›
›

Đồ án Kết hợp hai phương pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phương pháp trộn có trọn lọc cho phương pháp giấu ảnh trong ảnh - Nguyễn Việt Hưng

pdf 56 trang huongle 2150
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Đồ án Kết hợp hai phương pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phương pháp trộn có trọn lọc cho phương pháp giấu ảnh trong ảnh - Nguyễn Việt Hưng", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfdo_an_ket_hop_hai_phuong_phap_bien_doi_song_nho_dwtiwt_va_ph.pdf

Nội dung text: Đồ án Kết hợp hai phương pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phương pháp trộn có trọn lọc cho phương pháp giấu ảnh trong ảnh - Nguyễn Việt Hưng

  1. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết em xin bày tỏ tình cảm và lòng biết ơn đối với cô giáo hƣớng dẫn Tiến sĩ Hồ Thị Hƣơng Thơm – Khoa Công[HTHT1] nghệ Thông tin – Trƣờng Đại học Dân Lập Hải Phòng, ngƣời đã dành cho em rất nhiều thời gian quý báu, trực tiếp hƣớng dẫn tận tình giúp đỡ, chỉ bảo em trong suốt quá trình làm đồ án tốt nghiệp. Em xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ Thông tin - Trƣờng ĐHDL Hải Phòng, chân thành cảm ơn các thầy giáo, cô giáo tham gia giảng dạy và truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt thời gian em học tập tại trƣờng, đã đọc và phản biện đồ án của em giúp em hiểu rõ hơn các vấn đề mình nghiên cứu, để em có thể hoàn thành đồ án này. Cuối cùng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những ngƣời thân trong gia đình đã luôn tạo điều kiện và động viên em trong thời gian làm tốt nghiệp. Vì thời gian có hạn, hiểu biết bản thân còn hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong đƣợc sự góp ý quý báu của tất cả các thầy giáo, cô giáo cũng nhƣ tất cả các bạn để kết quả của em đƣợc hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Hải Phòng, ngày 25tháng 6 năm 2014 Sinh viên Nguyễn Việt Hƣng Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 1
  2. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng MỞ ĐẦU Ngày nay, trong sự phát triển rộng rãi của công nghệ thông tin nói chung, mạng máy tính nói riêng, nhu cầu trao đổi thông tin ngày càng lớn. Tuy nhiên, lƣợng thông tin truyền thông càng nhiều thì nguy cơ truy nhập trái phép đến dữ liệu trong quá trình phân phối càng cao. Vấn đề an toàn cho thông tin trong quá trình trao đổi và phân phối đƣợc xem xét theo hai khía cạnh: bảo vệ những thông tin bí mật và bảo vệ những thông tin rõ nhƣ văn bản, bức ảnh, đoạn phim Đảm bảo bí mật cho một thông điệp truyền đi ngƣời ta thƣờng tiến hành mã hóa thông điệp bằng một quy tắc nào đó đã đƣợc thỏa thuận trƣớc giữa ngƣời gửi và ngƣời nhận. Theo hƣớng này, các kỹ thuật mã hóa dữ liệu sử dụng hệ mã hóa công khai đã đƣợc hình thành và phát triển mạnh từ những năm 70 của thế kỉ XX. Ngày nay, kĩ thuật này vẫn tiếp tục đƣợc nghiên cứu và phát triển. Tuy nhiên, phƣơng thức này thể hiện rõ thông điệp đã đƣợc mã hóa trong quá trình trao đổi nên thƣờng gây sự chú ý của những ngƣời lạ về tầm quan trọng của nó. Theo nhiều nghiên cứu, một trong phƣơng pháp đƣợc sử dụng và tỏ ra có hiệu quả cho việc bảo đảm bí mật với những thông điệp cần trao đổi là giấu thông điệp vào những phƣơng tiện chứa khác nhau, có thể kết hợp với các phƣơng pháp mã hóa truyền thống, rồi truyền các phƣơng tiện chứa bao gồm cả thông điệp. Phía ngƣời nhận thực hiện quá trình tách và giải mã để lấy lại thông điệp bí mật. Phƣơng tiện chứa đƣợc dùng phổ biến là các bức ảnh. Vấn đề đặt ra khi giấu thông điệp vào các bức ảnh là làm thế nào để các bức ảnh sau khi chứa thông điệp giấu không có những điểm bất thƣờng gây sự chú ý của những ngƣời ngoài cuộc. Nghiên cứu đƣa ra các kỹ thuật giấu thông tin mật trong ảnh sao cho vẫn giữ đƣợc chất lƣợng ảnh sau khi đã giấu thông tin và đảm bảo an toàn cho thông tin giấu là một lĩnh vực có ý nghĩa và cần đƣợc tiếp tục nghiên cứu. Chính vì những lý do trên, em đã chọn đề tài: “Kết hợp hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phƣơng pháp trộn có trọn lọc cho phƣơng pháp giấu ảnh trong ảnh”. Đồ án bao gồm 3 chƣơng:Chƣơng 1: giới thiệu tổng quan về giấu tin trong ảnh và các khái niệm liên quan. Chƣơng 2: Trình bày về phƣơng pháp Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 2
  3. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng giấu tin sử dụng biến đổi DWT/ IWT cho ảnh gốc và ảnh mật sau đó kết hợp trộn có chọn lọc để đƣợc ảnh giấu tin giống ảnh gốc ban đầu. Chƣơng 3:xây dựng chƣơng trình và thử nghiệm đánh giá. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 3
