Khóa luận Nghiên cứu phương pháp định danh bản quyền tác giả trên dữ liệu ảnh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Lê Ngọc Việt

NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP ĐỊNH DANH BẢN

QUYỀN TÁC GIẢ TRÊN DỮ LIỆU ẢNH

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin

HÀ NỘI - 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Lê Ngọc Việt

NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP ĐỊNH DANH BẢN

QUYỀN TÁC GIẢ TRÊN DỮ LIỆU ẢNH

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin

Cán bộ hƣớng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Hậu

HÀ NỘI - 2010

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Lời cám ơn

Trước hết tôi xin gửi lời cám ơn đến toàn thể các thầy cô giáo trường Đại học công

nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội đã giúp đỡ và chỉ bảo tôi trong suốt quá trình học tập ở

trường. Đặc biệt tôi xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến cô Nguyễn Thị Hậu đã chỉ bảo hướng

dẫn tôi từ bước chọn đề tài, đến nghiên cứu và tạo điều kiện tốt nhất cho tôi trong quá

trình làm khóa luận.

Đồng thời tôi cũng xin cảm ơn những người bạn đã luôn bên cạnh, chia sẻ giúp đỡ

và động viên tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và học tập.

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ niềm biết ơn vô hạn tới bố mẹ, chị tôi, và những người

bạn thân luôn bên cạnh, động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp.

Hà Nội, 17/05/2010

Sinh viên: Lê Ngọc Việt

- i -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Tóm tắt nội dung

Trong thời đại kỷ nguyên số, thông tin số được sử dụng rộng rãi trong môi trường

mở: tài nguyên được phân phối cho nhiều người sử dụng, thì nhu cầu được bảo vệ bản

quyền sở hữu trí tuệ các sản phẩm số đã trở thành một vấn đề quan trọng và được nhiều

cơ sở nghiên cứu quan tâm. Thủy vân số hay nhúng thủy vân được đánh giá mang lại

nhiều hứa hẹn trong ứng dụng bảo vệ bản quyền, phát hiện xuyên tạc, kiểm soát truy cập

đối với dữ liệu đa phương tiện.

Không giống như các hệ mật mã được sử dụng cho truyền thống và không ngăn

cấm được người dùng sử dụng trái phép những dữ liệu, các phương pháp thủy vân hứa

hẹn một giải pháp cho vấn đề bảo vệ bản quyền đối với sản phẩm số khi mà sản phẩm đó

được sử dụng trong môi trường mở và không cần đến việc mã hóa. Tạo thủy vân là một

phương pháp nhúng một lượng thông tin nào đó vào trong dữ liệu đa phương tiện cần

được bảo vệ sở hữu và không để lại ảnh hưởng đến chất lượng của sản phẩm. Thủy vân

phải tồn tại bền vững với sản phẩm số và không thể loại bỏ bằng bất kì những tấn công có

chủ đích hay không chủ đích nào trừ khi phá hủy sản phẩm.

Trong phạm vi khóa luận này, tôi xin đưa ra một số phương pháp thủy vân số mà

tôi nghiên cứu cho dữ liệu ảnh như BMP (bitmap), JPG (JPEG),…,và cách xử lý ảnh màu,

cách nén ảnh chuẩn JPEG… Và tôi cũng xây dựng được một ứng dụng cho việc xác định

bản quyền tác giả trên dữ liệu ảnh sử dụng phương pháp DCT đề cập trong khóa luận.

Đồng thời nội dụng khóa luận đề cập tới một số thử nghiệm đánh giá hiệu quả của ứng

dụng đã xây dựng được.

- ii -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Mục lục

L ời cám ơn .........................................................................................................................i

Tóm tắ t n ộ i dung ................................................................................................................ii

B ảng các kí hiệu và chữ vi ế t t ắ t ..........................................................................................iv

M ụ c l ục các hình vẽ ...........................................................................................................v

M ở đầ u ..............................................................................................................................7

Chương 1: Giớ i thi ệ u v ề ẩ n – gi ấ u tin ..................................................................................8

Khái niệ m v ề ẩ n - gi ấ u tin. ........................................................................................... 8

Phân l o ạ i k ỹ thu ậ t gi ấ u tin:........................................................................................... 8

Mô hình giấu tin cơ bả n:............................................................................................. 10

Tính chấ t c ủ a ẩ n gi ấ u tin trong ả nh ............................................................................. 12

Chương 2: Kỹ thu ậ t th ủy vân s ố ........................................................................................14

Khái niệ m v ề th ủy vân số ............................................................................................ 14

Phân loạ i th ủ y v ân số .................................................................................................. 15

Mô hình thủy vân số :.................................................................................................. 16

Các khuynh hƣớ ng ti ế p c ậ n c ủ a k ỹ thuât thủy vân số ................................................... 18

M ộ t s ố ứ ng d ụ ng......................................................................................................... 26

2.6. Yêu cầ u v ề ch ất lƣợ ng ả nh c ủ a th ủy vân số :...................................................................... 26

Chương 3: Phát tr i ể n ứ ng d ụ ng. .......................................................................................28

Các chức năng chính: ................................................................................................. 28

Hƣớ ng gi ả i quy ết bài toán ........................................................................................... 28

Gi ớ i thi ệ u v ề các module:............................................................................................ 34

Giao di ện chƣơng trình ............................................................................................... 38

Môi trƣờ ng l ập trình. ................................................................................................. 41

Chương 4: Thự c nghi ệm đánh giá .....................................................................................43

Cài đặ t:...................................................................................................................... 43

Ch ất lƣợ ng ả nh. ......................................................................................................... 43

Độ b ề n v ữ ng c ủa thông tin. ......................................................................................... 46

M ộ t s ố h ạ n ch ế c ủ a h ệ th ố ng :...................................................................................... 48

K ế t lu ậ n ...........................................................................................................................49

Các thuậ t ng ữ ti ế ng anh ...................................................................................................50

Tài liệ u tham kh ả o ...........................................................................................................51

- iii -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Bảng các kí hiệu và chữ viết tắt

Kí hiệu

LSB

Diễn giải

Least Significant Bit

DFT

Discrete Fourier Transform

Inverse Discrete Fourier Transform

Discrete Cosine Transform

Inverse Discrete Cosine Transform

Discrete Wavelet Transform

Inverse Discrete Wavelet Transform

IDFT

DCT

IDCT

DWT

IDWT

- iv -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Mục lục các hình vẽ

Hình 1.1: Sơ đồ phân loại kỹ thuật giấu tin ...............................................................8

