy vân 30

Hình 2.2 Quá trình tách thủy vân 31

Hình 2.3 Phân chia ba miền tần số của khối ảnh 8x8 theo phép biến đổi DCT 33

Hình 3.1 Ảnh trước khi giấu tin 58

Hình 3.2 Đồ thị xác suất giấu tin trên ảnh ở hình 3.1 58

Hình 3.3 Đồ thị xác suất phát hiện ảnh có giấu tin 58

Hình 3.4 Đồ thị RS của một ảnh kiểm tra 63

Hình 3.5 Xích hữu hạn trạng thái với các trạng thái là các tập con của Cm (m>0) 66

Hình 3.6 Xích hữu hạn trạng thái cho tập C0 67

MỞ ĐẦU

Công nghệ thông tin và đặc biệt là sự phát triển của hệ thống mạng máy tính đã tạo nên môi trường mở và là phương tiện trao đổi, phân phối tài liệu một cách tiện lợi, nhanh chóng Tuy nhiên nó cũng đặt ra một vấn đề về bảo vệ tài liệu, ngăn chặn việc đánh cắp và sao chép tài liệu một cách bất hợp pháp Vấn đề an toàn và bảo mật thông tin hiện nay luôn nhận được sự quan tâm đặc biệt của nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực Các công nghệ và giải pháp để bảo vệ thông tin đã và đang được nghiên cứu và phát triển Giải pháp bảo mật phổ biến là dùng hệ mật mã Thông tin ban đầu được mã hoá thành các bản mật mã ―vô nghĩa‖ Giải pháp này dễ gây ra sự

―nghi ngờ‖ của đối phương và mặc dù người ta không biết được nội dung thông tin mật mà hai người trao đổi với nhau nhưng người ta biết được rằng giữa hai người đó đang có sự liên lạc ―mờ ám‖ Điều này có ý nghĩa trong an ninh quốc gia Giải pháp khác đã và đang được sử dụng và tỏ ra hiệu quả cho việc đảm bảo an toàn thông tin là: đem thông tin giấu vào một đối tượng khác Đối tượng được áp dụng để chứa tin phổ biến nhất là ảnh Ở giải pháp này lại đặt ra hai khuynh hướng cần giải quyết đó là: bảo mật cho thông tin được đem giấu (giấu tin mật) và bảo mật cho chính đối tượng được dùng để chứa tin (thủy vân số) Tuy nhiên vấn đề quan tâm khi giấu thông tin vào bức ảnh là có bao nhiêu thông tin có thể giấu vào một bức ảnh, làm thế nào để sau khi giấu thì ảnh không có những điểm bất thường gây sự chú ý của những người không liên quan, tính bền vững của thông tin sau khi giấu và liệu có thể nhận biết được ảnh có giấu tin hay không?

Giấu thông tin (đặc biệt là giấu tin mật) trở thành một giải pháp an toàn và bảo mật cho trao đổi thông tin hợp pháp Tuy nhiên nó cũng làm nảy sinh một nguy cơ khác là lợi dụng việc giấu tin để thực hiện những hành vi bất hợp pháp chẳng hạn như truyền kế hoạch tấn công khủng bố, những sản phẩm văn hóa không lành mạnh, Từ

đó đặt ra vấn đề làm thế nào để phát hiện ảnh có giấu tin hay không, thông tin chứa trong đó là gì, nhằm mục đích ngăn chặn những hành vi bất hợp pháp, phục vụ an ninh quốc gia Đồng thời từ việc phát hiện sự tồn tại tin mật đã giấu, ta sẽ tìm cách để nâng cao độ an toàn cho các kỹ thuật giấu tin hiện có

Xuất phát từ những vấn đề đặt ra như trên tôi thực hiện đề tài luận văn ―Kỹ thuật giấu tin trong ảnh và nghiên cứu khả năng phát hiện ảnh có giấu tin‖

Luận văn gồm 3 chương:

Chương 1 Tổng quan về giấu tin và kỹ thuật giấu tin mật trong ảnh Chương

này trình bày những khái niệm cơ bản liên quan đến giấu tin nói chung, mô hình kỹ

thuật giấu tin, các cách tiếp cận nào để giải quyết bài toán giấu tin và phần cuối chương sẽ đi sâu vào phân tích một số kỹ thuật giấu tin mật trong ảnh số

Chương 2: Kỹ thuật thủy vân trên ảnh Thủy vân số là khuynh hướng thứ hai

cần giải quyết trong bài toán giấu tin Chương này trình bày một số kỹ thuật thủy vân

ẩn bền vững trong ảnh Qua việc phân tích đánh giá điểm mạnh, điểm yếu của từng kỹ thuật, chất lượng ảnh nhúng thủy vân và tính bền vững của thủy vân để có thể đưa ra một giải pháp nâng cao độ an toàn cho thủy vân

Chương 3: Nghiên cứu khả năng phát hiện ảnh có giấu tin Đây là trọng tâm

nghiên cứu của luận văn Mục tiêu cần đạt được của bài toán phân tích tin ẩn trong ảnh

đó là: phát hiện ảnh có giấu tin và trích chọn ra thông điệp (hoặc một phần thông điệp)

đã giấu, cũng như có thể sửa đổi hay phá hủy thông tin đã phát hiện Tuy nhiên trong chương này luận văn chỉ giải quyết vấn đề phát hiện có sự tồn tại của tin ẩn hay không Trong đó đưa ra một số kỹ thuật phát hiện ảnh giấu tin theo hướng tiếp cận chủ yếu sử dụng lý thuyết xác suất thống kê

Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN VÀ KỸ THUẬT

GIẤU TIN MẬT TRONG ẢNH

Giấu tin là một lĩnh vực rộng lớn Trong đó môi trường giấu tin phổ biến và được ứng dụng rộng rãi nhất đó là giấu tin trong ảnh Trong chương này luận văn bình bày tổng quan về quá trình phát triển của giấu tin, các mô hình giấu tin, các ứng dụng của giấu tin đồng thời đi sâu vào các kỹ thuật nhằm bảo mật cho thông tin được đem giấu

đó là các kỹ thuật giấu tin mật Hầu hết các kỹ thuật giấu tin mật đều tập trung giấu thông tin vào các bit ít quan trong nhất của mỗi điểm ảnh Phần cuối chương trình bày các kỹ thuật đã được công bố gần đây như giấu tin theo khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 trong khối, kỹ thuật Wu_Lee, kỹ thuật Yang_Pan_Tseng

1.1 Một số khái niệm cơ bản về giấu tin

1.1.1 Khái niệm giấu tin

―Giấu thông tin‖ gọi tắt là ―Giấu tin‖, tiếng Hi Lạp là ―Steagnography‖, tiếng

Anh là ―Cover Writing‖ “Giấu thông tin” là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác [2]

Kỹ thuật giấu tin nhằm hai mục đích: một là bảo mật cho dữ liệu được đem giấu, hai là bảo vệ cho chính đối tượng mang tin giấu Hai mục đích khác nhau này dẫn đến hai kỹ thuật chủ yếu của giấu tin Đó là giấu tin mật và thủy vân số Nói chung giấu tin trong đa phương tiện là tận dụng ―độ dư thừa‖ của phương tiện giấu để thực hiện việc giấu tin mà người ngoài cuộc ―khó‖ cảm nhận được có thông tin giấu trong đó

1.1.2 Phân loại các kỹ thuật giấu tin

Do kỹ thuật giấu tin số mới được hình thành trong thời gian gần đây nên xu hướng phát triển vẫn chưa ổn định Có nhiều cách phân loại khác nhau dựa trên những tiêu chí khác nhau Theo Fabien A.P Petitcolas đề xuất năm 1999, có thể chia lĩnh vực giấu tin thành hai hướng lớn, đó là giấu tin mật và thủy vân số [6]

Giấu tin mật với mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin tập trung vào các kỹ thuật giấu thông tin sao cho người khác khó phát hiện nhất việc có tin được giấu; hơn nữa nếu phát hiện có tin giấu thì giải tin cũng khó thực hiện Bên cạnh đó cũng đặt ra vấn đề về lượng tin được giấu

Thủy vân số lại được chia thành hai hướng nhỏ là thủy vân dễ vỡ và thủy vân bền vững Trong đó thủy vân dễ vỡ yêu cầu thông tin giấu sẽ bị sai lệch nếu có bất kỳ sự

thay đổi vào trên dữ liệu chứa tin Thủy vân bền vững quan tâm nhiều đến việc nhúng các mẩu tin đòi hỏi độ bền cao của thông tin được giấu trước các biến đổi thông thường trên dữ liệu chứa tin

Hình 1.1 Phân loại các kỹ thuật giấu tin

1.1.3 Sơ lƣợc về lịch sử giấu tin

Từ ―Steganography‖ bắt nguồn từ tiếng Hi Lạp Từ ―stegano‖ trong tiếng Hi Lạp

có nghĩa là ―covered‖, còn ―graphien‖ có nghĩa là ―to write‖ Như vậy,

―steganography‖ có nghĩa là tài liệu được phủ ―covered writing‖ Các câu chuyện kể

về kỹ thuật giấu thông tin được truyền qua nhiều thế hệ Có lẽ những ghi chép sớm nhất về kỹ thuật giấu thông điệp thuộc về sử gia Hi Lạp Herodotus Khi bạo chúa Hi Lạp Histiaeus bị vua Darius bắt giữ ở Susa vào thế kỷ thứ V trước Công nguyên, ông

ta đã gửi một thông báo bí mật cho con rể của mình là Aristagoras ở Miletus Histiaeus