  4. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN 1 MỞ ĐẦU 2 MỤC LỤC 4 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ GIẢI NGHĨA 6 DANH MỤC HÌNH 7 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN 8 1.1 KHÁI NIỆM VỀ GIẤU TIN 8 1.1.1 Định nghĩa giấu tin 8 1.1.2 Một số thuật ngữ đƣợc dùng trong giấu tin: 8 1.1.3. Sơ đồ tổng quát về giấu tin và tách tin 8 1.1.3.1 Sơ đồ tổng quát về giấu tin 8 1.1.3.2 Sơ đồ tổng quát về tách tin 9 1.1.4. Sơ đồ phân loại phƣơng pháp giấu tin 10 1.2 MÔI TRƢỜNG GIẤU TIN 11 1.2.1 Giấu tin trong văn bản 11 1.2.2 Giấu tin trong ảnh 12 1.2.3 Giấu tin trong audio 13 1.2.4 Giấu tin trong video 14 1.3 ỨNG DỤNG CỦA GIẤU TIN 14 1.4 PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN PHỔ BIẾN 15 1.4.1 Giấu tin trên miền không gian 15 1.4.2 Giấu tin trên miền tần số cosin rời rạc 16 1.4.3 Giấu tin trên miền tần số sóng nhỏ (Wavelet) rời rạc 17 1.5 PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN (PSNR). 18 1.6. TÍNH CHẤT, ĐẶC TRƢNG CỦA GIẤU TIN TRONG ẢNH 19 1.6.1 Phƣơng tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh 19 1.6.2 Giấu tin phụ thuộc ảnh 19 1.6.3 Giấu tin lợi dụng khả năng thị giác con ngƣời 20 1.6.4 Giấu tin không làm thay đổi kích thƣớc ảnh 20 Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 4
  5. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 1.6.5 Đảm bảo chất lƣợng ảnh sau khi giấu tin 20 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ VÀ TRỘN CÓ CHỌN LỌC 20 2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP 20 2.2. ĐIỀU CHỈNH GIÁ TRỊ ĐIỂM ẢNH PVA (PIXEL VALUE ADJUSTMENT) 21 CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM. 35 3.1 MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT 35 3.2 GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH 35 3.2.1 Giao diện chƣơng trình chính 35 3.2.2 Giao diện chức năng giấu tin. 36 3.2.3 Giao diện chức năng giấu tách tin 41 3.2.4 Giao diện chức năng đánh giá PSNR 46 3.3 THỬ NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT 49 3.3.1 Tập ảnh thử nghiệm 49 3.3.2. Thử nghiệm và đánh giá bằng PSNR 51 Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 5
  6. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ GIẢI NGHĨA Từ viết tắt Giải nghĩa 2D Two Dimension – Hai chiều ASSI Arnold Scrambled Secret Image CI Cover Image - Ảnh gốc dB Decibel – đơn vị hàm loga DCT Discrete Cosine Transform – phƣơng pháp biến đổi cô sin rời rạc DWT Descrete Wavelet Transform – phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ rời rạc IWT Integer Wavelet Transform – phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ nguyên JPEG2000 Joint Photographic Experts Group LSB Least Significant Bit – các bit ít quan trọng MSE Mean Square Error – Sai số bình phƣơng trung bình PVA Pixel Value Adjustment – Điều chỉnh giá trị điểm ảnh PSNR Peak Signal to Noise Ratio – Hệ số tỉ lệ tín hiệu trên tín hiệu nhiễu SEI Secret Image - Ảnh mật SI Stego Image - Ảnh giấu tin SW Simple Watermarking – Thủy vân đơn giản Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 6
  7. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng DANH MỤC HÌNH Hình 1.2: Sơ đồ tổng quát về tách tin 9 Hình 1.3: Sơ đồ phân loại phƣơng pháp giấu tin. 10 Hình 1.4: Sự khác nhau giữa sóng (a) và sóng nhỏ (b). 18 Hình 2.1: Ảnh trƣớc (trái) và sau (phải) khi thực hiện điều chỉnh giá trị điểm ảnh. 21 Hình 2.2: Ảnh sau khi biến đổi Haar-DWT 23 Hình 2.3: Biến đổi sóng nhỏ IWT. 24 Hình 2.4: Ảnh trƣớc (trái) và sau (phải) sau khi biến đổi Arnold. 27 Hình 2.5: Ảnh nền trƣớc (trái), ảnh nền sau (giữa), ảnh sau trộn Alpha (phải). 28 Hình 2.6: Lƣợc đồ giấu tin 31 Hình 2.7: ảnh gốc (a), ảnh gốc qua biến đổi wavelet (b), ảnh mật (c), ảnh mật qua biến đổi Arnold (d), ảnh mật tiếp tục biến đổi wavelet (e), ảnh giấu tin (f). 32 Hình 2.8: Lƣợc đồ tách tin 33 Hình 2.9: Ảnh gốc (a), ảnh gốc biến đổi wavelet (b), ảnh giấu tin (c), ảnh giấu tin wavelet (d), ảnh mật arnold (e), ảnh mật (f). 34 Hình 3.1: Giao diện chính của chƣơng trình. 35 Hình 3.2 Giao diện chức năng giấu tin. 36 Hình 3.3: Hộp thoại chọn ảnh gốc. 37 Hình 3.4: Hộp thoại chọn ảnh mật. 38 Hình 3.5: Giao diện chƣơng trình giấu tin. 39 Hình 3.6: Hộp thoại lƣu ảnh giấu tin 40 Hình 3.7: Giao diện chƣơng trình tách tin. 41 Hình 3.8: Hộp thoại chọn ảnh đã giấu tin. 42 Hình 3.9: Hộp thoại chọn ảnh gốc để thực hiện quá trình tách tin. 43 Hình 3.10: Hộp thoại để lƣu ảnh mật. 44 Hình 3.11: Giao diện sau khi tách tin. 45 Hình 3.12: Giao diện chính chức năng đánh giá PSNR 46 Hình: 3.13 Hộp thoại chọn ảnh gốc để đánh giá 47 Hình 3.14: Hộp thoại chọn ảnh giấu tin để đánh giá 48 Hình 3.15: Giao diện sau khi đánh giá PSNR và kết quả. 49 Hình 3.16: Tập 10 ảnh gốc chuẩn 50 Hình 3.17: Tập 20 ảnh gốc bất kỳ trƣớc khi giấu tin. 50 Hình 3.18: Tập 10 ảnh mật. 51 Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 7