Hình 1.2: Lược đồ chung cho quá trình giấu tin ........................................................11

Hình 1.3: Lược đồ chung cho quá trình giải mã ........................................................12

Hình 2.1: Ví dụ về thủy vân số..................................................................................14

Hình 2.2: Sơ đồ phân loại các loại thủy vân số..........................................................15

Hình 2.3: Mô hình thủy vân số..................................................................................16

Hình 2.4: Mô hình nhúng thủy vân số .......................................................................17

Hình 2.5: Mô hình tách thủy vân số ..........................................................................17

Hình 2.6 Sơ đồ phân chia 3 miền tần số của phép biến đổi DCT ...............................22

Hình 2.7: ảnh jpeg.....................................................................................................22

Hình 2.8 Sơ đồ miền tần số của ảnh ..........................................................................22

Hình 2.9: Mô hình DWT trên miền màu đỏ (Red) của khối ảnh RGB mxn ..............23

Hình 2.10: Mô hình IDWT của ảnh RGB..................................................................24

Hình 2.11: Mô hình nhúng thủy vân số trên miền DWT............................................25

Hình 3.1 Mô hình nhúng thủy vân trên miền DCT ....................................................29

Hình 3.2: Mô hình tách thủy vân...............................................................................30

Hình 3.3 Các bước của quá trình mã hóa biến đổi DCT đối với một khối..................31

Hình 3.4: Ma trận lượng tử .......................................................................................32

Hính 3.5:Mô hính tương tác module thủy vân hiện ...................................................34

Hình 3.6:Mô hình tương tác module nhúng thủy vân ẩn............................................35

Hình 3.7: Mô hình tương tác module tách thủy vân ẩn..............................................36

Hình 3.8: Giao diện chính của ứng dụng...................................................................37

- v -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Hình 3.9: Giao diện thủy vân hiện.............................................................................38

Hình 3.10: Mô tả thành phần của .NET Framework ..................................................41

Hình 4.1: Ảnh gốc trước khi thủy vân hiện ...............................................................42

Hình 4.2: Ảnh sau khi thủy vân.................................................................................43

- vi -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Mở đầu

Trong thời đại bùng nổ thông tin với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ

thuật trên nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong lĩnh vực đa phương tiện (multimedia) hỗ trợ đắc

lực cho sự sản xuẩt, quản lý và phân phối các sản phẩm đa phương tiện như: hình ảnh, âm

thanh… và khiến chúng trở lên rất dễ dàng. Đặc biệt với sự phát triển mạnh mẽ của

Internet đã làm cho quá trình phân phối các sản phầm này trở nên rất nhanh chóng. Và

chính điều này đã đặt ra vấn đề là làm sao bảo vệ bản quyền sở hữu đối vơi các sản phẩm

đa phương tiện này.

Một trong những phương pháp được dùng rất sớm để bảo vệ quyền sở hữu đối với

các sản phẩm đa phương tiện là dùng phương pháp mã hóa. Các sản phẩm được mã hóa

và gửi cho người dùng. Người dùng chỉ đọc được các sẩn phẩm này khi mà nhận được

khóa để giải mã đi kèm. Phương pháp mã hóa này chỉ hiệu quả trong việc truyền dữ liệu

đa phương tiện nhưng không hiệu quả trong việc bảo vệ bản quyền sở hữu vì người dùng

sau khi giải mã thì sẽ nhân bản và phân phối lại sản phẩm đó.

Chính điểu đó mà chúng ta cần phải xây dựng một phương pháp tốt hơn để giải

quyết vấn đề này. Và thủy vân số là một trong những giải pháp được đưa ra để giải quyết

vấn đề về bản quyến sở hữu. Trong phạm vi khóa luận đã đi vào nghiên cứu các phương

pháp để giải quyết vấn đề đó. Mục tiêu của khóa luận là không chỉ nghiên cứu các

phương pháp xác thực bản quyền tác giả trên dữ liệu ảnh sử dụng thủy vân số mà còn xây

dựng một hệ thống thực nghiệm sử dụng một trong nhưng kỹ thuật thủy vân được nghiên

cứu trong khóa luận.

Ngoài phần Mở đầu và Kết luận, kết cấu của khóa luận bao gồm các chương sau:

 Chƣơng 1: Giới thiệu về ẩn giấu tin. Nêu ra các khái niệm cơ bản nhất về

ẩn giấu tin và ứng dụng trong thực tế.

 Chƣơng 2: Giới thiệu về thủy vân số. Nghiên cứu phân tích một số thuật

toán thủy vân số hiện nay đang được phổ biến. Tìm hiểu ưu nhược điểm của

từng thuật toán.

 Chƣơng 3: Hướng giải quyết và đề xuất mô hình bài toán. Miêu tả chi tiết

thuật toán sử dụng và môi trường phát triển ứng dụng

 Chƣơng 4: Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Đưa ra kết quả đã làm được

và đánh giá kết quả.

- 7 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Chƣơng 1: Giới thiệu về ẩn – giấu tin

1.1. Khái niệm về ẩn - giấu tin.

Hiện nay có rất nhiều cách định nghĩa khác nhau về ẩn giấu tin như:

 Theo tác giả Trịnh Nhật Tiến thì: Ẩn giấu tin (steganography) được hiểu là

nhúng mẩu tin mật vào một vật mang tin khác, sao cho khó phát hiện ra mẩu

tin đó, mặt khác nhận biết được vật mang tin đã được giấu một tin mật.^[1]

 Theo một số tác giả khác: Ẩn giấu tin là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng

thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác (giấu thông tin

chỉ mang tính quy ước không phải là một hành động cụ thể).^[2]

Như vậy. Ẩn giấu tin là một kỹ thuật nhúng các mẩu tin vào một đối tượng mang tin

sao cho khó có thể phát hiện ra tin mật đó.

1.2. Phân loại kỹ thuật giấu tin:

Phân loại theo khuynh hƣớng:

Infomation

hiding

Giấu thông tin

Watermarking

Steganography

Thuỷ vân số

Giấu tin mật

Hình 1.1: Sơ đồ phân loại kỹ thuật giấu tin

Trong kỹ thuật giấu tin nhằm mục đích an toàn và bảo mật thông tin ở hai

khía cạnh:



Bảo mật dữ liệu đem giấu.