đã cạo trọc đầu một nô lệ tin cậy và xăm một thông điệp trên da đầu của người nô lệ

ấy Khi tóc của người nô lệ mọc ra đủ dài thì người nô lệ được gửi tới Miletus

Một câu chuyện khác về thời Hi Lạp cổ đại cũng do Herodotus ghi lại Môi trường để ghi văn bản chính là các viên thuốc được bọc trong sáp ong Demeratus, một người Hi Lạp định báo cho Sparta rằng Xerxes định xâm chiếm Hi Lạp Để tránh bị phát hiện, anh ta đã bóc lớp sáp ong ra khỏi các viên thuốc và khắc thông báo lên bề mặt các viên thuốc này, sau đó bọc lại các viên thuốc bằng một lớp sáp ong mới

Giấu thông tin

Thủy vân dễ vỡ

Fragile watermarking

Thủy vân ẩn

Imperceptible watermarking

Thủy vân hiện

Visble watermarking

Những viên thuốc mang tin mật đã ngụy trang được để cùng với các viên thuốc thông thường khác và lọt qua mọi sự kiểm soát một cách dễ dàng

Mực không màu là phương tiện hữu ích cho bảo mật thông tin trong một thời gian dài Người Romans cổ đã biết sử dụng những chất sẵn có như nước quả, nước tiểu

và sữa viết các thông báo bí mật giữa các hàng văn tự thông thường Khi được hơ nóng, những thứ mực này trở nên sẫm mầu và có thể đọc được Mực không màu cũng vẫn còn được sử dụng rất gần đây, chẳng hạn trong chiến tranh thế giới thứ II [5]

Ý tưởng về che giấu thông tin đã có hàng ngàn năm trước nhưng kỹ thuật này được dùng chủ yếu trong quân đội và trong các cơ quan tình báo Mãi cho tới vài thập niên gần đây, giấu tin mới nhận được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và các viện công nghệ thông tin với nhiều công trình nghiên cứu Sự phát triển của thông tin số và mạng truyền thông (đặc biệt là mạng Internet) cùng với các kỹ thuật sao chép hoàn hảo, kỹ thuật chỉnh sửa, thay thế tinh vi đã và đang làm nảy sinh nhiều vấn đề nhức nhối về nạn ăn cắp bản quyền, xuyên tạc trái phép, lan truyền thông tin bất hợp pháp

1.1.4 Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản

Mô hình của kỹ thuật giấu tin được mô tả trong hình 1.2 và 1.3

Hình 1.2 Lược đồ chung cho quá trình giấu tin

Hình 1.2 biểu diễn quá trình giấu tin cơ bản Trong đó, phương tiện chứa tin có thể bao gồm: văn bản, ảnh, audio, video… Thông tin cần giấu tùy theo mục đích của người sử dụng, nó có thể là các thông điệp, các logo, hình ảnh bản quyền… Thông tin được giấu vào trong phương tiện chứa tin nhờ môt bộ nhúng Bộ nhúng là những chương trình theo những thuật toán để giấu tin và được thực hiện với một khóa bí mật

Bộ nhúng thông tin

Phân phối

giống như trong một số hệ mật mã Đầu ra của quá trình giấu tin là phương tiện chứa

đã được giấu Các phương tiện này có thể được phân phối trên mạng [7]

Hình 1.3 mô tả quá trình giải mã thông tin đã giấu Với đầu vào là phương tiện đã chứa tin giấu, một bộ giải mã tin (tương ứng với bộ nhúng) cùng với khóa sẽ thực hiện việc giải mã thông tin Đầu ra của quá trình là phương tiện chứa tin và thông tin đã giấu Trong trường hợp cần thiết, thông tin giấu lấy ra có thể được xử lý, kiểm định và

so sánh với thông tin đã giấu ban đầu

Hình 1.3 Lược đồ cho quá trình giải mã

1.1.5 Các ứng dụng của kỹ thuật giấu thông tin

Bảo vệ quyền tác giả: Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thủy vân số Một

thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả gọi là thủy vân sẽ được nhúng vào trong sản phẩm, thủy vân đó chỉ một mình người chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm

đó có và được dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm Yêu cầu kỹ thuật đối với ứng dụng này là thủy vân phải tồn tại bền vững cùng sản phẩm, muốn bỏ thủy vân này mà không được phép của người chủ sở hữu thì chỉ có cách phá hủy sản phẩm [8]

Xác thực thông tin hay phát hiện xuyên tạc thông tin: Một tập các thông tin sẽ

được giấu trong các phương tiện chứa sau đó sử dụng để nhận biết xem trên các phương tiện gốc đó có bị thay đổi hay không Các thủy vân nên được ẩn để tránh sự tò

mò của kẻ thù, hơn nữa việc làm giả các thủy vân hợp lệ hay xuyên tạc thông tin nguồn cũng được xem xét Trong các ứng dụng thực tế, người ta mong muốn tìm được

vị trí bị xuyên tạc cũng như phân biệt được các thay đổi Yêu cầu chung đối với các ứng dụng là khả năng giấu thông tin cao và thủy vân không cần bền vững

Bộ giải

mã tin Khóa

Thông tin giấu

Phương tiện chứa tin (audio, ảnh, video,…)

Phương tiện chứa đã được giấu tin

Phân

phối

Kiểm định

Giấu vân tay hay dán nhãn: Thủy vân trong các ứng dụng này được sử dụng để

nhận diện người gửi hay người nhận của một thông tin nào đó Yêu cầu của ứng dụng này là đảm bảo độ an toàn cao cho các thủy vân tránh sự xóa giấu vết trong phân phối

Kiểm soát sao chép: Các thủy vân trong những trường hợp này được sử dụng để

kiểm soát sao chép đối với các thông tin Các thiết bị phát hiện ra thủy vân thường được gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc ghi Các ứng dụng loại này cũng yêu cầu thủy vân phải được đảm bảo an toàn và cũng sử dụng phương pháp phát hiện thủy vân

đã giấu mà không cần thông tin gốc

Giấu tin mật: Các thông tin giấu được trong những trường hợp này càng nhiều

càng tốt, việc giải mã để nhận được thông tin cũng không cần phương tiện chứa ban đầu Các yêu cầu mạnh về tính bền vững không cần thiết lắm, thay vào đó là thông tin giấu phải đảm bảo tính bí mật và giảm thời gian lưu thông trên đường truyền

1.2 Giấu tin trong dữ liệu đa phương tiện

1.2.1 Giấu tin trong ảnh

Hiện nay, giấu tin trong ảnh chiếm tỉ lệ lớn nhất hệ thống giấu tin trong đa phương tiện Bởi lẽ lượng thông tin được trao đổi bằng hình ảnh là rất lớn, hơn nữa chúng còn đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng an toàn thông tin như: xác thực thông tin, bảo vệ quyền tác giả, điều khiển truy cập, xác định xuyên tạc thông tin Từ việc nghiên cứu kỹ thuật giấu tin trong ảnh số chuyển sang kỹ thuật giấu tin trong các phương tiện khác như audio, video, trong văn bản,… không có gì khó khăn về nguyên tắc Chính vì lẽ đó, giấu tin trong ảnh đã và đang được nhiều tổ chức, các trường đại học, các viện nghiên cứu, các cá nhân quan tâm và đầu tư nghiên cứu [12]

Thông tin được giấu cùng với dữ liệu ảnh nhưng chất lượng ảnh rất ít thay đổi và người ta khó có thể nhận thấy bằng mắt thường Sau vụ khủng bố ngày 11 tháng 9 năm

2001 gây chấn động không chỉ nước Mĩ mà cả thế giới, có một số nhận định cho rằng chính trùm khủng bố quốc tế Osama Binladen đã dùng cách thức giấu thông tin trong ảnh để liên lạc với đồng bọn và chúng đã quan mặt được cục tình báo trung ương Mĩ

và các cơ quan an ninh quốc tế Sự việc này càng cho thấy việc nghiên cứu các vấn đề liên quan đến giấu tin trong ảnh càng trở nên quan trọng

1.2.2 Giấu tin trong audio

Giấu tin trong audio mang những đặc điểm riêng khác với giấu tin trong các đối tượng đa phương tiện khác Một trong những yêu cầu cơ bản của giấu tin là đảm bảo

tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu gốc Để đảm bảo yêu cầu này, kỹ thuật giấu tin trong audio phụ thuộc vào thính giác con người (HAS - Human Auditory System) HAS nghe được các tín hiệu ở dải tần rộng và công suất cao nhưng ngược lại cũng kém trong việc phát hiện sự khác biệt của các dải tần và công suất Điều này có nghĩa là các âm thanh to, cao tần có thể che giấu được các âm thanh nhỏ, thấp một cách dễ dàng Một vấn đề khó khăn nữa của giấu tin trong môi trường audio đó là kênh truyền tin Kênh truyền hay băng thông chậm sẽ ảnh hưởng đến chất lượng thông tin sau khi giấu Các phương pháp giấu tin trong audio thường lợi dụng điểm yếu trong hệ thống thính giác con người