  8. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng CCHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIẤU TIN 1.1 KHÁI NIỆM VỀ GIẤU TIN 1.1.1 Định nghĩa giấu tin Giấu thông tin là thuật ngữ chung để chỉ các phƣơng pháp hay kĩ thuật che giấu và gắn thông tin vào các phƣơng tiện chứa nhƣ hình ảnh, sách báo, tập tin phim ảnh hay tập tin âm thanh Thông tin đƣợc giấu rất đa dạng: số, chuỗi kí tự, văn bản text hay ảnh số. Giấu thông tin đƣợc chia làm hai hƣớng chính là steganography và watermarking. Mục đích của steganography là giấu thông tin quan trọng vào trong một phƣơng tiện chứa nhằm bảo vệ thông tin mật đó, còn mục đích của watermarking là bảo vệ chính đối tƣợng đƣợc giấu thông tin. 1.1.2 Một số thuật ngữ được dùng trong giấu tin: Thông điệp (Message): là thuật ngữ dùng để chỉ các thông tin đƣợc đƣợc giấu trong các phƣơng tiện chứa để chuyển đi. Thông điệp có thể có nhiều dạng nhƣ dạng văn bản hoặc hình ảnh. . . Phƣơng tiện chứa gốc: là phƣơng tiện để chứa thông điệp mật. Đối tƣợng này đƣợc gọi là Cover – . Tùy thuộc vào loại dữ liệu mà nó có các tên khác nhau.Ví dụ: cover image, cover audio, cover text, Phƣơng tiện chứa sau khi đã giấu tin: là phƣơng tiện sau khi nhúng thông tin mật, còn đƣợc gọi là Stego – . Ví dụ nếu đối tƣợng bao tin là cover image thì đối tƣợng đã nhúng là stego image. Khóa mật: là khóa tham gia vào quá trình nhúng. Tùy vào từng thuật toán mà ta có sử dụng khóa này hay không. Khóa này còn có tên gọi là stego key. 1.1.3. Sơ đồ tổng quát về giấu tin và tách tin 1.1.3.1 Sơ đồ tổng quát về giấu tin Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 8
  9. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Thông tin giấu Phƣơng tiện chứa Phân phối Bộ nhúng Phƣơng tiện chứa ( audio, hình ảnh, đã đƣợc giấu tin video) thông tin Khóa Hình 1.1. biểu diễn mô hình giấu tin cơ bản. Trong đó, phƣơng tiện chứa có thể là audio, văn bản, hình ảnh, video Thông tin giấu tùy theo mục đích của ngƣời sử dụng, nó có thể là thông tin mật (với các tin bí mật), hay các logo cũng nhƣ hình ảnh bản quyền. Bộ nhúng thông tin là những chƣơng trình thực hiện việc giấu tin theo thuật toán với một khóa bí mật. Phƣơng tiện chứa đã đƣợc giấu tin chính là kết quả đầu ra của quá trình giấu tin khi những thông tin giấu đã đƣợc nhúng vào trong phƣơng tiện chứa đầu vào. 1.1.3.2 Sơ đồ tổng quát về tách tin Khóa giấu tin Phân phối Phƣơng tiện chứa Bộ tách Phƣơng tiện chứa ( audio, đã đƣợc giấu tin thông tin hình ảnh, video) Thông tin giấu Kiểm định Hình 1.1: Sơ đồ tổng quát về tách tin Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 9
  10. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 1.2 là quá trình giải mã thông tin đã giấu. Sau khi nhận đƣợc đầu vào là phƣơng tiện chứa có giấu thông tin và khóa qua bộ giải mã để thực hiện việc giải mã thông tin. Đầu ra của quá trình giải mã là phƣơng tiện chứa gốc và thông tin giấu. Sau đó thông tin giấu sẽ qua bƣớc kiểm định và so sánh với thông tin ban đầu. 1.1.4. Sơ đồ phân loại phương pháp giấu tin Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin ở cả hai khía cạnh. Một là bảo mật cho dữ liệu đƣợc đem giấu, hai là bảo mật cho chính đối tƣợng đƣợc dùng để giấu tin. Điều này dẫn đên hai khuynh hƣớng chủ yếu của giấu tin: Khuynh hƣớng thứ nhất là giấu tin mật (steganography). Khuynh hƣớng thứ hai là thủy vân số (watermarking). Hình 1.3: Sơ đồ phân loại phương pháp giấu tin. Kỹ thuật giấu thông tin bí mật (Steganography): với mục đích đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin tập trung vào các kỹ thuật giấu tin để có thể giấu đƣợc nhiều thông tin nhất. Thông tin mật đƣợc giấu một cách vô hình trong một đối tƣợng khác sao cho ngƣời khác khó phát hiện đƣợc. Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh dấu – thủy vân (watermarking) với mục đích để bảo vệ bản quyền chính đối tƣợng dùng để chứa thông tin, thƣờng tập Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 10
  11. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng trung đảm bảo một số các yêu cầu nhƣ đảm bảo tính bền vững Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số. Bảng 1. 1. So sánh giữa giấu tin mật và thủy vân số Giấu tin mật Thủy vân số - Tập trung vào việc giấu đƣợc càng - Không cần giấu nhiều thông tin, chỉ nhiều tin càng tốt, ứng dụng trong cần lƣợng thông tin nhỏ đặc trƣng cho truyền dữ liệu mật. bản quyền của ngƣời sở hữu. - Cố gắng làm ảnh hƣởng ít nhất đến - Trong trƣờng hợp thủy vân nhìn thấy chất lƣợng của đối tƣợng gốc để thì thủy vân sẽ hiện ra. không bị chú ý đến dữ liệu đã đƣợc - Thủy vân phải bền vững với mọi tấn giấu trong đó. công có chủ đích hoặc không có chủ - Thay đổi đối tƣợng gốc cũng làm đích vào sản phẩm. cho dữ liệu giấu bị sai lệch (ứng dụng - Thủy vân số đánh dấu vào chính đối trong xác thực thông tin). tƣợng, nhằm khẳng định bản quyền sở - Bảo mật cho dữ liệu cần giấu. Khía hữu hay phát hiện xuyên tạc thông tin. cạnh này tập trung vào kỹ thuật giấu tin mật, tức là giấu tin sao cho giấu đƣợc nhiều và ngƣời khác khó phát hiện ra thông tin đƣợc giấu trong đó. 1.2 MÔI TRƢỜNG GIẤU TIN Môi trƣờng giấu tin chiếm tỉ lệ chủ yếu trong kỹ thuật giấu tin hiện nay chính là dữ liệu đa phƣơng tiện ( văn bản, hình ảnh, âm thanh, phim), hiện nay một vài môi trƣờng dữ liệu khác cũng đƣợc áp dụng nhƣ sản phẩm phần mềm và lĩnh vực cơ sở dữ liệu quan hệ. 1.2.1 Giấu tin trong văn bản Hiện nay việc trao đổi thông tin qua hệ thống máy tính, văn bản chiếm một tỉ lệ rất lớn so với các loại phƣơng tiện khác. Tuy nhiên, giấu thông tin trong văn bản dạng text lại chƣa đƣợc quan tâm nghiên cứu đúng mức bởi khó thực hiện hơn do có ít các thông tin dƣ thừa, để làm đƣợc điều này ngƣời ta phải khéo léo khai thác Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 11