Bảo mật cho chính đối tượng được dùng để giấu tin.

Từ hai khía cạnh trên dần dần hình thành hai khuynh hướng chủ yếu của giấu tin là:

1. Giấu tin (Steganography) là kỹ thuật nhúng tin mật vào môi trường giấu

tin.

Theo khuynh hướng này tập trung vào các kỹ thuật giấu tin sao cho thông tin giấu

được càng nhiều càng tốt và quan trọng là người khác khó phát hiện được một đối tượng

có bị giấu tin bên trong hay không bằng kỹ thuật thông thường.

- 8 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

2. Thủy vân số (kỹ thuật đánh dấu số) là kỹ thuật nhúng dấu ấn số vào một tài

liệu hoặc sản phẩm, nhằm chứng thực nguồn gốc hay chủ sở hữu.

So sánh giữa giấu tin và thủy vân số^[1]:

Giấu tin

Thủy vân số

- Mục đích là bảo vệ thông tin

- Mục đích là bảo vệ môi trường

được giấu.

giấu tin.

- Giấu được càng nhiều thông

- Chỉ cần thông tin đủ để đặc

tin càng tốt, ứng dụng trong truyền trưng cho bản quyền của chủ sở hữu.

dữ liệu thông tin mật.

- Thông tin được giấu phải ẩn,

- Thông tin giấu có thể ẩn (thủy

không cho người khác thấy được

vân ẩn) hoặc hiện (thủy vân hiện).

bằng mắt thường.

- Chỉ tiêu quan trọng nhất là tính

bền vững của tin được giấu.

- Chỉ tiêu quan trọng nhất là

dung lượng của tin được giấu.

Phân loại theo môi trƣờng giấu tin:

a. Giấu tin trong Audio

Kỹ thuật giấu thông tin trong audio phụ thuộc vào hệ thống thính giác của con

người (HAS – Human Auditory System). HAS cảm nhận được tín hiệu ở dải tần rộng và

công suất thay đổi lớn, nhưng lại kém trong việc phát hiện sự khác biệt nhỏ giữa 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. Kênh truyền tin cũng là một vấn đề. Kênh truyền hay

băng thông chậm sẽ ảnh hưởng đến chất lượng thông tin sau khi giấu. Giấu thông tin

trong audio yêu cầu rất cao về tính đồng bộ và tính an toàn của thông tin.

b. Giấu tin trong video

Giấu tin trong video cũng được quan tâm và được phát triển mạnh mẽ cho nhiều

ứng dụng như điều khiển truy cập thông tin, nhận thực thông tin và bảo vệ bản quyền tác

giả. Ta có thể lấy một ví dụ là hệ thống chương trình trả tiền xem theo video clip của các

thuật toán trước đây thường cho phép giấu ảnh vào trong video, nhưng gần đây kỹ thuật

cho phép giấu cả âm thanh và ảnh vào trong video.

c. Giấu tin trong ảnh

Giấu thông tin trong ảnh hiện nay chiếm tỷ lệ lớn nhất trong các chương trình ứng

dụng, các phần mềm, và hệ thống giấu tin trong đa phương tiện bởi lượng thông tin trao

- 9 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

đổi được trao đổi bằng ảnh là rất lớn. Hơn nữa giấu thông tin trong ảnh cũng đóng vai trò

hết sức quan trọng đối với hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin như: nhận thực

thông tin, xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ bản quyền tác giả, điều khiển truy cập,

giấu thông tin mật… Chính vì thế mà vấn đề này đã nhận được sự quan tâm rất lớn của

các cá nhân, tổ chức, trường đại học, và các viện nghiên cứu trên thế giới.

Thông tin sẽ được giấu cùng với dữ liệu ảnh nhưng chất lượng ảnh ít thay đổi và

chẳng ai biết được đằng sau ảnh đó mang những thông tin có ý nghĩa. Ngày nay, khi ảnh

số đã được sử dụng rất phổ biến, thì giấu thông tin trong ảnh đã đem lại rất nhiều những

lợi ích quan trọng trên nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội.

Ví dụ như đối với các nước phát triển, chữ kí tay đã được số hoá và lưu trữ sử dụng

như là hồ sơ cá nhân của các dịch vụ ngân hàng và tài chính, nó được dùng để nhận thực

trong các thẻ tín dụng của người tiêu dùng. Phần mềm MS Word của MicroSoft cũng cho

phép người dùng lưu trữ chữ kí trong ảnh nhị phân rồi gắn vào vị trí nào đó trong file văn

bản để đảm bảo tính an toàn của thông tin. Tài liệu sau đó được truyền trực tiếp qua máy

fax hoặc lưu truyền trên mạng. Theo đó, việc nhận thực chữ kí, xác thực thông tin đã trở

thành một vấn đề cực kì quan trọng khi mà việc ăn cắp thông tin hay xuyên tạc thông tin

bởi các tin tặc đang trở thành một vấn nạn đối với bất kì quốc gia nào, tổ chức nào. Thêm

vào đó, lại có rất nhiều loại thông tin quan trọng cần được bảo mật như những thông tin

về an ninh, thông tin về bảo hiểm hay các thông tin về tài chính, các thông tin này được số

hoá và lưu trữ trong hệ thống máy tính hay trên mạng, chúng rất dễ bị lấy cắp và bị thay

đổi bởi các phần mềm chuyên dụng.

1.3. Mô hình giấu tin cơ bản:

Giấu thông tin vào phương tiện chứa và tách lấy thông tin là hai quá trình trái ngược

nhau.

a. Giấu thông tin vào phương tiện chứa

Qui trình giấu thông tin vào phương tiện chứa được mô tả qua sơ đồ khối hình 1.2

trong đó:

- Thông tin cần giấu tuỳ theo mục đích của người sử dụng, nó có thể là thông

điệp (với các tin bí mật) hay các logo, hình ảnh bản quyền.