1.2.3 Giấu tin trong video

Giấu tin trong video cũng được quan tâm phát triển và có nhiều ứng dụng như kiểm soát sao chép thông tin, xác thực thông tin và bảo vệ bản quyền tác giả Một phương pháp giấu tin được đưa ra bởi Cox là phương pháp phân bố đều Ý tưởng cơ bản của phương pháp là phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số dữ liệu gốc Nhiều nhà nghiên cứu đã dùng những hàm cosin riêng và các hệ số truyền sóng riêng

để giấu tin Trong các thuật toán khởi nguồn thì thường các kỹ thuật cho phép giấu các ảnh vào trong video nhưng thời gian gần đây các kỹ thuật cho phép giấu cả âm thanh

và hình ảnh vào video [6] Như phương pháp của Swanson giấu được hai bit vào khối 8*8 [9] Hay gần đây nhất là phương pháp của Mukherjee là giấu audio vào video sử dụng cấu trúc lưới đa chiều… Kỹ thuật giấu thông tin trong video áp dụng cả đặc điểm thị giác và thính giác của con người

Kỹ thuật giấu tin đang được áp dụng cho nhiều loại đối tượng chứ không chỉ riêng dữ liệu đa phương tiện Gần đây đã có nghiên cứu giấu tin trong văn bản, cơ sở

dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu XML, cho phép mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới

1.2.4 Giấu tin trong văn bản

Trong việc trao đổi thông tin qua hệ thống máy tính, văn bản chiếm một tỷ lệ rất lớn so với các loại phương tiện chứa tin khác Tuy vậy, giấu tin trong văn bản lại chưa được quan tâm nghiên cứu nhiều Các nghiên cứu về giấu tin trong văn bản được chia thành hai hướng, thứ nhất là văn bản chứa là những văn bản được chụp lại và lưu trên máy như một ảnh nhị phân Theo hướng này, các kỹ thuật giấu tin được thực hiện như giấu tin trong ảnh nhị phân Hướng thứ hai, phương tiện chứa sử dụng cho quá trình giấu tin được lưu dưới dạng văn bản Theo hướng này, các kỹ thuật giấu tin cũng tiến

hành như giấu tin trong ảnh bằng cách thay đổi một số ký tự tại một số vị trí trên văn bản mà không làm ảnh hưởng nhiều đến nội dung văn bản gốc

1.3 Những đặc trưng và tính chất của giấu tin trong ảnh

Giấu tin trong ảnh chiếm vị trí chủ yếu trong các kỹ thuật giấu tin Đối tượng ảnh

là một đối tượng dữ liệu tĩnh Dữ liệu ảnh có nhiều định dạng, mỗi định dạng có những tính chất khác nhau nên các kỹ thuật giấu tin trong ảnh thường chú ý đến những đặc trưng và các tính chất cơ bản sau đây [2, 4]:

 Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh

Dữ liệu gốc ở đây là dữ liệu ảnh tĩnh, dù đã giấu tin vào trong ảnh hay chưa thì khi ta xem ảnh bằng thị giác, dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời gian Điều này cũng tạo ra sự khác biệt lớn giữa các kỹ thuật giấu tin trong ảnh với các kỹ thuật giấu tin trong audio hay video

 Kỹ thuật giấu phụ thuộc loại ảnh

Kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào các loại ảnh khác nhau Đối với ảnh đen trắng, ảnh xám hay ảnh màu, mỗi loại ta lại có các kỹ thuật riêng phụ thuộc đặc trưng của ảnh

 Kỹ thuật giấu tin lợi dụng tính chất hệ thống thị giác của con người

Giấu tin trong ảnh ít nhiều cũng gây ra những thay đổi trên dữ liệu ảnh gốc Dữ liệu ảnh được quan sát bằng hệ thống thị giác của con người nên các kỹ thuật giấu tin phải đảm bảo một yêu cầu cơ bản là những thay đổi trên ảnh phải rất nhỏ sao cho mắt thường khó nhận ra được sự thay đổi đó, để đảm bảo độ an toàn cho thông tin giấu Rất nhiều kỹ thuật đã lợi dụng các tính chất của hệ thống thị giác để giấu tin chẳng hạn như mắt người cảm nhận sự biến đổi về độ chói kém hơn sự biến đổi về màu hay cảm nhận của mắt về màu da trời là kém nhất trong ba mầu cơ bản RGB

 Giấu thông tin trong ảnh tác động lên dữ liệu ảnh nhưng không thay đổi kích thước ảnh

Các thuật toán thực hiện công việc giấu thông tin sẽ được thực hiện trên dữ liệu của ảnh Dữ liệu ảnh bao gồm cả phần đầu, bảng màu (có thể có hoặc không) và dữ liệu ảnh Khi giấu thông tin, các phương pháp giấu đều biến đổi các giá trị của các bit trong dữ liệu ảnh chứ không thêm vào hay bớt đi dữ liệu ảnh Do vậy kích thước ảnh không thay đổi

 Đảm bảo chất lượng ảnh sau khi giấu

Đây là một yêu cầu quan trọng đối với giấu tin trong ảnh Sau khi giấu tin bên trong, ảnh phải đảm bảo được yêu cầu không bị biến đổi Yêu cầu này dường như khá đơn giản đối với ảnh màu và ảnh đa cấp xám nhưng đối với ảnh đen trắng thì phức tạp hơn nhiều Bởi vì ảnh đen trắng mỗi điểm ảnh chỉ là đen hoặc trắng, nếu ta biến đổi một bit đen thành trắng hoặc ngược lại thì có thể rất dễ bị phát hiện Do đó yêu cầu đối với giấu tin trong ảnh màu hay ảnh đa cấp xám và trong ảnh đen trắng là khác nhau Ảnh màu thì các thuật toán chú trọng vào việc làm sao giấu được càng nhiều thông tin càng tốt thì các thuật toán với ảnh đen trắng tập trung để làm thế nào thông tin giấu khó bị phát hiện nhất

 Thông tin trong ảnh sẽ bị biến đổi nếu có bất cứ biến đổi nào trên ảnh

Vì phương pháp giấu tin trong ảnh dựa trên việc điều chỉnh các giá trị của các bit theo một quy tắc nào đó và khi giải mã sẽ theo các giá trị đó để tìm được thông tin giấu Theo đó, nếu một phép biến đổi nào đó trên ảnh làm thay đổi giá trị của các bit thì sẽ làm cho thông tin giấu bị sai lệch Nhờ đặc điểm này mà giấu thông tin trong ảnh

có tác dụng xác thực và phát hiện xuyên tạc thông tin [2]

 Vai trò của ảnh gốc khi giải tin

Các kỹ thuật giấu tin phải xác định rõ ràng quá trình lọc ảnh để lấy thông tin giấu cần đến ảnh gốc hay không Đa số các kỹ thuật giấu tin mật thường không cần ảnh gốc khi giải mã Thông tin được giấu trong ảnh sẽ được mang cùng với dữ liệu ảnh, khi giải mã chỉ cần ảnh đã mang thông tin giấu mà không cần dùng đến ảnh gốc để so sánh đối chiếu

1.4 Các hướng tiếp cận của kỹ thuật giấu tin trong ảnh

1.4.1 Tiếp cận trên miền không gian ảnh

Đây là hướng tiếp cận cơ bản và tự nhiên trong số các kỹ thuật giấu tin Miền không gian ảnh là miền dữ liệu ảnh gốc, tác động lên miền không gian ảnh chính là tác động lên các điểm ảnh, thay đổi giá trị trực tiếp của các điểm ảnh Đây là hướng tiếp cận tự nhiên bởi vì khi nói đến việc giấu tin trong ảnh người ta thường nghĩ ngay đến việc thay đổi giá trị các điểm ảnh nguồn Một phương pháp phổ biến của hướng tiếp cận này là phương pháp tác động đến bit ít quan trọng nhất của mỗi điếm ảnh [1]

Ý tưởng cơ bản của phương pháp tác động đến bit ít quan trọng nhất (LSB - Least Significant Bit) của các điểm ảnh là chọn ra từ mỗi điểm ảnh các bit ít có ý nghĩa nhất về mặt tri giác để sử dụng cho việc giấu tin Việc bit nào được coi là ít tri giác

nhất và bao nhiêu bit có thể được lấy ra để thay thế đều phụ thuộc vào tính chất hệ thống thị giác của con người và nhu cầu về chất lượng ảnh trong các ứng dụng Ví dụ với ảnh mầu, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 24 bit tương ứng với ba màu cơ bản RGB, mỗi màu 1 byte Người ta sử dụng tính chất là mắt người cảm nhận về màu B kém hơn so với màu R và G Vì thế mà người ta thường chọn bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn màu B của mỗi điểm ảnh để giấu tin Thay đổi bit cuối cùng trong 8 bit biểu diễn màu B chỉ làm cho giá trị biểu diễn màu B tăng hoặc giảm đi 1 đơn vị Như vậy, bit LSB trong ví dụ này là bit thứ 24 của mỗi điểm ảnh Một số thuật toán muốn giấu nhiều thông tin hơn và chấp nhận chất lượng ảnh thấp hơn một chút có thể sử dụng bít cuối cùng của mỗi byte màu RGB làm bit LSB Vậy có 3 bit LSB

Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhiều hạn chế, chẳng hạn như không đảm bảo được tính bền vững của thông tin giấu đối với các thao tác biến đổi như quay ảnh hoặc nén ảnh JPEG