  12. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng các dƣ thừa tự nhiên của ngôn ngữ. Hiện nay có hai hƣớng chính là sử dụng các khoảng trắng giữa các chữ để giấu tin và sử dụng các kiểu định dạng để giấu tin. Hƣớng thứ hai chính là những văn bản đƣợc chụp lại và lƣu trữ trên máy tính nhƣ ảnh nhị phân, từ đó các kĩ thuật đƣợc áp dụng nhƣ giấu tin trong ảnh. 1.2.2 Giấu tin trong ảnh Hiện nay, giấu thông tin trong ảnh là một bộ phận chiếm tỉ lệ lớn nhất trong các chƣơng trình ứng dụng, các phần mềm, hệ thống giấu tin trong dữ liệu đa phƣơng tiện bởi lƣợng thông tin trao đổi bằng hình ảnh là rất lớn. Hơn nữa, giấu thông tin trong ảnh cũng đóng vai trò hết sức quan trọng trong hầu hết các ứng dụng bảo vệ an toàn thông tin nhƣ: nhận thức thông tin, xác định xuyên tạc thông tin, bảo vệ bản quyền tác giả, điều khiển truy cập, giấu thông tin mật, Vì thế mà vấn đề này đã nhận đƣợc sự quan tâm rất lớn của các cá nhân, tổ chức, trƣờng đại học, và các viện nghiên cứu trên thế giới. Thông tin sẽ đƣợc giấu cùng với dữ liệu ảnh nhƣng chất lƣợng ảnh ít thay đổi và ít ai biết đƣợc bên trong bức ảnh đó mang những thông tin có ý nghĩa khác. Và ngày nay, khi ảnh số đã đƣợc sử dụng rất phổ biến, giấu thông tin trong ảnh đã đem lại rất nhiều những ứng dụng quan trọng trên nhiều lĩnh vực trong đời sống xã hội. Ví dụ tại các nƣớc phát triển, chữ ký tay đã đƣợc số hóa và lƣu trữ sử dụng nhƣ là hồ sơ cá nhân của các dịch vụ ngân hàng và tài chính, nó đƣợc dùng để nhận thức trong các thẻ tín dụng của ngƣời tiêu dùng. Thêm vào đó, lại có rất nhiều loại thông tin quan trọng cần đƣợc bảo mật, chúng rất dễ bị lấy cắp và bị thay đổi bởi các phần mềm chuyên dụng. Việc nhận thức chúng cũng nhƣ phát hiện thông tin xuyên tạc đã trở nên vô cùng quan trọng và cấp thiết. Một đặc điểm của giấu thông tin trong ảnh đó là thông tin đƣợc giấu trong ảnh một cách vô hình, nó nhƣ là một cách truyền thông tin mật cho nhau mà ngƣời khác không thể biết đƣợc bởi sau khi giấu thông tin thì chất lƣợng ảnh gần nhƣ không thay đổi, đặc biệt đối với ảnh mầu hay ảnh đa mức xám. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 12
  13. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh phụ thuộc vào hệ thống thị giác của con người. Các kĩ thuật giấu tin trong ảnh hiện nay đều thuộc vào một trong 3 nhóm: Giấu tin trong miền quan sát. Các phương pháp dựa vào kĩ thuật biến đổi ảnh. Các phương pháp sử dụng mặt nạ giác quan. Đặc điểm của giấu tin trong ảnh đó là thông tin được giấu một cách vô hình, nó như là cách truyền thông tin mật cho nhau mà người khác không thể biết được bởi sau khi giấu thông tin chất lượng ảnh gần như không đổi đặc biệt đối với ảnh màu hay ảnh xám. 1.2.3 Giấu tin trong audio Đặc điểm của giấu tin trong audio khác với trong ảnh là phụ thuộc vào hệ thống thính giác của con ngƣời. Dựa vào yếu tố là thính giác của con ngƣời khó phân biệt đƣợc sự khác biệt giữa các dải tần và công suất, có nghĩa là các âm thanh to, cao tần có thể che giấu đi đƣợc các âm thanh nhỏ, thấp một cách dễ dàng. Việc giấu tin trong audio đặt ra yêu cầu rất cao về tính đồng bộ và an toàn thông tin, nên kênh truyền tin là yếu tố rất đƣợc quan tâm khi mà kênh truyền hay băng thông chậm sẽ ảnh hƣởng rất nhiều đến chất lƣợng thông tin sau khi giấu. Mã hóa bít thấp: Cũng nhƣ các file ảnh, phƣơng pháp chèn vào vào các bit ít quan trọng cũng lƣu trữ dữ liệu giấu vào trong các bit ít trọng của file audio. Phƣơng pháp mã hóa LSB là cách đơn giản nhất để nhúng thông tin vào trong dữ liệu audio. Phƣơng pháp này sẽ thay thế bít ít quan trọng nhất (thƣờng là bít cuối) của mỗi mẫu dữ liệu bằng bit thông tin giấu. Mã hóa pha là kỹ thuật thực hiện việc giấu tin trong audio thông qua việc thay thế của một segment audio ban đầu bằng một pha tham chiếu (referency phase) thể hiện dữ liệu. Pha của các segment tiếp theo sẽ đƣợc điều chỉnh sao cho duy trì mối quan hệ giữa các đoan. Kỹ thuật giấu dựa vào tiếng vang thực hiện giấu tin bằng cách thêm vào tiếng vang trong tín hiệu gốc. Dữ liệu nhúng đƣợc giấu bằng cách thay đổi 3 tham số của tiếng vang: biên độ ban đầu, tỉ lệ phân rã và độ trễ. Khi thời gian giữa tín hiệu gốc và tiếng vang giảm xuống, hai tín hiệu có thể trộn lẫn và ngƣời nghe khó có thể phân biệt giữa hai tín hiệu. Số lƣợng tin giấu có liên quan đến thời gian trễ của tiếng vang và biên độ của nó. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 13