- Phương tiện chứa: các file ảnh, text, audio… là môi trường để nhúng tin

- Bộ nhúng thông tin: là những chương trình thực hiện việc giấu tin

- Đầu ra: là các phương tiện chứa đã có tin giấu trong đó

- 10 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Thông tin giấu

Phân

phối

Môi trường

chứa(audio, ảnh,

video)

Bộ

nhúng

thông tin

Môi trường chứa

đã được giấu tin

Khóa giấu tin

Hình 1.2: Lược đồ chung cho quá trình giấu tin^[1][2][7]

b. Tách thông tin:

Tách thông tin từ các phương tiện chứa diễn ra theo quy trình ngược lại với đầu ra là

các thông tin đã được giấu vào phương tiện chứa. Phương tiện chứa sau khi tách lấy thông

tin có thể được sử dụng, quản lý theo những yêu cầu khác nhau.

- 11 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Khóa giấu tin

Bộ giải

mã tin

Môi trường chứa đã được

giấu tin

Môi trường chứa

(audio, ảnh, video)

Kiểm

định

Thông tin giấu

Hình 1.3: Lược đồ chung cho quá trình giải mã^[1][2][7]

Hình vẽ 1.3 chỉ ra các công việc giải mã thông tin đã giấu. Sau khi nhận được đối

tượng phương tiện chứa có giấu thông tin, quá trình giải mã được thực hiện thông qua

một bộ giải mã tương ứng với bộ nhúng thông tin cùng với khoá của quá trình nhúng. Kết

quả thu được gồm phương tiện chứa gốc và thông tin đã giấu. Bước tiếp theo thông tin đã

giấu sẽ được xử lý kiểm định so sánh với thông tin ban đầu.

1.4. Tính chất của ẩn giấu tin trong ảnh.

Có nhiều phương pháp ẩn giấu tin trong ảnh đã được nghiêm cứu. Để đánh giá chất

lượng của một phương pháp ẩn giấu tin, người ta dựa vào một số chỉ tiêu sau:^[1][7]

a. Bảo đảm tính vô hình.

Ẩn giấu tin trong ảnh sẽ làm biến đổi ảnh mang tin.Tính vô hình thể hiện

mức độ biến đổi ảnh mang. Phương pháp nào ẩn giấu tin tốt, sẽ làm cho thông tin mật trở

nên vô hình trên ảnh mang, người dùng khó có thể nhận ra trong ảnh có ẩn chứa thông tin

mật.

Chú ý rằng với ẩn tin thì trong thực tế không phải khi nào cũng cố gắng để

đạt được tính vô hinh cao nhất, ví dụ trong truyền hình, người ta gắn hình ảnh mờ gọi là

thủy ấn để bảo vệ bản quyền bản tin.

b. Khả năng chống giả mạo

Mục đích của giấu tin là truyền đi thông tin mật. Nếu không thể do thám tin

mật, thì kẻ địch cũng cố tìm cách làm sai lệch tin mật, làm giả mạo tin mật để gây bất lợi

cho đối phương. Phương pháp giấu tin tốt phải đảm bảo tin mật không bị tấn công một

cách chủ động trên cơ sở những điều hiểu biết thuật toán nhúng tin và có ảnh mang

(nhưng không biết khóa giấu tin).

- 12 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Đối với ẩn tin thì khả năng chống giả mạo là yêu cầu vô cùng quan trọng, vì

có như vậy mới bảo vệ được bản quyền, minh chứng tính pháp lý của sản phẩm.

c. Dung lượng giấu:

Dung lượng giấu được tính bằng tỉ lệ của lượng thông tin cần giấu so với kích

thước ảnh mang tin. Các phương pháp đều cố gắng giấu được nhiều tin trong ảnh nhưng

vẫn giữ được bí mật. Tuy nhiên trong thực tế người ta luôn phải cân nhắc giữa dung

lượng và các tiêu chí khác như tính vô hình, tính bền vững.

d. Tính bền vững:

Sau khi ẩn giấu tin vào ảnh mang, bản thân ảnh mang có thể phải qua các

biến đổi khác nhau như lọc (tuyến tính, phi tuyến tính), thêm nhiễu, làm sắc nét, mờ nhạt,

quay, nén mất dữ liêu,… tính bền vững là thước đo sự nguyên vẹn của tin mật sau những

biến đổi như vậy.

e. Độ phức tạp tính toán:

Độ phức tạp của thuật toán ẩn giấu tin và giải tin (tách tin) cũng là một chỉ

tiêu quan trọng để đánh giá một phương pháp ẩn giấu tin trong ảnh. Chỉ tiêu này cho

chúng ta biết tài nguyên (thời gian và bộ nhớ) tốn bao nhiêu dùng cho một phương pháp

ẩn giấu tin.

Với chủ nhân ẩn giấu tin thi thời gian thực hiện phải nhanh, nhưng với kẻ

thám tin thi tách tin phải là bài toán khó. Ví dụ bài toán tách tin từ thủy ấn để đánh dấu

bản quyền cần phải là bài toán khó, thì mới chịu được sự tấn công của tin tặc nhằm phá

hủy thủy vân.

- 13 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Chƣơng 2: Kỹ thuật thủy vân số

Phần này chúng ta sẽ tập trung vào tìm hiểu về các kỹ thuật liên quan đến thủy vân

số trên ảnh, phân loại các kỹ thuật thủy vân và giới thiệu một số kỹ thuật thủy vân.

2.1. Khái niệm về thủy vân số.

2.1.1 Khái niệm thủy vân số.

Thủy vân số (Digital Watermarking)^[1]là kỹ thuật nhúng “dấu ấn số” (watermark –

tin giấu) vào một sản phẩm số (văn bản, ảnh, âm thanh, video), mà tin giấu này có thể

được phát hiện và tách ra sau đó, nhằm chứng thực (đánh dấu, xác thực) nguồn gốc hay

chủ sở hữu của sản phầm số này.

Một cách định nghĩa khác về thủy vân số:

Thủy vân số là kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh dấu (watermarking) để bảo vệ

bản quyền của đối tượng chứa tin tập trung đảm bảo một số yêu cầu như đảm bảo tính bền

vững,…

Một ví dụ của thủy vân số là một dấu hiệu (như chữ ký) trên một bức ảnh để chứng

thực nguồn gốc và chủ sở hữu của bức ảnh đó.