1.4.2 Tiếp cận trên miền tần số ảnh

Trong một số trường hợp cách khảo sát trực tiếp ở trên cũng gặp phải khó khăn nhất định hoặc rất phức tạp và hiệu quả không cao, do đó ta có thể dùng phương pháp khảo sát gián tiếp thông qua các kỹ thuật biến đổi Các biến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang miền khác và như vậy tín hiệu và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong miền mới với các biến số mới

Mỗi cách biến đổi sẽ có những thuận lợi riêng, tùy từng trường hợp mà sử dụng biến đổi nào Sau khi khảo sát, biến đổi xong các tín hiệu và hệ thống rời rạc trong miền các biến số mới này, nếu cần thiết có thể dùng các biến đổi ngược để đưa chúng

về miền biến số độc lập

Phương pháp khảo sát gián tiếp sẽ làm đơn giản rất nhiều các công việc gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trong miền biến số độc lập tự nhiên Hệ thống rời rạc cần khảo sát chính là không gian các điểm ảnh Có nhiều phép biến đổi trong

đó phổ biến là biến đổi Fourier DFT, biến đổi Cosin rời rạc DCT, biến đổi sóng nhỏ DWT… Đây là những phép biến đổi được sử dụng nhiều trong các kỹ thuật xử lý ảnh Trong giấu tin, nó cũng được sử dụng, đặc biệt trong các kỹ thuật thủy vân

1.5 Một số phương pháp giấu tin mật trong ảnh

1.5.1 Giấu tin mật trong khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1

1.5.1.1 Ý tưởng

Đây là kỹ thuật đơn giản nhất trong các kỹ thuật giấu tin Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật này là chia một ảnh thành các khối nhỏ và trong mỗi khối nhỏ sẽ giấu một bit thông tin Dựa vào tính chẵn lẻ của tổng số các bit 1 trong khối để qui định giấu bit 1 hay 0 Cụ thể sau khi giấu thì tổng số các bit 1 trong khối và bit cần giấu sẽ có cùng tính ―chẵn lẻ‖ Thuật toán này dùng cho ảnh đen trắng, ảnh mầu và ảnh đa cấp xám Tuy nhiên, trong phần trình bày ở mục ngay sau đây sẽ minh họa thuật toán cho ảnh đen trắng, phần trình bày áp dụng thuật toán cho ảnh mầu và ảnh đa cấp xám sẽ được nói đến tiếp sau

1.5.1.2 Thuật toán giấu tin

Input:

 Một file ảnh bitmap đen trắng FF

 Một file thông tin cần giấu Fb

 Một khóa K (đó là kích thước khối nhỏ)

Output:

 Một file ảnh F’ đã giấu tin

Cách thức thực hiện:

a) Tiền xử lý

Chuyển file thông tin cần giấu Fb sang dạng xâu nhị phân D=b 1 b 2 …b k

Đọc header của ảnh (phần chứa thông tin ảnh), đọc bảng mầu, sau đó đọc toàn bộ

dữ liệu ảnh vào một mảng hai chiều (ma trận) M để sử dụng cho việc giấu tin b) Quá trình giấu tin

Bước 1: Chia ma trận M thành các khối nhỏ B i kích thước K = mxn

Bước 2: Giấu bit dữ liệu b i vào khối B i

For each B i

if sum(B i )  b i (mod 2) then

giữ nguyên khối B i

else

B’ i đảo bit bất kì trong B i

End;

Giải thích thuật toán:

 Chia M thành các khối nhỏ có kích thước K (K = m x n) Giả sử ảnh gốc ban đầu

có kích thước M x N, ảnh gốc được chia thành các khối nhỏ, tổng số các khối nhỏ sẽ là k = (M x N)/ (m x n) khối Vì là ảnh đen trắng nên mỗi khối là một ma trận hai chiều của các giá trị 0 và 1

Giả sử cần giấu 1 bit dữ liệu b vào một khối B Kí hiệu sum(B) là tổng số điểm ảnh đen (điểm ảnh có giá trị bằng 1) trong khối B Kí hiệu x  y (mod z) hai số tự nhiên x và y đồng dư theo modulo z Như vậy x  y (mod 2) cho biết x và y có cùng tính chẵn lẻ Ta xét hai trường hợp sau:

Trường hợp thứ nhất: sum(B)  b (mod 2), khối B thỏa mãn tính chất để giấu bit

dữ liệu b Ta không cần thay đổi gì và xem như bit b đã được giấu

Trường hợp thứ hai: sum(B)  b (mod 2) Ta phải sửa khối B để đảo tính chẵn lẻ của sum(B) Dễ thấy ta chỉ cần đảo một bit bất kỳ trong B thì sum(B) sẽ tăng hoặc giảm 1 đơn vị Gọi B’ là khối kết quả thu được từ khối B sau khi đã đảo một bit trong B Ta có sum(B’)  b (mod 2)

Thí dụ:

Xét thí dụ dưới đây minh họa cho hai trường hợp trên

Cho khối B như sau

0 1 0 0

1 0 1 1

1 1 0 1

0 0 0 1 Khối B kích thước K = 4 x 4, sum(B) = 8

(a) Giả sử ta muốn giấu bit b = 1 vào khối B

Số lượng bít 1 trong khối B là 8, sum(B) = 8 Do đó sum(B)  1 (mod 2) Như vậy khối B không thỏa mãn yêu cầu Để giấu bit 1 vào khối B ta thay đổi một bit bất

kỳ trong khối, thường là thay đổi tại vị trí của bit thông tin rõ vào bít của khối tương

ứng (nếu chúng trái dấu nhau) đổi bit 0 thành bít 1 hoặc bít 1 thành bít 0, ta thu được khối B’ Giả sử ta đổi như hình sau:

Hình 1.4 Thay đổi bit trong khối B

Khi đó ta có sum(B’) = 7, do đó ta được sum(B’)  1 (mod 2)

(b) Giả sử ta giấu bit b = 0 vào khối B

Ta có sum(B) = 8, nên sum(B)  0 (mod 2) Khối B được bảo toàn và bit dữ liệu

b = 0 coi như đã được giấu

Trong thuật toán giấu tin này, khóa đơn giản chỉ là kích thước khối K = m x n Nếu biết kích thước của khối thì ta dễ dàng giải mã theo quy tắc sau

c) Quá trình giải tin giấu

Input

 F’ là ảnh đã được giấu dãy bit bí mật D

K là khóa bí mật, đó là kích thước khối nhỏ đã được xác định trước

Output

 F là file ảnh chứa tin đã được giấu

 D là dãy bit bí mật đã giấu

Các bước thực hiện

Đọc header ảnh để biết các thông tin về ảnh, đọc bảng mầu, đọc phần dữ liệu ảnh

vào ma trận hai chiều M

 Chia M thành các khối nhỏ với kích thước K

Theo một thứ tự xác định trước, xét từng khối nhỏ B, giải tin theo quy tắc sau

- Nếu tổng số các bit 1 là lẻ thì ta thu được bit giấu là 1

- Nếu tổng số các bit 1 là chẵn thì ta thu được các bit giấu là 0

Như vậy, sau khi xử lý hết các khối đã giấu ta thu được chuỗi bit đã giấu b’

Chuyển file xâu bit nhị phân sang file văn bản

1.5.1.3 Phân tích thuật toán

Thuật toán giấu tin trong ảnh dựa vào tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 ở trên là rất đơn giản Sau khi nghiên cứu thuật toán này ta có thể đưa ra một số nhận định sau:

Việc chọn kích thước khối để giấu tin cần căn cứ vào kích thước ảnh và lượng tin cần giấu sao cho các thông tin giấu có thể giàn trải trên toàn ảnh Ví dụ nếu ta có ảnh kích thước 512 x 512 pixel và có một lượng thông tin cần giấu là 100 kí tự Như vậy, file thông tin nhị phân cần giấu là 100 x 8 = 800 bit Ta có thể thấy để giấu hết thông tin cần ít nhất 800 khối, vậy thì kích thước khối ta có thể chia trên ảnh là (512x512)/800=327 (dư 544) Với cách tính này thì kích thước tối đa của một khối là 327 Chẳng hạn ta có thể chọn kích thước cho một khối 20x16, 30x15… Nên chọn khối có kích thước lớn vì như vậy trong trường hợp các khối

bị thay đổi thì khoảng cách các bit bị biến đổi sẽ thưa hơn và làm cho ảnh sau khi giấu khó nhận biết hơn

Với thuật toán này việc chọn khối khá đơn giản Ta có thể bắt đầu từ khối đầu tiên và các khối tiếp theo một cách tuần tự Tuy nhiên ta có thể làm khó thuật toán hơn bằng cách chọn ngẫu nhiên một khối chưa giấu tin ở mỗi lần giấu Khi

đó ta đã làm tăng độ an toàn của thuật toán vì khóa lúc đó còn bao gồm cả chỉ số khối đã giấu tin cho từng bit Hoặc ta có thể thay đổi kích thước khối ở mỗi lần giấu Chẳng hạn như lần thứ nhất có kích thước khối là 8x8, lần thứ hai là 8x12,… trong những trường hợp này thì khóa sẽ là kích thước khối ở mỗi lần giấu