  14. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 1.2.4 Giấu tin trong video Tƣơng tự nhƣ giấu tin trong ảnh hay audio, giấu tin trong video đƣợc quan tâm và phát triển mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng nhƣ điều khiển truy cập thông tin, xác thực thông tin và bảo vệ bản quyền tác giả. Một phƣơng pháp giấu thông tin trong video đƣợc đƣa ra bởi Cox là phƣơng pháp phân bố đều. Ý tƣởng cơ bản của phƣơng pháp là phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số của dữ liệu gốc. Hiện nay Youtube đƣợc coi là trang xem video trực tuyến lớn nhất và cũng là trang bị coi là vi phạm bản quyền nhiều nhất, nhƣng khi Youtube và các nhà sản xuất áp dụng việc phát hiện giấu tin trong video họ đã loại bỏ đƣợc những video vi phạm bản quyền đƣợc tải lên bởi ngƣời dùng một cách nhanh chóng. 1.3 ỨNG DỤNG CỦA GIẤU TIN Dưới đây là một số ứng dụng của giấu tin: Bảo vệ bản quyền tác giả: Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thủy vân số. Một thông tin mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả gọi là thủy vân sẽ đƣợc nhúng vào trong các sản phẩm, thủy vân đó chỉ là một mình chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm đó có và đƣợc dùng làm minh chứng cho bản quyền sản phẩm. yêu cầu kĩ thuật đối với ứng dụng này là thủy vân phải tồn tại bền vững cùng sản phẩm, muốn bỏ thủy vân này không đƣợc pháp của ngƣời chủ sở hữu thì chỉ có cách phá hủy sản phẩm. Xác thực thông tin hay phát hiện giả mạo: Một tập các thông tin sẽ đƣợc giấu trong phƣơng tiện chứa sau đó sử dụng để nhận biết xem dữ liệu trên phƣơng tiện gốc đó có bị thay đổi hay không. Các thủy vân nên đƣợc ẩn để tránh sự tò mò của kẻ thù và hơn thế nữa là gây khó khăn cho việc làm giả các thủy vân hợp lệ hay xuyên tạc thông tin nguồn. Yêu cầu chung đối với ứng dụng này là khả năng giấu tin cao và thủy vân bền vững. Giấu vân tay hay dán nhãn: Thủy vân trong những ứng dụng này đƣợc sử dụng để nhạn diện ngƣời gửi hay ngƣời nhận của một thông tin nào đó. Với ứng dụng này thì yêu cầu là đảm bảo độ an toàn cao cho các thủy vân tránh sự mất mát thông tin trong khi phân phối. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 14
  15. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Kiểm soát sao chép: Các thủy vân trong trƣờng hợp này đƣợc sử dụng để kiểm soát sao chép đối với các thông tin. Các thiết bị phát hiện ra thủy vân thƣờng đƣợc gắn sẵn vào trong các hệ thống đọc/ghi. Các ứng dụng loại này cũng yêu cầu thủy vân phải đƣợc đảm bảo an toàn và cũng sử dụng phƣơng pháp phát hiện thủy vân đã giấu mà không cần thông tin gốc. Giấu tin mật: Các thông tin giấu đƣợc trong trƣờng hợp này càng nhiều càng tốt, việc giải mã để nhận đƣợc thông tin cũng không không cần phƣơng tiện chứa ban đầu. Các yêu cầu mạnh về chống tấn công của kẻ thù không cần thiết lắm thay vào đó là thông tin giấu phải đảm bảo tính không thể phát hiện. 1.4 PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN PHỔ BIẾN 1.4.1 Giấu tin trên miền không gian Các thuật toán giấu tin trong miền không gian tập trung vào việc thay đổi trực tiếp trong miền điểm ảnh. Thế mạnh của phƣơng thức giấu tin trong miền điểm ảnh là đơn giản và có độ phức tạp tính toán thấp. Tuy nhiên, kỹ thuật này chỉ đảm bảo thuộc tính ẩn mà không có tính bền vững. Vì vậy, các thuật toán này đƣợc cài đặt cho ứng dụng xác thực thông tin của ảnh số. Ý tƣởng cơ bản của thuật toán trong kỹ thuật này là chia một ảnh gốc thành các khối nhỏ, số lƣợng bit giấu trong mỗi khối tùy thuộc vào từng thuật toán. Thuật toán này dùng cho cả ảnh màu, ảnh đa mức xám và ảnh đen trắng nhƣng để dễ trình bày thuật toán chúng ta sẽ sử dụng ảnh đen trắng. Một số thuật toán:  Thuật toán SW (Simple Watermarking) : cho một file ảnh bitmap đen trắng F, dữ liệu thủy vân d đƣợc biểu diễn dƣới dạng nhị phân (dãy bit 0/1). Các bit 1 gọi là điểm đen, bit 0 gọi là điểm trắng. Ý tƣởng cơ bản của thuật toán này là chia một ảnh gốc thành các khối nhỏ, trong mỗi khối nhỏ sẽ giấu không quá một bit thông tin.  Thuật toán Wu-Lee của hai tác giả M.Y. Wu và J.H.Leeđƣa ra cải tiến hơn thuật toán SW bằng việc đƣa thêm khóa K sử dụng trong quá trình nhúng và tách thủy vân đồng thời đƣa thêm các điều kiện đảo bit trong mỗi khối. Với thuật toán này, có thể nhƣng một bit vào mỗi khối bằng cách hiệu chỉnh Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 15
  16. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng nhiều nhất 1 bit của khối. Kỹ thuật này có khả năng làm tăng dữ liệu có thể nhúng. Xét ảnh gốc F, khóa bí mật K và một số dữ liệu đƣợc nhúng vào F. Khóa bí mật là một ma trận cso kích thƣớc mxn. Để đơn giản ta giả sử kích thƣớc của ảnh gốc F là bội số của mxn. Quá trình nhúng thu đƣợc ảnh F có một số bít đã bị hiệu chỉnh.  Thuật toán PCT đƣợc đƣa ra bởi ba tác giả Hsiang-Kuang Pan, Yu-Yuan Chen, Yu-Chee Tseng. Thuật toán cho phép nhúng nhiều bit vào một khối bằng cách có thể đảo 2 bit trong 1 khối. Trong thuật toán có sử dụng khóa K và ma trận trọng số W nhằm đảm bảo an toàn cho thủy vân đƣợc nhúng.  