Hình 2.1: Ví dụ về thủy vân số

- 14 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

2.1.2 Lịch sử hình thành.

Thuật ngữ thủy vân số được cộng đồng thế giới chấp nhận rộng rãi vào đầu thập

niên 1990. Khoảng năm 1995, sự quan tâm đến thủy vân bắt đầu phát triển nhanh. Năm

1996, hội thảo về che dấu thông tin lần đầu tiên đưa thủy vân vào phần trình bày nội dung

chính. Đến năm 1999, SPIE (Society of Photographic Instrumentation Engineers ) đã tổ

chức hội nghị đặc biệt về Bảo mật và thủy vân trên các nội dung đa phương tiện. Cũng

trong khoảng thời gian này, một số tổ chức đã quan tâm đến kĩ thuật watermarking với

những mức độ khác nhau. Chẳng hạn CPTWG (Content Protection Technical Working

Group ) thử nghiệm hệ thống thủy vân bảo vệ phim trên DVD. SDMI (Secure Digital

Music Initiative) sử dụng thủy vân trong việc bảo vệ các đoạn nhạc. Hai dự án được liên

minh Châu Âu ủng hộ. VIVA và Talisman đã thử nghiệm sử dụng thủy vân để theo dõi

phát sóng.

Vào cuối thập niên 1990, một số công ty đã đưa thủy vân vào thương trường, chẳng

hạn các nhà phân phối nhạc trên Internet sử dụng Liqid Audio áp dụng công nghệ của

Verance Corporation. Trong lĩnh vực thủy vân ảnh, Photoshop đã tính hợp một bộ nhúng

và bộ dò thủy vân tên là Digimarc.

2.2.

Phân loại thủy vân số.

Infomation

hiding

Giấu thông tin

Watermarking

Thuỷ vân số

Steganography

Giấu tin mật

Robust

Fragile

watermarking

Watermarking

Thuỷ vân “dễ vỡ”

Thuỷ vân bền vững

Visible

Watermarking

Thuỷ vân hiển

Invisible

Watermarking

Thuỷ vân ẩn

Hình 2.2: Sơ đồ phân loại các loại thủy vân số.^[6]

Có rất nhiều phương pháp để phân loại thủy vân số, dưới đây là một số phương pháp

phân loại phổ biến hiện nay:

- 15 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Phân loại theo tính bền vững:

 Thủy vân bền vững (Robust watermarking): là các thủy vân nhúng theo

phương pháp rất khó phá hủy. Viêc tấn công thủy vân số trong trường hợp

này sẽ làm giảm chất lượng của thông tin. Nói cách khác thì nếu phá hủy thủy

vân thì đồng thời sẽ phá hủy đối tượng mang.

 Thủy vân dễ vỡ (Fragile watermarking): loại này nhằm đảm bảo tính toàn vẹn

cho nội dung thông tin nên bất kỳ sự thay đổi nào cũng có thể làm cho thủy

vân bị hỏng.

Phân loại theo khả năng cảm nhận

 Thủy vân ẩn (Invisible watermarking): là các thủy vân không thể nhìn thấy

được bằng mắt thường.

 Thủy vân hiện (Visible watermarking): là thủy vân có thể nhìn thấy được

bằng mắt thường.

Phân loại theo hƣớng tiếp cận:

 Theo miền không gian (Spatial domain): là kỹ thuật nhúng thủy vân trực tiếp

vào vùng không gian dữ liệu ảnh.

 Theo miền tần số (Frepuency domain): là kỹ thuật nhúng thủy vân vào vùng

biến đổi tần số của dữ liệu ảnh.

2.3.

Mô hình thủy vân số:

Mô hình chính của thủy vân số:

Hình 2.3: Mô hình thủy vân số

Tạo thủy vân số

- 16 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Thủy vân số phổ biến là dạng text hoặc dạng ảnh. Thủy vân có thể được biến đổi mã

hóa trước khi nhúng vào ảnh. Thủy vân bao gồm thông tin mật đã được mã hóa cùng với

khóa đã được mã hóa được nhúng vào ảnh mang và gửi cho người nhận.

Nhúng thủy vân số

Thủy vân

Bộ nhúng thủy

Dữ liệu bao phủ

Dữ liệu nhúng

vân số

Mã cá nhân

hoặc cộng khai

Hình 2.4: Mô hình nhúng thủy vân số

Sau khi tạo thủy vân xong, thủy vân được nhúng trực tiếp vào ảnh hay vào miền

biến đổi của ảnh tùy thuộc vào thuật toán mà chúng ta sử dụng.

Tách thủy vân số:

Thủy vân

Bộ tách thủy vân

số và giải mã

Quyết định

watermark

Dữ liệu nhúng

Mã cá nhân

hoặc cộng khai

Hình 2.5: Mô hình tách thủy vân số

Để tách thủy vân ta sử dụng khóa trong quá trình nhúng và ảnh đã nhúng thủy vân,

Việc tách thủy vân có quy trình ngược lại so với quy trình nhúng. Sau khi tách được thủy

- 17 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

vân nếu thủy vân bị mã hóa thì chúng ta thực hiện giải mã để thu được thông điệp gốc.

Sau đó thông điệp sẽ được so sánh với thông điệp cũ để xác thực.

2.4.

Các khuynh hƣớng tiếp cận của kỹ thuât thủy vân số.

Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng hiện nay có 2 phương pháp chính:

Hƣớng tiếp cận theo miền không gian ảnh:

Nhóm kĩ thuật này tập trung vào việc thay đổi trực tiếp lên không gian các điểm ảnh

và sử dụng các mô hình tri giác và phương pháp hình học. Tuy nhiên, các kĩ thuật này chỉ

đảm bảo được thuộc tính ẩn mà không có tính bền vững. Kĩ thuật này thường được sử

dụng trong các ứng dụng nhận thông tin, phát hiện xuyên tạc.

Hƣớng tiếp cận theo miền tần số:

Đây là nhóm kĩ thuật sử dụng một phương pháp biến đổi trực giao nào đó, chẳng

hạn Cosine rời rạc, hay Fourier… để chuyển miền không gian sang miền tần số theo kĩ

thuật trải phổ trong truyền thông. Đây là kĩ thuật phổ biến nhất vời nhiều thuật toán và

được hứa hẹn là một phương pháp tốt giải quyết vấn đề đảm bảo hai thuộc tính quan trọng

của thủy vân khi giấu.

Ngoài hai nhóm trên, gần đây đã xuất hiện những kỹ thuật dựa trên đặc thù của ảnh.