Bản chất của kỹ thuật giấu tin trong ảnh đen trắng đó là một quy ước nào đó dưới dạng một mệnh đề (tân từ) P Nếu tân từ P được thỏa thì ứng với bit 1, ngược lại ứng với bit 0 Tân từ P trong thuật toán trên là sum(B)  b (mod 2)

1.5.1.4 Áp dụng thuật toán cho ảnh màu và ảnh đa cấp xám

Nhược điểm cơ bản của phương pháp dùng ảnh đen trắng là thông tin giấu vào

đó được rất ít Nếu giấu nhiều thông tin thì ảnh sẽ thay đổi và người ta dễ dàng phát hiện ra sự có mặt của thông tin ẩn Do đó khi giấu thông tin mật người ta thường chọn ảnh màu hoặc ảnh đa cấp xám Các ảnh màu và ảnh đa cấp xám có giá trị mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng nhiều bít Trong dãy các bít này có một bít được gọi là bít ít quan trọng nhất (LSB – Least Significant Bit) LSB là bit mà khi ta đảo giá trị của nó

thì điểm màu chỉ bị thay đổi ít nhất Thí dụ với ảnh đa cấp xám, mỗi mức xám g được biểu diễn bởi số nguyên không âm, thì mức xám g sẽ sai khác ít nhất so với hai mức xám liền kề là g–1 và g+1 Trong trường hợp này bít LSB chính là bit thấp nhất trong dạng biểu diễn nhị phân của g Hầu hết các thuật toán giấu tin trên ảnh mầu hoặc ảnh

đa cấp xám đều áp dụng gián tiếp thuật toán giấu tin trên ảnh đen trắng theo sơ đồ sau:

Bước 1: Tạo ảnh đen trắng F từ ảnh mầu Fc bằng một kỹ thuật nào đó Chẳng hạn lấy từ mỗi điểm màu trong Fc một bít quan trọng nhất để làm một điểm ảnh cho F

Bước 2: Giấu tin vào ảnh đen trắng F để thu được ảnh đen trắng F’

Bước 3: Đưa lại các bit của F’ vào mỗi điểm ảnh màu tương ứng của Fc để thu được ảnh màu kết quả là F’c

Như vậy, thuật toán giấu tin trong ảnh đen trắng là cơ sở cho các thuật toán giấu tin nói chung

1.5.2 Kỹ thuật giấu tin Wu _ Lee

Kỹ thuật giấu tin theo khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 trong khối ở trên thể hiện độ an toàn không cao do chỉ có duy nhất kích thước khối là khóa cho quá trình giấu tin, đồng thời ảnh chứa thông tin giấu cũng dễ bị phát hiện do kỹ thuật có thể sẽ đảo bit trong các khối ảnh toàn màu đen hoặc màu trắng dẫn tới sự bất thường ở

vị trí đảo so với các điểm lân cận trong khối

Thuật toán giấu tin trong ảnh đen trắng do M.Y.Wu và J.H.Lee đưa ra năm 1989 [11] đã khắc phục được phần nào những tồn tại nêu trên bằng cách đưa thêm khóa K cho việc giấu tin và các điều kiện để đảo bít trong mỗi khối

Trước khi xem xét thuật toán này ta đưa ra một số định nghĩa sau:

Định nghĩa 1.1: Gọi x và y là hai bit tùy ý, phép nhân bit kí hiệu là  trên hai bit

x và y ; phép cộng loại trừ (còn gọi là phép XOR) kí hiệu là  trên hai bit x và y được định nghĩa thông qua bảng chân trị dưới đây

Với mỗi ma trận A, kí hiệu A[i,j] là phần tử trên hàng i, cột j của ma trận A Hai phép toán trên cũng được mở rộng cho các dãy bit hoặc cho các ma trận bit

Định nghĩa 1.2: hai ma trận A và B có cùng kích thước m x n ta định nghĩa

A  B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j]  B[i,j]

A  B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j]  B[i,j]

Định nghĩa 1.3: phép nhân theo vị trí trên hai ma trận A và B (các phần tử là các

số nguyên) có cùng kích thước như sau:

A  B = C, trong đó C[i,j] = A[i,j] * B[i,j]

Định nghĩa 1.4: Với ma trận số B ta định nghĩa sum(B) là tổng tất cả các phần tử của ma trận B Nếu B là ma trận bit thì sum(B) chính là tổng số các bit 1 có trong B

1.5.2.1 Ý tưởng

Với mục tiêu là giấu được càng nhiều thông tin vào trong ảnh mà vẫn đảm bảo được chất lượng ảnh càng tốt, ý tưởng chính của thuật toán là chia ảnh ra thành các khối bằng nhau, tìm khối nào ít bị phát hiện nhất, giấu một bit thông tin vào khối đó

1.5.2.2 Mô tả thuật toán

a) Quá trình giấu tin

If 0< sum(F i K) < sum(K) then

Chuyển bước 3 để giấu thông tin vào khối F i ,

Else giữ nguyên khối F i

Bước 3: Giả sử bit cần giấu vào khối Fi là b, thay đổi Fi như sau:

if sum(F i K) mod 2 = b then

giữ nguyên F i

else if sum(F i K) = 1 then

chọn ngẫu nhiên một bit [j,k] thỏa đồng thời F i [j,k] = 1 và K[j,k] = 1 Đảo giá trị của bit F i [j,k] = 1

else if sum((F i K) = sum(K) – 1 then

Chọn ngẫu nhiên một bit [j,k] thỏa F i [j,k] = 1 và K[j,k] = 1 Đảo giá trị của bit F i [j,k] = 0

else

Chọn ngẫu nhiên một bit [j,k] mà K[j,k] = 1

Đảo giá trị của bit F i [j,k] từ 1 thành 0 hoặc từ 0 thành 1

Hình 1.6 Minh họa giấu dữ liệu D = “101” vào 4 khối ảnh nhị phân

Với khối F1: Ta có b=1, sum(F1  K) = 5, suy ra sum(F1  K) mod 2 = 1 Ta giữ nguyên F1 Coi như bit đầu tiên đã được giấu trong F1

Với khối F2: Ta có b=0,sum(F2  K) = 7, suy ra sum(F1  K) mod 2 = 1b Nhưng sum(F1  K) = 7 = sum(K) -1 nên ta chọn ngẫu nhiên phần tử [4,2] để đảo bit trong khối F2 vì với phần tử này ta có F2[4,2] = 1 và K[4,2] = 1 Ta thu được khối F’2 Bằng cách đảo bít của F2[4,2] = 0

 Với khối F3: sum(F3  K ) = 8 = sum(K) nên ta không giấu được bit dữ liệu tiếp theo vào khối này

 Với khối F4, Ta có b=1, sum(F4  K) = 4, nên sum(F4 K) mod 2 = 0  b Chọn ngẫu nhiên ô F4[3,1] ứng với K[3,1] = 1 đảo bit của F4[3,1] từ 0 thành 1 ta thu được khối F’4

Kết quả được minh họa trên hình 1.6(c)

a) Quá trình giải tin

Input

F’ là ảnh đã được giấu dãy bit bí mật D

K là ma trận khóa bí mật, kích thước mxn

Output

F là file ảnh chứa tin đã được giấu

D là dãy bit bí mật đã giấu

Các bước thực hiện

Đọc header ảnh để biết các thông tin về ảnh, đọc bảng mầu, đọc phần dữ liệu ảnh vào ma trận hai chiều M

 Chia M thành các khối nhỏ F’ i với kích thước mxn

For each F’ i

if 0<sum(F’ iK)<sum(K) then

b=sum(F’ iK) mod 2

Trong đó b là bít nhị phân đã được giấu

1.5.2.3 Phân tích thuật toán

Trong mục này ta phân tích khả năng đối phương phát hiện ảnh có giấu tin hoặc trong trường hợp xấu hơn, đối phương phát hiện được cả khóa bí mật K

Nếu có ảnh gốc F và ảnh đã giấu tin F’, bằng một thủ tục đối sánh đơn giản đối phương có thể phát hiện ra ảnh có giấu tin hay không Nếu F = F’ thì ảnh không bị giấu tin, ngược lại F khác F’ thì ảnh có thể bị giấu tin

Trước hết chúng ta xem xét vấn đề khóa K Việc chọn khóa K nhằm làm tăng độ

mật của thuật toán Nếu như trước đây chỉ biết kích thước của khối là m x n thì đối phương rất dễ khai thác được bản tin mật Ở đây còn phải biết thêm giá trị cụ thể của khóa K

Phép toán F iK qui định thuật toán chỉ được phép sửa các bit trong khối Fi ứng với bit 1 trong khóa K Như vậy khóa K được xem như một mặt nạ Tuy nhiên, ta vẫn

có thể thay phép toán  bởi phép toán khác, chẳng hạn phép toán 

Tiếp theo chúng ta xét đến điều kiện 0 < sum(F iK) < sum(K) qui định nếu khối

Fi K toàn 0 hoặc giống như khóa K thì không được giấu tin để tránh bị lộ Nếu một khối Fi toàn điểm trắng được truyền đi thì kẻ thù khi bắt được thông tin sẽ dễ dàng tìm

được ra vị trí 1 của khóa K Do vậy ta không dùng trường hợp sum(F iK) = 0 để giấu tin Với trường hợp sum(F i K) = sum(K) nếu Fi toàn điểm đen thì vị trí bít thay đổi cũng là vị trí mà bít tương ứng ở khóa K là 1 Để tránh hai trường hợp trên thuật toán đưa ra điều kiện: 0<sum(FiK)<sum(K) khi giấu một bit thông tin vào khối Fi Nhưng cho dù thế đi chăng nữa thì vị trí tương ứng với bit bị thay đổi cũng tương ứng với bit