Thuật toán LSB(Least Significant Bit) là thuật toán giấu tin dựa vào các bit ít quan trọng. Các loại ảnh màu và đa mức xám có giá trị của mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bằng dãy nhiều bit. Trong dãy các bit này có một bit đƣợc gọi là bit ít quan trọng nhất. Bit ít quan trọng nhất là bit mà khi ta đảo giá trị của nó thì điểm mày bị thay đổi ít nhất. 1.4.2 Giấu tin trên miền tần số cosin rời rạc Các thuật toán này sử dụng phƣơng pháp biến đổi cosine rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform) để chuyển từng khối ảnh từ miền không gian ảnh sang miền tần số. Sau đó sẽ đƣợc nhúng trong miền không gian tần số của ảnh theo kỹ thuật trải phổ trong truyền thông. Đây là kỹ thuật phổ biến nhất với nhiểu thuật toán và là phƣơng pháp có thể đảm bảo tính mạnh mẽ và chính xác của thủy vân sau khi nhúng. Thuật toán DCT 1 đƣợc nhóm tác giả Nguyễn Xuân Huy và Trần Quốc Dũng đƣa ra trên bài báo: “Một thuật toán thủy vân ảnh trên miền DCT – An Image Watermarking Algorithm Using DCT Domain”. Nội dung bài viết này đề xuất một thuận toán nhúng thủy vân vào trong ảnh sao cho thỏa mãn các tính chất và yêu cầu của một hệ thủy vân trên ảnh số. Thuật toán trong bài viết tập trung vào kỹ thuật chọn miền tần số để giấu tin nhằm nâng cao tính bền vững của thủy vân. Mô tả thuật toán: Đầu vào: Một chuỗi các bit thể hiện bản quyền, một ảnh Đầu ra: một ảnh sau khi thủy vân, khóa để giải mã Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 16
  17. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Thuật toán DCT 2: tác giả Chris Shoemarker đã sử dụng phép biến đổi DCT để phân tích khối đƣợc chọn từ ảnh gốc thành các miền tần số, rồi chọn một cặp hệ số trong miền tần số giữa để thực hiện quá trình nhúng một bit thủy vân. Quá trình nhúng luôn đảm bảo sau khi nhúng bit thủy vân thì khoảng cách về giá trị giữa hai hệ số đƣợc chọn có giá trị lớn hơn hoặc bằng k cho trƣớc. Thuật toán DCT 3: trong thuật toán này tác giả Benham lựa chọn vị trí nhúng tin có sự loại bỏ các khối không phù hợp. Các khối bị loại bỏ là các khối nhẵn hoặc khối sắc không cao. Các khối đƣợc chọn nhúng thủy vân là các khối sắc lớn.  Khối nhẵn: chúng ta có thể phát hiện ra các khối này bằng cách đếm số lƣợng hệ số cao tần có giá trị là “0”. Nếu tất cả các hệ số này hay chỉ cần tồn tại ít nhất 1 hệ số ở nửa trên của đƣờng zig-zắc bằng “0” thì khối đó đƣợc xem là khối nhẵn.  Khối sắc: đƣợc phát hiện bằng cách tìm giá trị tuyệt đối lớn nhất cụa hệ số AC tần số thấp. Ngƣỡng đƣợc sử dụng là 100. Thuật toán sử dụng 3 hệ số để nhúng 1 bit. 1.4.3 Giấu tin trên miền tần số sóng nhỏ (Wavelet) rời rạc Các thuật toán này sử phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT (Descrete Wavelet Transform) để chuyển miền không gian ảnh sang miền đa phân giải. Tính đa phân giải của sóng nhỏ hữu ích trong việc phân phối thông tin vào đối tƣợng bao phủ trong khi vẫn đảm bảo tính chất bền vững và chất lƣợng hiển thị. DWT đƣợc dùng nhƣ một chuẩn trong nén JPEG2000. Trong nhiều ứng dụng, DWT tỏ ra ƣu thế hơn so với DCT do đặc tính đa phân giải. Phép biển đổi DWT, trƣớc hết ta cần phải biết rằng biến đổi tín hiệu chỉ là dạng biểu diễn khác của tín hiệu. Nó không làm thay đổi nội dung thông tin của tín hiệu. Thông thƣờng, mỗi sóng là một hàm dao động của thời gian hoặc không gian và tuần hoàn. Sóng nhỏ là sóng cục bộ, chúng có năng lƣợng tập trung ở thời gian hoặc không gian và thích hợp để phân tích tín hiệu tạm thời. DWT sử dụng sóng nhỏ của năng lƣợng hữu hạn Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 17
  18. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 1.4: Sự khác nhau giữa sóng (a) và sóng nhỏ (b). Trong phân tích sóng nhỏ, tín hiệu đƣợc phân tích nhiều lần với hàm sóng nhỏ và sự biến đổi đƣợc tính toán với mỗi phần đƣợc tạo ra. Với tần số cao, biến đổi sóng nhỏ cho độ phân dải rất tốt về thời gian và độ phân dải không tốt về tần số. Với tần số thấp, biến đổi sóng nhỏ cho độ phân dải tốt về tần số và độ phân dải không tốt về thời gian. Các thuật toán thủy vân trên miền DWT: Thuật toán DWT-1: Dựa trên kỹ thuật biến đổi sóng nhỏ hai tác giả Raval Mehul và rege Priti đã đề xuất kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ hai chiều để phân tích ảnh gốc thành bốn băng LL, HL, LH và HH rồi nhúng tín hiệu thủy vân thử nhất vào băng LL, nhúng một thủy vân khác vào băng HH. Kết quả thử nghiệm cho thấy thủy vân bền vững trƣớc một số phép xử lý ảnh thông thƣờng. Thuật toán DWT-2: ở thuật toán DWT-1 sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ hai chiều để phân tích ảnh gốc thành các băng tần khác nhau, rồi nhƣng tín hiệu thủy vân vào một số các băng tần. Theo cách đó, thủy vân có thể bền vững trƣớc một số tấn công nhƣng lại kém bền vững với một nhóm tấn công khác. Khắc phục yếu điểm trên, trong thuật toán này, các tác giả Peining Tao và Ahmet M. Eskicioglu đã nhúng tín hiệu thủy vân vào cả bốn băng tần trong phép phân tích sóng nhỏ, mỗi băng tần có thể sử dụng các hệ số khác nhau. 1.5 PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN (PSNR). Để đánh giá chất lƣợng của bức ảnh (hay khung ảnh video) ở đầu ra của bộ mã hoá, ngƣời ta thƣờng sử dụng hai tham số: Sai số bình phƣơng trung bình – MSE Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 18