2.4.1 Kỹ thuật thủy vân số trên miền không gian:

Phương pháp phổ biến nhất cho kĩ thuật thủy vân số trên miền không gian ảnh. Kỹ

thuật này là thay thế các bit có trọng số thấp LSB (Least Significant Bit)

Khái niệm về bit có trọng số thấp LSB (Least Significant Bit): Bit LSB là bit có

ảnh hưởng ít nhất tới việc quyết định màu sắc của mỗi điểm ảnh. Vì vậy khi ta thay đổi

bit ít quan trọng của một điểm ảnh thì màu sắc của mỗi điểm ảnh mới sẽ tương đối gần

với điểm ảnh cũ. Ví dụ với mỗi ảnh 16 bit thì 15 bit là biểu diễn 3 màu RGB của điểm

ảnh còn bit cuối cùng không dùng đến thì ta sẽ tách bit này ra ở mỗi điểm ảnh để giấu

tin…

11010010

LSB = Bit trọng số thấp

MSB = Bit trọng số cao

MSB

LSB

Phương pháp này chọn các bit ít quan trọng (ít quan trọng nhất để tạo nên màu của

điểm ảnh) và thay thế chúng bằng các bit thông tin cần giấu. Để khó bị phát hiện, thông

tin thường được nhúng vào những vùng mắt người kém nhạy cảm với màu sắc nhất.

Ví dụ về kỹ thuật thủy vân LSB:

Giả sử ta có giá trị của 4 điểm ảnh sẽ là:

00110011

10100010

11100010

0110111

Ta có dữ liệu nhúng là „0111‟ :

- 18 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Quá trình nhúng sẽ như sơ đồ sau :

0

1 1 1

0 0 1 1 0 0 1 0

Ƣu và nhƣợc điểm :

Ƣu điểm :

1 0 1 0 0 0 1 1

1 1 1 0 0 0 1 1

0 1 1 0 1 1 1 1

 Ưu điểm cơ bản của phương pháp LSB là giấu được nhiều thông tin :

Với ảnh 24bit/1 điểm ảnh, dùng một bit có trọng số thấp có thể giấu được

bit ẩn / 1 điểm ảnh = 1/ 8 bit ẩn / bit dữ liệu

Nếu dùng 2 bit trọng số thấp :

6 bit ẩn / 1 điểm ảnh = 1 / 4 bit ẩn / bit dữ liệu

 Một số ưu điểm khác của phương pháp này là đơn giản trong cài đặt, và phát

huy hiệu quả trong nhiều ứng dụng.

Nhƣợc điểm:

 Phương pháp LSB rất dễ bị tổn thương bởi một loạt các phép biến đổi ảnh dù

là phép biến đổi ảnh đơn giản nhất và thông dụng nhất.

 Nén ảnh mất dữ liệu (như JPEG) rất dễ dàng phá hủy tin mật. Nguyên nhân là

do phương pháp LSB khai thác tính chất ít nhạy cảm với các nhiễu bổ sung của

hệ thống thị giác con người, nhưng đây cũng chính là yếu tố phương pháp nén

ảnh mất dữ liệu sử dụng để giảm mức dữ liệu của một ảnh.

 Các phép biến đổi hình học như dịch, co giãn, hay xoay cũng dễ làm mất dữ

liệu, vì khi đó vị trí các bit giấu sẽ bị thay đổi. Các phép xử lý ảnh khác như là

mờ ảnh cũng sẽ làm mất tin được giấu. Do đó, phương pháp này được ứng

dụng nhiều trong giấu tin hơn thủy vân số.

2.4.2 Kỹ thuât thủy vân số trên miền tần số:

2.4.2.1 Biến đổi Fourier rời rạc^[2][7]

:

Năm 1807, Jean Babtiste Joseph Fourier (1768-1830) đưa ra kết quả nghiên

cứu của ông về sự truyền nhiệt và khuyếch tán. Ông khẳng định mọi tín hiệu tuần

hoàn đều có thể biểu diễn được nhờ một chuỗi các hàm sin. Ngày nay, lý thuyết

này được sử dụng rất nhiều trong toán học, khoa học và kỹ thuật.

Một tín hiệu sẽ được tổ hợp từ nhiều tín hiệu khác. Một ví dụ đơn giản là khi

ánh sáng trắng đi qua lăng kính, nó bị khuyếch tán thành nhiều thành phần tần số

khác nhau và tạo nên phổ màu. Biến đổi Fourier dùng để biểu diễn một tín hiệu qua

các tín hiệu khác đơn giản hơn.

Biến đổi Fourier rời rạc cho ảnh cỡ MxN được định nghĩa như sau :

 Công thức chuyển miền dữ liệu ảnh sang miền tần số :

- 19 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

ux vy

M 1N1



)

I(u,v) 

X (x, y)e^{ j2(}

1

M

N

_{M *N}

x0 y0

 Công thức chuyển miền tần số sang miền dữ liệu :

ux vy

M 1N1



)

X (x, y) 

I(u,v)e ^j2(

M

N



u0 v0

Với 0  x, u  M-1 và 0  y, v  N-1.

I(u,v) được gọi là các hệ số DFT

X(x,y) là một thành phần của ảnh (có thể là một thành phần màu như thành phần R,

G, B (red-green-blue) hoặc là giá trị điểm ảnh với ảnh đa cấp xám.

Kỹ thuật nhúng : Có hai phương pháp nhúng thủy vân trên miền DFT là nhúng trên

miền pha DFT và miền biên độ DFT.

Miền pha DFT : cho phép chúng ta nhúng thủy vân vào miền đáng chú ý của ảnh

để có tính biền vững cao, vì nếu bị tấn công thì ảnh sẽ bị giảm chất lượng nghiêm trọng.

Nhưng thủy vân trên miền pha thì không bền vững cho các phép tấn công tịnh tiến.

Miền biên độ DFT : nhúng thủy vân vào miền biên độ DFT bền vững với các phép

tấn công tịnh tiến và dịch chuyển nhưng biên độ DFT dễ bị nhiễu hơn pha DFT.

Ƣu nhƣợc điểm :

Ưu điểm :

- Ưu điểm của phương pháp này là nó bất biến cho các phép biến đổi hình học như

dịch chuyển hay xoay giúp cho thủy vân bền vững hơn trong các phép biến đổi hình học.

- Phép biến đổi DFT có các đặc tính mà giúp nó nhận dạng và phục hồi các ảnh đã

bị biến đổi các phép biến đổi hình học.