ở vị trí đó trong khóa K có giá trị 1, và bit không bao giờ bị thay đổi tương ứng sẽ là bit 0 ở vị trí đó trong khóa K Và như thế việc chọn khóa K như thế nào là một công việc hết sức quan trọng

Trong bước 3 chỉ thực hiện tối đa một phép đảo một bit của khối F i để thu được khối F’i nhằm đảm bảo tính bất biến Do việc giấu tin vào khối chỉ cần thay đổi tối đa

một bit nên việc chọn bit nào trong Fi để đảo cần tuân thủ nguyên tắc: Nếu FiK có nhiều bit 1 thì chọn bit 1, ngược lại nếu FiK có quá ít bit 1 thì chọn bit 0 Nguyên tắc này làm giảm khả năng bit đảo bị phát hiện

Vì K là khóa bí mật nên thông tin đã được nhúng là bí mật Thuật toán này làm thay đổi nhiều nhất một bit của khối Fi khi giấu một bit thông tin vào trong khối nên với một khối có kích thước m x n đủ lớn thì sự thay đổi của Fi là nhỏ

Ảnh F được lựa chọn để giấu thông tin cũng phải được chọn kĩ càng Nếu một ảnh có quá nhiều điểm đen hoặc điểm trắng thì tỉ lệ bit giấu được sẽ rất thấp Thông thường người ta chọn ảnh gốc là các ảnh lạ, chẳng hạn ảnh cá nhân để giấu tin nhằm tăng độ bảo mật

Nói chung, thuật toán Wu_Lee vẫn chưa đạt được những yêu cầu cần thiết về khả năng giấu, độ an toàn thông tin cũng như chất lượng ảnh Tuy nhiên đó là áp dụng đối với ảnh đen trắng, nếu ta áp dụng kỹ thuật này với ảnh màu và ảnh đa cấp xám thì sẽ thu được kết quả khả quan hơn

1.5.3 Kỹ thuật giấu tin Yuan_Pan_Tseng

Yu Yuan, Hsiang Kuang Pan và Yu Chee Tseng đã phát triển một kỹ thuật giấu tin mới trên cơ sở của thuật toán Wu_Lee Kỹ thuật này sử dụng một ma trận khóa và một ma trận trọng số để giấu tin Thuật toán đảm bảo được độ an toàn của thông tin giấu và cũng giấu được nhiều thông tin trong ảnh bằng cách chỉ thay đổi nhiều nhất 2 bit trong mỗi khối ảnh Đối với ảnh đen trắng thì kỹ thuật này có nhược điểm là chất lượng ảnh chưa cao, dễ bị phát hiện Trước khi đi vào chi tiết kỹ thuật ta đưa ra một số định nghĩa dùng trong thuật toán

Định nghĩa 1.5: Khóa bí mật là một ma trận nhị phân có cùng kích thước mxn với kích thước của khối ảnh Khóa được dùng một cách bí mật mà chỉ có người gửi và người nhận đích thực mới biết được

Định nghĩa 1.6: Ma trận W trọng số cấp r là một ma trận số nguyên có kích thước bằng kích thước của khối ảnh mxn và thỏa mãn các điều kiện sau:

(i) W là ma trận số nguyên có các phần tử nằm trong khoảng giá trị (0,…,2r-1) với r là một số nguyên dương cho trước thỏa mãn 2r

< mxn

(ii) Mỗi phần tử có giá trị từ 1 đến 2r -1 xuất hiện ít nhất một lần trong ma trận Định nghĩa 1.7: Phép đảo bit (bitwise) là một phép biến đổi trên các bit nhị phân Đảo bit b tương đương với phép biến đổi thay b bởi 1-b

Định nghĩa 1.8: Với mỗi số nguyên dương p, ta xét tập các số dư trong phép chia cho p, Zp={0, 1, 2, …, p-1} Trên Zp ta thực hiện các phép toán theo modulo p như sau: x, y  Zp:

- Phép cộng: x+y (mod p) = (x +y) mod p

- Phép lấy phần tử đối: -x (mod p) = p-x

- Phép trừ: x – y (mod p) = (x+(p-y)) mod p

- Phép nhân: x  y (mod p) = (x  y) mod p

Các phép toán dùng trong ma trận cũng giống như đã định nghĩa ở mục 1.5.2

1.5.3.1 Ý tưởng

Ý tưởng chính của thuật toán giấu tin Yuang_Pan_Tseng là sử dụng thêm một

ma trận trọng số kết hợp với ma trận khóa K và để giấu được r bit dữ liệu vào một khối

m x n nhưng chỉ thay đổi nhiều nhất hai bit dữ liệu trên khối [10]

1.5.3.2 Thuật toán giấu tin

Input:

 F là một ma trận giá trị các điểm ảnh gốc dùng để giấu tin

 K là một ma trận khóa nhị phân có kích thước mxn

r là số lượng bit cần giấu trong mỗi khối ảnh kích thước mxn

 D là xâu thông tin cần giấu gồm k*r bít, k là số khối ảnh giấu

 W là một ma trận trọng số r với các giá trị W[i,j] thuộc tập {1,2,…,2r-1} xuất hiện ít nhất một lần

Output:

 Một file ảnh F’ đã giấu tin b

Cách thức thực hiện:

Bước 1: Chia ảnh F thành các khối nhỏ F i có kích thước mxn, đặt p = 2 r ;

Với mỗi khối Fi thực hiện các bước biến đổi sau

Bước 2: Tính

T = F iK; P= TW;

Bước 3: Tính tổng s = sum(P) mod p; đặt b=b 1 b 2 …b r ; d = b – s (mod p);

Bước 4: Với mỗi khối T :

For each w  {1,2,…,2 r -1} do

S w = {[j,k]  (W[j,k] = w  T i [j,k] =0)  (W[j,k]=2 r -w  T i [j,k] =1)} Endfor;

Chọn phần tử [j,k] bất kì thuộc S u và đảo bit F i [j,k];

Chọn phần tử [j,k] bất kì thuộc S v và đảo bit F i [j,k];

End;

Thí dụ:

Giả sử ta có một ma trận ảnh F8x8 Một ma trận khóa K4x4 và một ma trận trọng

số W4x4 Ta giấu 12 bit sau D=001 000 010 001 vào trong ảnh F Cho r = 3

Ban đầu chia F thành các khối ảnh F1, F2, F3, F4 có cùng kích thước 4x4

Ta thực hiện phép tính FiK và (FiK)W trên mỗi khối đã chia và thu được kết quả như sau

ghi nhận các phần tử của các tập Sw Phần tử trên ma trận S*

được xác định như sau S*

[j,k]=W[j,k] nếu T[j,k] = 0; S*[j,k]=p-W[j,k] nếu T[j,k] = 1 Sau đó từ bảng

Sd=S2 ={[1,3]; [2,1]}  nên ta có thể chọn tùy ý một trong hai vị trí trong S2 để đảo bit Ta chọn đảo bit ở F1[2,1] khi đó thu được F’1

Với khối F2:

b = (000)2 = 0, Ta có s = sum(F2K)W) mod 8 = 16 mod 8 =0

d = b-s (mod 8) = 0-0 (mod 8) = 0 Giữ nguyên khối F2 và coi như đã giấu được đoạn bit này

Với khối F3:

b = (010)2 = 2, Ta có s = sum(F3K)W) mod 8 = 20 mod 8 =4

d = b-s (mod 8) = 2-4 (mod 8) = 6  0

Sd=S6 ={[1,4]; [2,1]; [2,2]; [4,4]}  nên ta có thể chọn tùy ý một phần tử trong

S2 để đảo bit Ta chọn đảo bit ở F3[2,2] khi đó thu được F’3

K là ma trận khóa bí mật, kích thước mxn

r là số lượng bit đã giấu ở mỗi khối

Ma trận trọng số W cấp r

Output

F là file ảnh chứa tin đã được giấu

D là dãy bit bí mật đã giấu

Các bước thực hiện

Đọc header ảnh để biết các thông tin về ảnh, đọc bảng mầu, đọc phần dữ liệu ảnh

vào ma trận hai chiều M

 Chia M thành các khối nhỏ F’i với kích thước mxn

Với mỗi khối nhỏ F’i Tính b= sum((F’iK)W) mod 2r Trong đó b là xâu nhị phân được tạo ra bởi r bit thông tin

Tiếp theo ta có các kết quả sau:

sum((F’1K)W) mod 2r = 33 mod 8 = 1 tương ứng xâu 3 bit nhị phân 001 sum((F’2K)W) mod 2r = 16 mod 8 = 0 tương ứng xâu 3 bit nhị phân 000sum((F’3K)W) mod 2r = 26 mod 8 = 2 tương ứng xâu 3 bit nhị phân 010sum((F’4K)W) mod 2r = 33 mod 8 = 1 tương ứng xâu 3 bit nhị phân 001 Như vậy cuối cùng ta thu được xâu bít nhị phân đã giấu ban đầu là D=001000010001