  19. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng (Mean Square Error) và phƣơng pháp đề xuất với hệ số tỷ lệ tín hiệu / tín hiệu nhiễu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). MSE giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục đƣợc tính nhƣ sau: Ở đây: x y ij biểu thị giá trị điểm ảnh gốc ij biểu thị giá trị điểm ảnh đã đƣợc biến đổi m và n lần lƣợt là chiều rộng và chiều cao của ảnh. PSNR, đơn vị: deciben (dB), thƣờng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu xử lý hình ảnh: Thông thƣờng, nếu PSNR > 35dB thì hệ thống mắt ngƣời gần nhƣ không phân biệt đƣợc giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục. PSNR càng cao thì chất lƣợng ảnh khôi phục càng tốt. Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE sẽ bằng 0 và PSNR đi đến vô hạn. Giá trị thông thƣờng của PSNR trong ảnh và nén video nằm từ 30 đến 50 dB, giá trị càng cao thì càng tốt. Giá trị có thể chấp nhận đƣợc khi truyền tín hiệu không dây có tổn thất khoảng từ 20 đến 25 dB. 1.6. TÍNH CHẤT, ĐẶC TRƢNG CỦA GIẤU TIN TRONG ẢNH 1.6.1 Phương tiện chứa có dữ liệu tri giác tĩnh Dữ liệu gốc ở đây là dữ liệu ảnh tĩnh, dù đã giấu thông tin vào trong ảnh hay chƣa, thì khi ngƣời xem ảnh bằng thị giác, dữ liệu ảnh không thay đổi theo thời gian. Khác với dữ liệu audio hay video, khi xem hay nghe, thì dữ liệu gốc sẽ thay đổi liên tục với tri giác của con ngƣời theo các đoạn hay các bài , các ảnh, 1.6.2 Giấu tin phụ thuộc ảnh Kỹ thuật giấu tin phụ thuộc vào các loại ảnh khác nhau. Chẳng hạn đối với ảnh đen trắng, ảnh xám hay ảnh màu, ta có những kỹ thuật riêng do các loại ảnh với Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 19
  20. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng đặc trƣng khác nhau. Ảnh nén và ảnh không nén cũng áp dụng những kỹ thuật giấu tin khác nhau, vì ảnh nén có thể làm mất thông tin khi nén ảnh 1.6.3 Giấu tin lợi dụng khả năng thị giác con người Giấu tin trong ảnh cũng gây ra những thay đổi trên dữ liệu ảnh gốc. Dữ liệu ảnh đƣợc quan sát bằng hệ thống thị giác con ngƣời, nên các kỹ thuật giấu tin phải đảm bảo yêu cầu gây ra những th bản là những thay đổi trên ảnh phải rất nhỏ, sao cho bằng mắt thƣờng không thể nhận ra đƣợc sự thay đổi đó, vì có nhƣ thế thì mới đảm bảo đƣợc độ an toàn cho thông tin giấu. 1.6.4 Giấu tin không làm thay đổi kích thước ảnh Các phép toán giấu tin sẽ đƣợc thực hiện trên dữ liệu của ảnh. Dữ liệu ảnh bao gồm cả phần header (là nơi lƣu thông tin về tệp, kích thƣớc, và địa chỉ offset về vùng dữ liệu), bảng màu (có thể có) và dữ liệu ảnh. Khi giấu tin, các phƣơng pháp giấu đều biến đổi giá trị của các bít trong dữ liệu ảnh trƣớc hay sau khi giấu tin, là nhƣ nhau 1.6.5 Đảm bảo chất lượng ảnh sau khi giấu tin Đây là yêu cầu quan trọng đối với giấu tin trong ảnh. Sau khi giấu tin bên trong, ảnh phải đảm bảo yêu cầu không bị biến đổi, để có thể không bị phát hiện dễ dàng so với ảnh gốc. CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ VÀ TRỘN CÓ CHỌN LỌC 2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP Phƣơng pháp giấu tin sử dụng biến đổi sóng nhỏ và trộn có chọn lọc đƣợc hai tác giả Prabakaran Ganesan và R. Bhavani thuộc khoa Công nghệ thông tin, trƣờng đại học Annamalai, bang Tamilnadu, Ấn Độ đƣa ra ngày 1 tháng 3 năm 2013[5]. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 20
  21. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đây là phƣơng pháp giấu tin thực hiện giấu một ảnh vào phƣơng tiện chứa là ảnh khác bằng cách kết hợp hai phƣơng pháp là biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT (Discrete Wavelet Transform) và biến đổi sóng nhỏ nguyên IWT (Integer Wavelet Transform). Điều chỉnh giá trị điểm ảnh PVA sẽ đƣợc áp dụng trên phƣơng tiện chứa. Còn giá trị của ảnh đƣợc giấu đƣợc biến đổi bằng phƣơng pháp Arnold. Ảnh mật và ảnh chứa đều đƣợc áp dụng cả hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ là DWT/IWT. Quá trình trộn áp dụng cho tất cả các ảnh và tính toán ngƣợc DWT/IWT để đƣợc ảnh giấu tin. Quá trình tách tin ngƣợc lại với quá trình nhúng tin mật. Sự kết hợp của hai phƣơng pháp biển đổi sóng nhỏ DWT/IWT làm cho việc giấu ảnh mật trên ảnh chứa đạt đƣợc độ an toàn và tính bền vững cao. Kết quả thực nghiệm và nghiên cứu cho thấy các ảnh gốc chứa ảnh mật đảm bảo tính vô hình, tính bảo mật và độ bền vững cao. Giới thiệu tóm lƣợc phƣơng pháp này đƣợc thực hiện nhƣ thế nào, trong phƣơng pháp này có sử dụng các kỹ thuật nào? (em dịch phần ABSTRACT trong bài gốc để đƣa vào đây) 2.2. ĐIỀU CHỈNH GIÁ TRỊ ĐIỂM ẢNH PVA (PIXEL VALUE ADJUSTMENT) Ảnh gốc và ảnh cần nhúng (giấu) có giá trị từ 0 đến 255. Trong quá trình nhúng giá trị của điểm ảnh gốc có thể vƣợt quámiền giới hạn này và do đó có thể khó khăn trong việc lấy lại điểm ảnh đã nhúng. Do đó giá trị điểm ảnh gốc sẽ đƣợc điều chỉnh có giới hạn thấp hơn 15 và trên 240 thay vì từ 0 và 255. Hình 2.1: Ảnh trước (trái) và sau (phải) khi thực hiện điều chỉnh giá trị điểm ảnh. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 21