Nhược điểm :

- Phương pháp DFT khá phức tạp

- Việc tính toán trong DFT cũng rất phức tạp nếu kích thước không phải là lũy thừa

của 2.

2.4.2.2 Biến đổi Cosin rời rạc (DCT – Discrete Cosine Transform)^[2][3][7]

Biến đổi cosin rời rạc viết tắt là DCT - Discrete Cosine Transform được đưa ra bởi

Ahmed và các đồng nghiệp của ông vào năm 1974. Từ đó cho đến nay, nó được sử dụng

rất phổ biến trong nhiều các kỹ thuật xử lí ảnh số nói riêng và các kỹ thuật xử lí tín hiệu

số nói chung. Trong các kỹ thuật thuỷ vân ảnh dựa trên phép biến đổi dữ liệu ảnh sang

miền tần số thì phép biến đổi DCT cũng được sử dụng nhiều nhất. Lí do ở đây là phép

biến đổi DCT đã được dùng trong dạng chuẩn ảnh JPEG. Nếu áp dụng DCT thì cũng theo

chuẩn của JPEG và do đó sẽ tránh được mất thuỷ vân do phép nén JPEG.

Biến đổi Cosin rời rạc tổng quát là biến đổi trên khối hai chiều kích thước bất kỳ,

trong đó các khối 8x8 và 16x16 được sử dụng nhiều nhất. Dưới đây trình bày biến đổi

DCT với các khối 8x8. Ban đầu, ảnh kích thước MxN được chia thành MxN/64 khối ảnh

- 20 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

và ta áp dụng biến đổi DCT trên từng khối ảnh này. Sau đó, thủy vân sẽ được nhúng trong

các hệ số DCT.

Biến đổi Cosine rời rạc:

Nguyên tắc chính của phương pháp mã hoá này là biến đổi tập các giá trị pixel của

ảnh trong miền không gian sang một tập các giá trị khác trong miền tần số sao cho các hệ

số trong tập giá trị mới này có tương quan giữa các điểm ảnh gần nhau nhỏ hơn.

Công thức biến đổi DCT thuận nghịch:

 Biến đổi DCT thuận:

(1)

 Biến đổi DCT nghịch:

(2)

Với

và

Sau khi biến đổi các khối 8x8 qua biến đổi DCT ta sẽ có 64 hệ số DCT. Biến đổi

DCT sẽ giúp chúng ta phân chia các vùng tần số tần số cao, tần số giữa, và tần số thấp.

Các thành phần tần số thấp của ảnh rất dễ nhận biết về mặt trực giác và bất kỳ thay đổi

nào ở miền tần số này cũng ảnh hưởng đến chất lượng ảnh. Các thành phần tấn số cao thì

ít ảnh hưởng tới chất lượng ảnh. Nhưng nó không bền vững với các phép biến đổi nén ảnh

mất dữ liệu, nên cho vào miền này sẽ không bền vững. Do đó, thủy vân thường được

nhúng vào các thành phần có tần số giữa.

- 21 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Thấp

Giữa

Cao

Hình 2.6 Sơ đồ phân chia 3 miền tần số của phép biến đổi DCT

Hình 2.7: ảnh jpeg

Hình 2.8 Sơ đồ miền tần số của ảnh

Ƣu nhƣợc điểm

Ưu điểm:

- Các biến đổi DCT được sử dụng phổ biến trong các chuẩn nén, tiêu biểu là

JPEG. Do đó sau khi nén có thể tăng tính bền vững của thủy vân.

- Biến đổi DCT khá nhanh đặc biệt là nếu nó được sử dụng trong các ảnh

JPEG.

Nhƣợc điểm:

- Các hệ số DCT dễ bị thay đổi với các phép tấn công tịnh tiến và dịch

chuyển.

- 22 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

2.4.2.3 Biến đổi sóng rời rạc DWT (DWT – Discrete Wavelet Transform)

Biến đổi sóng rời rạc DWT là phép biến đổi mới nhất được áp dụng cho ảnh số. Ý

tưởng của DWT cho tín hiệu một chiều như sau: tín hiệu đưa chia than 2 phần: phần tần

số cao và phần tấn số thấp. Hầu hết năng lượng ảnh tập trung ở phần góc cạnh hoặc có kết

cấu và thuộc thành phần có tần số cao. Thành phần tần số thấp lại được chia thành hai

thành phần có tần số cao và thấp.

Ý tưởng cơ bản của phép biến đổi là khai triển hàm f(t) bất kỳ như một xếp chồng

của các sóng con (wavelets) hay các hàm cơ sở. Các hàm cơ sở này có được từ một sóng

nguyên mẫu gọi là sóng mẹ (mother wavelets) bằng cách lấy tỉ lệ và dịch. Trong thực tế

tính toán, biến đổi sóng con rời rạc thuận và nghịch (DWT và IDWT) thường được thực

hiện bằng phương trình:^[4][5]

DWT_f(m,n)=

Trong đó, ψ(t) là hàm sóng mẹ. Điều kiện ψ(t) là một hàm thông dài đảm bảo sự tồn

tại của biến đổi con ngược. Thông thường, người ta chọn a₀=2 và b₀=1.

Ví dụ DWT trên ảnh RGB :

Ảnh cần thủy vân

tách

Hình 2.9: Mô hình DWT trên miền màu đỏ (Red) của khối ảnh RGB mxn

- 23 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Thủy vân số

sau khi tách

Nối

Hình 2.10: Mô hình IDWT của ảnh RGB

Kỹ thuật nhúng thủy vân :

Thủy vân được tạo ra từ một bộ tạo với một khóa bí mật key. Chiều dài của thủy vân

là N xác định mức độ trải thủy vân vào dữ liệu. Trong phần lớn các trường hợp, chiều dài

thủy vân càng lớn thì độ mạnh của thủy vân càng giảm. Nhưng nói chung, không có chiều

dài thủy vân thích hợp cho tất cả.

- 24 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Hình 2.11: Mô hình nhúng thủy vân số trên miền DWT

Trong quá trình nhúng thủy vân số, chúng ta thực hiện DWT cho ảnh. Một tập các

hệ số lớn nhất (có chiều dài bằng chiều dài thủy vân) trong bảng tần thích hợp được tách

ra và cộng với thủy vân theo biểu thức:

C‟ = C + α*W (3)

Trong đó α là độ mạnh của thủy vân nhúng.