1.5.3.3 Phân tích thuật toán

Với thuật toán giấu tin sử dụng ma trận trọng số W cấp rvà ma trận khóa K ở trên, ta có thể coi khóa K như một mặt nạ, khi đó ma trận T là ma trận nhị phân cho biết những phần tử tương ứng trong hai khối Fi và K là khác nhau hay không

Tổng s = sum(P) cho biết tổng các trọng số tại các phần tử khác nhau giữa khối

Thủ tục sửa hai vị trí trong một khối bất kỳ như sau:

Trước hết cần tính các Sw (w=1, 2,…,2r -1) theo như bước 4 của thuật toán

S w = {[j,k]  (W[j,k] = w  T i [j,k] =0)  (W[j,k]=2 r -w  T i [j,k] =1)}

Như vậy Sw là tập các chỉ số [j,k] trong các khối thỏa các điều kiênh sau

(i) Tại vị trí đó, ma trận trọng số W có giá trị w và các phần tử Fi[j,k]=K[j,k] (do M[j,k]=0)

(ii) Tại vị trí đó, ma trận trọng số W có giá trị 2r-w và các phần tử Fi[j,k]K[j,k] (do M[j,k]=0)

Nếu [j,k]  Sw thì ta đảo bit [j,k] trong khối đang xét, tức là thực hiện đổi bit 0

thành 1 hoặc bit 1 thành 0 và như vậy đại lượng s sẽ tăng lên w đơn vị tính theo

modulo 2r

1.6 Kết luận chương 1

Trong chương này luận văn đã trình bày sơ bộ về sự phát triển của các kỹ thuật giấu tin, các khái niệm ban đầu về giấu tin trong các môi trường đa phương tiện khác nhau Trong đó đã đi sâu vào phân tích đánh giá các kỹ thuật giấu tin trong môi trường ảnh số như giấu tin trong khối bit sử dụng tính chẵn lẻ của tổng số bit 1 trong khối, giấu tin sử dụng ma trận khóa và ma trận trọng số Mỗi phương pháp đều có những ưu nhược điểm nhất định từ đó đặt ra các yêu cầu về giấu tin sao cho thông tin được đảm bảo về độ an toàn của tin giấu đồng thời cũng giấu được nhiều thông tin trong ảnh nhất

có thể Người ta đã chứng minh được rằng: Nếu coi mỗi điểm của dữ liệu ảnh (ảnh màu hoặc ảnh đa cấp xám) là một pixel, mỗi pixel là một byte (8 bit) hoặc là một số tự nhiên từ 0 đến 255 thì để đảm bảo bí mật, số lượng các bit mà một thông điệp cần giấu

so với tổng số các pixel ảnh không được vượt quá 12,5% Nghĩa là một pixel ảnh không được giấu quá 1 bit dữ liệu mật

Chương 2 - KỸ THUẬT THỦY VÂN TRÊN ẢNH

Như đã giới thiệu trong chương trước, tính năng an toàn và bảo mật thông tin của kỹ thuật giấu tin được thể hiện ở hai khía cạnh Một là bảo vệ cho dữ liệu đem giấu và hai là bảo vệ cho chính đối tượng được sử dụng để giấu tin Tương ứng với hai khía cạnh đó có hai khuynh hướng kỹ thuật rõ ràng là giấu tin mật và thủy vân số Trong chương này sẽ đưa ra một số khái niệm trong thủy vân số và một số kỹ thuật thủy vân cũng như một giải pháp nâng cao độ an toàn cho thủy vân

2.1 Một số khái niệm cơ bản trong thủy vân số

2.1.1 Khái niệm thủy vân số

Thủy vân trên ảnh số là kỹ thuật nhúng một lượng thông tin số vào một bức ảnh

số sao cho người không được phép khó có thể lấy được thông tin ra khỏi ảnh mà không phá hủy chính ảnh đó (ảnh gốc)

Trong kỹ thuật thủy vân số thì thông tin nhúng được gọi là thủy vân Thủy vân có thể là một chuỗi các kí tự hay một hình ảnh nào đó

2.1.2 Phân loại các kỹ thuật thủy vân

Căn cứ những đặc trưng, tính chất của từng kỹ thuật thủy vân và khía cạnh ứng dụng những kỹ thuật đó ta có thể chia các kỹ thuật thủy vân theo nhóm được mô tả trong hình 1.1 [27]

Thủy vân dễ vỡ là kỹ thuật nhúng thủy vân vào trong ảnh sao cho sản phẩm sau

khi phân phối trong môi trường mở nếu có bất kỳ một phép biến đổi nào làm cho nó bị thay đổi thì thủy vân đã giấu trong nó sẽ không còn nguyên vẹn như thủy vân gốc Các

kỹ thuật thủy vân có tính chất này được sử dụng trong các ứng dụng xác thực thông tin

và phát hiện xuyên tạc thông tin [2, 3]

Ngược lại với kỹ thuật thủy vân dễ vỡ là thủy vân bền vững Các kỹ thuật thủy

vân bền vững thường được sử dụng trong các ứng dụng bảo vệ bản quyền Trong những ứng dụng đó, thủy vân đóng vai trò là thông tin sở hữu của người chủ hợp pháp Thủy vân được nhúng trong sản phẩm như một hình thức ―dán tem‖ bản quyền Trong trường hợp đó, thủy vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm nhằm chống lại việc tẩy xóa, làm giả hay biến đổi phá hủy thủy vân Nếu muốn hủy bỏ thủy vân chỉ còn cách ta phá hủy sản phẩm

Thủy vân bền vững lại được chia thành hai loại là thủy vân ẩn và thủy vân hiện

Thủy vân ẩn giống như giấu tin, yêu cầu tính ẩn cao, bằng mắt thường không thể thấy thủy vân Thủy vân ẩn được ứng dụng trong vấn đề bảo vệ bản quyền Thủy vân hiện

là loại thủy vân hiện ngay trên sản phẩm và người dùng có thể nhìn thấy được giống như những biểu tượng của một công ty, một sản phẩm, một kênh truyền hình,… Các thủy vân hiện trên ảnh thường dưới dạng chìm, mờ hoặc trong suốt để không gây ảnh hưởng đến chất lượng ảnh gốc Đối với thủy vân hiện, thông tin bản quyền hiển thị ngay trên sản phẩm

2.1.3 Mô hình hệ thống thủy vân

Một mô hình hệ thống thủy vân tổng quát được xem xét theo hai quá trình là quá trình nhúng thủy vân và quá trình tách thủy vân [15]

Quá trình nhúng thủy vân được mô tả ở hình 2.1 Trong đó

– Một bức ảnh I cần được bảo vệ

– Thông tin thủy vân W (tùy mục đích bảo vệ, thông tin thủy vân có thể là chuỗi bit, văn bản hoặc ảnh)

– Khóa K (có thể có hoặc không)

– Một thuật toán trong hệ thống sẽ kết hợp giữa thông tin ảnh gốc I, thông tin thủy vân W và khóa K để tạo thành một bức ảnh mới gọi là ảnh đã nhúng thủy vân hay ảnh chứa thủy vân Iw

Hình 2.1 Mô hình quá trình nhúng thủy vân

Quá trình tách thủy vân được mô tả trong hình 2.3 Trong quá trình phân phối, ảnh chứa thủy vân Iw có thể bị người dùng sử dụng một phép biến đổi nào đó để tấn công nhằm phá hủy thủy vân nếu có trong Iw Các tấn công trên tạo ra I’w Quá trình tách thủy vân từ ảnh I’w (I’w có thể trùng với Iw) như sau:

– Ảnh chứa thủy vân I’w

– Khóa K (đã sử dụng trong quá trình nhúng thủy vân)

Bộ nhúng thủy vân

Thủy vân W

Ảnh gốc I

Khóa K

Bộ nhúng thủy vân

– Ảnh gốc I (tùy theo kỹ thuật, ảnh có để được sử dụng hoặc không)

– Việc tách thủy vân được thực hiện theo một thuật toán đã xác định Kết quả là thông tin thủy vân W’ được tách từ I’w

– Thủy vân tách được W’ cần so sánh với thủy vân gốc để đưa ra những kết luận phù hợp

Hình 2.2 Quá trình tách thủy vân

2.1.4 Các đặc trƣng của một hệ thủy vân

Hệ thủy vân số trên ảnh cũng là một phần của hệ giấu tin nên nó cũng có một số đặc điểm và tính chất giống với giấu tin mật trong ảnh Ngoài ra, kỹ thuật thủy vân còn được phân biệt với giấu tin mật ở những đặc trưng sau đây:

 Thông tin thủy vân có bị biến đổi hay không khi có biến đổi trên ảnh chứa

Đối với hệ thống thủy vân bền vững, yêu cầu thông tin thủy vân không thay đổi trước các tác động làm thay đổi thông tin trên ảnh chứa thủy vân Ngược lại đối với hệ thống thủy vân dễ vỡ, yêu vầu thông tin thủy vân sẽ bị thay đổi (vỡ) nếu có bất kỳ thay đổi nào trên ảnh chứa thủy vân

 Thủy vân ẩn, thủy vân hiện

Không giống như giấu tin mật với yêu cầu bắt buộc là thông điệp giấu phải ẩn bên trong ảnh sao cho mắt thường không thể phát hiện được thì kỹ thuật thủy vân số lại có hai lại là thủy vân ẩn và thủy vân hiện Có loại thủy vân cho phép nhìn thấy được thông tin đem nhúng vào, có loại không nhìn thấy Loại thủy vân hiện được sử dụng cho mục đích công bố công khai về quyền sở hữu Thủy vân ẩn được sử dụng với mục đích gài bí mật các thông tin xác nhận quyền sở hữu

 Tính chất bền vững

Bộ tách thủy vân

Kết luận

Đây là một tính chất quan trọng của hệ thủy vân bền vững Thủy vân phải chống lại được các phép biến đổi hay các tấn công có chủ đích hoặc không lên ảnh chứa thủy vân Thủy vân phải tồn tại cùng với sự tồn tại của ảnh chứa là một tiêu chuẩn của hệ thủy vân này

 Thông tin được thủy vân

Kiểu thủy vân hay dùng nhất là chuỗi kí tự Chuỗi kí tự được nhúng trực tiếp lên ảnh mang những thông tin như tác giả, tiêu đề, ngày tháng hay thông tin bản quyền Tuy nhiên, việc sử dụng chuỗi ký tự cũng có hạn chế là mỗi ký tự biểu diễn bằng nhiều bit nếu như vì một lí do nào đó một bit bị lỗi thì sẽ làm sai cả ký tự và do đó chỉ cần một phép biến đổi đơn giản như phép nén ảnh cũng có thể làm cho thủy vân bị sai lệch rất nhiều Ngoài chuỗi ký tự người ta còn sử dụng thủy vân là ảnh để nhúng, khi

đó ta sẽ có ảnh trong ảnh Khi giải tin thì một số điểm ảnh có thể sai nhưng hình tổng thể sẽ được giữ nguyên

Trong các loại thủy vân thì thủy vân ẩn và bền vững là loại được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất vì ý nghĩa ứng dụng lớn của nó như đã nói ở phần trên Do vậy, hai tính chất quan trọng nhất của hệ thủy vân mà các nhà nghiên cứu đang cố gắng đạt được là tính ẩn và tính bền vững Nhưng đây lại là mấu chốt của sự phức tạp vì hai tính chất này mâu thuẫn nhau Nếu như để đảm bảo tính ẩn, thủy vân phải được giấu trong những vị trí ít có ý nghĩa tri giác nhất, ít bị chú ý nhất thì ngược lại để đảm bảo tính bền vững, thủy vân phải chịu được những phép xử lí ảnh phổ biến như dịch chuyển ảnh hay nén ảnh, mà các phép biến đổi này lại làm mất đi những thông tin ít ý nghĩa tri giác nhất

2.2 Một số kỹ thuật thủy vân trên ảnh

Phần trên đã trình bày các khái niệm cơ bản của một hệ thống thủy vân Miền ứng dụng của thủy vân rất lớn và mỗi ứng dụng có những yêu cầu về tính năng khác nhau Nghệ thuật của thủy vân số chính là lựa chọn công nghệ tùy theo ứng dụng Có nhiều yếu tố khác nhau liên quan đến việc lựa chọn giải pháp cho thủy vân số như: bảo mật, yếu tố tri giác, độ bền vững, độ phức tạp, ta cần phải cân bằng giữa các yếu tố Như trong chương một đã trình bày, có hai hướng tiếp cận của các kỹ thuật giấu tin nói chung và kỹ thuật thủy vân nói riêng đó là hướng tiếp cận trên miền không gian rời rạc các điểm ảnh và trong miền tần số ảnh Đối với cách tiếp cận trên miền tần số ảnh ta

có nhiều phép biến đổi khác nhau để chuyển từ miền tín hiệu rời rạc sang miền tần số

như DFT, DCT, DWT Trong chương này luận văn trình bày kỹ thuật thủy vân trên ảnh bằng cách tác động lên miền tần số ảnh thông qua phép biến đổi DCT

2.2.1 Phép biến đổi cosin rời rạc

Biến đổi coisin rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform) do Ahmed và các đồng nghiệp đưa ra năm 1974 Từ đó nó được ứng dụng rộng rãi nhất là trog kỹ thuật xử lí ảnh số Trong các kỹ thuật thủy vân ảnh dựa trên miền tần số ảnh thì phép biến đổi DCT được sử dụng nhiều nhất

Định nghĩa 2.1: Biến đổi DCT hai chiều tổng quát là biến đổi trên khối MxN được định nghĩa như sau

)12(cos2

)12(cos),()

()(

1)

,

(

M x N

v y M

u x y

x f v

C u C N M v

u

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

Định nghĩa 2.2: Phép biến đổi ngược IDCT được định nghĩa như sau:

u x v

u I N M

v C u C y

x

f

M x N

)12(cos2

)12(cos),()()()

,

(

1 0 1 0

1)

Hình 2.3 Phân chia ba miền tần số của khối ảnh 8x8 theo phép biến đổi DCT

(a) miền tần số thấp (b) miền tần số giữa (c) miền tần số cao

 Đặc điểm của phép biến đổi DCT trên ảnh hai chiều

Nếu k=0 Nếu k > 0

– Thể hiện đặc tính nội dung về tần số của thông tin ảnh Hệ số góc trên là lớn và đặc trưng cho giá trị trung bình thành phần một chiều gọi là hệ số DC, các hệ số khác có giá trị nhỏ hơn biểu diễn cho các thành phần tần số cao theo hướng ngang và dọc gọi là hệ số AC

– Bản thân biến đổi DCT không nén được dữ liệu vì sinh ra 64 hệ số

– Theo nguyên lý chung, khi biến đổi chi tiết giữa các điểm ảnh càng lớn theo một hướng nào đó trong khối các điểm ảnh, hướng ngang hoặc dọc hoặc theo đường chéo thì tương ứng theo các hướng đó, các hệ số biến đổi DCT cũng lớn Tóm lại, DCT làm giảm độ tương quan không gian của thông tin trong khối ảnh Điều đó cho phép biểu diễn thích hợp ở miền DCT do các hệ số DCT có xu hướng có phần dư thừa ít hơn Hơn nữa, các hệ số DCT chứa thông tin về nội dung tần số không gian của thông tin trong khối Nhờ các đặc tính tần số không gian của hệ thống nhìn của mắt người, các hệ số DCT có thể được mã hóa phù hợp, chỉ các hệ số DCT quan trọng nhất mới được mã hóa để chuyển đổi

Khối hệ số DCT có thể chia làm 3 miền: miền tần số thấp, miền tần số cao và miền tần số giữa Miền tần số thấp chứa các thông tin quan trọng ảnh hưởng đến tri giác Miền tần số cao thường không mang tính tri giác cao, khi nén JPEG thường loại

bỏ thông tin trong miền này

Trong các thuật toán thủy vân, miền hệ số DCT tần số cao thường không được sử dụng do nó thường không bền vững với các phép xử lý ảnh, hoặc nền ảnh JPEG Miền tần số thấp cũng khó được sử dụng do một sự thay đổi dù nhỏ trong miền này cũng dẫn đến chất lượng tri giác của ảnh Vì vậy, miền tần số ở giữa thường hay được sử dụng nhất và cũng cho kết quả tốt nhất

2.2.2 Kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi DCT

2.2.2.1 Ý tưởng

Thuật toán dưới đây sử dụng phương pháp nhúng thủy vân trong miền tần số của ảnh, giải tần được sử dụng để chứa tín hiệu thủy vân là miền tần số ở giữa của các khối DCT 8x8 Trong đó, các khối DCT 8x8 là những khối ảnh cùng kích thước đã được chọn ra từ ảnh ban đầu và được áp dụng phép DCT để chuyển sang miền tần số Mỗi bit tín hiệu thủy vân sẽ được nhúng trong một khối [8]

Trong quá trình trình bày thuật toán có sử dụng một số hàm tính toán sau:

Max(x,y): hàm cho số lớn nhất trong hai số x và y

Min(x,y): hàm cho số nhỏ nhất trong hai số x và y

INT(x): là hàm lấy phần nguyên của một số thực x

| x | : cho giá trị tuyệt đối của x

2.2.2.2 Quá trình nhúng thủy vân

Bước 4: Tính độ lệch d = | | C k [i,j]| - | C k [p,q]| | mod a Trong đó a là một tham

số thỏa a = 2(2t+1), với t là một số nguyên dương

Bước 5: Bit bk sẽ được nhúng vào khối C k sao cho thỏa mãn bất biến sau:

12

t d

t d

Bước 6: Nếu d<2t+1 và bk = 1 thì trong hai hệ số DCT C k [i,j] hoặc C k[p,q] có giá trị tuyệt đối lớn hơn sẽ bị thay đổi để thỏa d≥2t + 1 theo công thức (2.5) hoặc (2.6):

Max(|C k [i,j]|, | C k [p,q]|) + (INT(0.75a) - d) (2.5)

Hệ số được chọn sẽ được cộng thêm một lượng là (INT(0.75a) - d)

Min(|C k [i,j]|, | C k [p,q]|) – (INT(0.25a) + d) (2.6)

Hệ số được chọn sẽ bị trừ đi một lượng là (INT(0.25a) + d)

Bước 7: Nếu d≥ 2t + 1 và bk = 0 thì một trong hai hệ số DCT C k [i,j] hoặc C k[p,q]

có giá trị tuyệt đối lớn hơn sẽ bị thay đổi để thỏa d<2t + 1 theo công thức (2.7) hoặc (2.8) như sau:

Nếu bk=1

Nếu bk= 0