Từ biểu thức (3), quá trình thủy vân được xác định như sau:

W‟ = (C‟ - C)/α (4)

Trong đó C‟‟ là N hệ số DWT lớn nhất của ảnh nhúng sau các tần công (nếu có).

Ƣu nhƣợc điểm:

Ưu điểm:

- Biền đổi DWT liên quan tới hệ thống thị giác của con người hơn biến đổi

DCT. Vì vậy, có thể nén với tỉ lệ cao bằng phương pháp DWT mà sự thay đổi ảnh

khó nhận ra hơn so với DCT với tỉ lệ tương tự.

- DWT thích hợp cho các ứng dụng mà ảnh được truyền liên tục hoặc khối

lượng lớn các dữ liệu phải xử lý như các ứng dụng Video hay các hệ thống thời gian

thực.

- Các dải tần với độ phân giải cao cho phép xác định các vùng góc cạnh và

cấu trúc của ảnh. Nên DWT có thể tăng cường giấu thủy vân vào các hệ số DWT

lớn nhưng hệ thống thị giác người không thể nhận ra.

Nhược điểm:

- Độ phức tạp tính toán của phương pháp DWT cao hơn so với DCT.

- 25 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

- Việc sử dụng nhiều hàm cớ sở DWT hay các bộ lọc sóng làm cho ảnh có vết

ở các vùng góc cạnh.

- Thời gian nén dài hơn, chất lượng ảnh thấp hơn khi sử dụng DCT với tốc độ

nén thấp.

2.5. Một số ứng dụng.

a. Bảo vệ bản quyền (copyright protection):

Đây là ứng dụng cơ bản nhất của thủy vân số. Một thông tin để chứng minh quyền

sở hữu của tác giả (watermark) sẽ được nhúng vào các tài liệu số trước khi các tài liệu này

được đưa lên mạng. Thủy vân số này chỉ có người sở hữu các sản phẩm có và được sử

dụng làm minh chứng bản quyền của sản phẩm. Yêu cầu quan trọng với ứng dụng này là

tính bền vững của thủy vân số, để người khác khó có thể gỡ thủy vân ra khỏi sản phẩm số.

b. Xác thực thông tin hay phát hiện xuyên tạc thông tin:

Thủy vân số có thể được dùng để xác thực thông tin hay phát hiện giả mạo. Thủy

vân được dùng để kiểm tra xem ảnh là nguyên gốc hay đã chịu sự tác động bằng các phép

xử lý ảnh. Người ta thường dùng phương pháp thủy vân dễ vỡ (fragile watermarking) để

nhúng thông tin vào ảnh. Nếu ảnh bị tác động bằng các phép xử lý ảnh, thủy vân sẽ không

còn nguyên vẹn.

c. Dán nhãn:

Trong ứng dụng này, thủy vân được dùng để nhận diện người gửi hay người nhận

thông tin. Ví dụ với trường hợp nhận diện người nhận: Một bức ảnh ban đầu bán cho các

khách hàng khác nhau. Nó sẽ được nhúng thủy vân là chữ ký của từng khách hàng tương

ứng. Sau đó, ảnh được chuyển cho các khách hàng. Mỗi khách hàng có thể kiểm tra thủy

vân số trong ảnh để chắc chắn ảnh đó chuyển cho mình.

d. Điều khiển truy cập:

Thủy vân trong trường hợp này được dùng để điều khiển truy cập. Ví dụ như hệ

thống quản lý sao chép DVD. Các thiết bị phát hiện thủy vân số sẽ được tích hợp vào thiết

bị đọc ghi DVD. Khi muốn sao chép DVD, phải có sự đồng ý của chủ sở hữu.

2.6. Yêu cầu về chất lƣợng ảnh của thủy vân số:

Tùy theo mỗi loại thủy vân số, các yêu cầu với chúng cũng có một số điểm khác

biệt: [6]

a. Tính bền vững:

Một thủy vân phải bền vững với các phép biến đổi như nén mất dữ liệu, in, quét,

nhiễu trên đường truyền. Với ảnh thì thủy vân phải bền vững với các phép biến đổi như

dịch chuyển, co dãn ảnh, cắt xén. Phương pháp nào thủy vân không đảm bảo được cho

việc lấy lại được thủy vân tương đương thì sẽ không có giá trị.

b. Tính ẩn:

Thủy vân ẩn (invisible watermarking) phải đảm bảo tính chất người khác khó có thể

nhận ra thủy vân bằng mắt thường.

- 26 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

c. Sự sửa đổi ảnh mang:

Thủy vân số trên ảnh

Thủy vân số phải đảm bảo việc gây ra ít sự thay đổi cho ảnh mang nhất

d. Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu:

Nếu ảnh (đã nhúng watermark) bị biến đổi, điều khó tránh khỏi là thủy vân cũng sẽ

bị ảnh hưởng (theo các mức độ khác nhau). Do đó cần đảm bảo rằng thủy vân không bị

ảnh hưởng quá nghiêm trọng, để nó vẫn có thể chứng thực nguồn gốc hay bản quyền của

ảnh mang.

- 27 -

Lê Ngọc Việt – K51CHTTT

Thủy vân số trên ảnh

Chƣơng 3: Phát triển ứng dụng.

3.1. Các chức năng chính:

Ứng dụng được xây dựng gồm hai chức năng chính:

Nhúng thủy vân hiện (đóng dấu).

Nhúng thủy vân ẩn.

Tách thủy vân ẩn trong ảnh.

3.2. Hƣớng giải quyết bài toán

Trong các phần trước của khóa luận đã tìm hiểu một số thuật toán thủy vân số trên

miền không gian và miền tần số và tìm hiểu những ưu và nhược điểm của từng thuật toàn.

Phần này khóa luận sẽ xây dựng một ứng dụng thủy vân ẩn dùng thuật toán nhúng thủy

vân trên miền tần số DCT và xây dựng ứng dụng nhúng thủy vân hiện (đóng dấu).

3.2.1. Mô tả thuật toán:

Đầu vào:

 Một chuỗi bit thể hiện bản quyền.

 Một ảnh

Đầu ra:

 Một ảnh sau khi thủy vân

3.2.2. Quá trình thủy vân ẩn:

Quá trình nhúng thủy vân ẩn dùng thuật toán nhúng thủy vân trên miền tần số

DCT:

- 28 -