  22. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 2.3. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI HAAR-DWT Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu toán học và thử nghiệm thực tế đƣợc công bố[NVH2] hàng tháng có liên quan đến biến đổi miền tần số sóng nhỏ. Sóng nhỏ đƣợc sử dụng có hiệu quả nhƣ một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực nhƣ lý thuyết xấp xỉ, xử lý tín hiệu, vật lý, thiên văn học và xử lý ảnh. Biến đổi sóng nhỏ Haar trên dữ liệu là tính toán tổng giá trị và giá trị sai khác của các cặp điểm ảnh liền kề nhau. Mô hình 2 chiều Haar-DWT thực hiện trên các thành phần liền kề ngang và liền kề theo chiều dọc. Một ƣu điểm của biến đổi sóng nhỏ Haar là biến đổi chính là nghịch đảo của nó. Phép biến đổi này bao gồm các bƣớc: Bƣớc 1: Đầu tiên, quét các điểm ảnh từ trái sang phải theo chiều ngang. Sau đó, cộng và trừ các điểm ảnh lân cận với nhau (cặp giá trị lân cận – PoV (Pair of Value)). Lƣu trữ giá trị tổng ở vùng bên trái và giá trị sai khác ở vùng bên phải. Lặp lại cho đến khi các hàng đƣợc xử lý hết. Tổng giá trị của các cặp điểm ảnh đại diện cho miền tần số thấp (ký hiệu là L - Low) trong khi miền sai khác của điểm ảnh đại diện cho miền tần số cao của ảnh gốc (ký hiệu là H - High). Bƣớc 2: Tiếp theo qQuét các điểm ảnh từ trên xuống theo chiều dọc. Thực hiện thêm cộng và trừbớtvài các cặp điểm ảnh lân cận và lƣu giá trị tổng ở phía trên đỉnh còn giá trị sai khác ở đáy phía dƣớinhƣ biểu đồ. Lặp lại cho đến khi các cột giá trị đƣợc xử lý hết. Cuối cùng chúng ta sẽ có 4 băng con là LL, HL, LH, HH. Băng LL là miền tần số thấp và rất giống với ảnh gốc (thu nhỏ). Quá trình mô tả thủ tục trên đƣợc gọi là biến đổi 2 chiều Haar-DWT ở mức thứ nhất theo mô phỏng trong hình 2.2. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 22
  23. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 2.2: Ảnh sau khi biến đổi Haar-DWT 2.4. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ NGUYÊN - IWT[HTHT3] Biến đổi sóng nhỏ rời rạc một chiều là thuật toán với một ngân hàng bộ lọc đƣợc lặp đi lặp lại. Đầu vào là một bộ lọc thông cao và một bộ lọc thông thấp. Kết quả thu đƣợc sau quá trình chập là một phiên bản đƣợc làm mƣợt của giá trị đầu vào, phần tần số cao đƣợc chụp (captured) lại bởi lần chập đầu tiên. Việc tái cấu trúc liên quan đến một chập với các bộ lọc tổng hợp và kết quả của các các nếp cuộn đƣợc thêm vào. Còn với biến đổi hai chiều, thì tiến hành biến đổi 1 chiều tất cả các hàng, và tƣơng tự với các cột. Tiếp theo, lấy các hệ số chinh là kết quả của hàng và cột. Nhƣ trong hình là các bƣớc để có đƣợc 4 hệ số: HH là hệ số đại diện cho thông số chéo của hình ảnh, trong khi đó HG và GH phản ánh thông tin theo chiều dọc và chiều ngang. Ở mức thấp nhất, lấy hệ số thấp qua LL. Chúng ta có thể tiếp tục phân rã trên góc ¼ từ LL đến log2 của giá trị nhỏ nhất (chiều cao, chiều rộng). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 23
  24. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 2.3: Biến đổi sóng nhỏ IWT. Kể từ khi biến đổi sóng nhỏ rời rạc cho phép xử lý độc lập của các thành phần kết quả mà không có tƣơng tác giữa chúng, do đó tính vô hình mang lại hiệu quả cao hơn trong quá trình nhúng. Tuy nhiên, việc sử dụng các bộ lọc sóng nhỏ có sử dụng hệ số có dấu phẩy động. Vì vậy khi chuỗi dữ liệu đầu vào bao gồm chuỗi các số nguyên ( nhƣ trƣờng hợp ở hình minh họa dƣới), kết quả đầu ra đƣợc lọc không còn bao gồm các số nguyên, thì khả năng xây dựng lại hình ảnh không đƣợc nhƣ ban đâu. Tuy nhiên với sự ra đời của biến đổi sóng nhỏ nguyên, có thể mô tả các đầu ra hoàn toàn là các số nguyên. Một ví dụ về biến đổi sóng nhỏ với bản đồ số nguyên là biến đổi S. Độ mƣợt (s) và chi tiết (d) cho một chỉ số n đƣợc ra trong (1a) và (1b). Các giá trị tổng và sai khác Tuy nhiên chúng ta cần phải xác định lại những công thức biến đổi hai chiều áp dụng cho hình ảnh và rất hữu ích trong phép biến đổi. Công thức này áp dụng cho việc xây dựng lại các biến đổi hai chiều. Giả sử rằng hình ảnh ban đầu là (I) với chiều rộng là y pixel và chiều cao x pixel. Biểu thị mức độ màu bóng của các điểm ảnh tại vị trí i và j là Iij. Biến đổi hai chiều cho hình ảnh có thể đƣợc tính toan bằng công thức (3a) (3b) (3c) và (3d). Dĩ nhiên chúng ta có thể biến đổi ngƣợc để có thể tách và khôi phục đƣợc chính xác ảnh gốc ban đầu từ các hệ số biến đổi có thể tính Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 24
  25. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng toán đƣợc theo công thức (4a) (4b) (4c) và (4d). Kết quả hệ số của biến đổi ngƣợc: A là hệ số thấp, H là hệ số cho thông số theo chiều ngang của anh, còn V và D phản ánh thông tin theo chiều dọc và đƣờng chéo tƣơng ứng. Trong khi thực hiện biến đổi bỏ qua bất ký điểm ảnh có giá trị lẻ trên đƣờng biên. Với điều kiện 1≤ i ≤x/2, 1≤ j ≤ y/2 Vấn đề chọn vị trí nhúng (giấu) tin trên miền biến đổi: Các băng tần số cao phản ánh: cạnh, viền còn các băng tần số thấp phản ánh: màu, nền. Để nhúng ở tần số cao: ta có đƣợc tính vô hình cao, còn tình bền vững thấp. Còn nhúng ở tần số thấp thì tính vô hình thấp nhƣng độ bền vững cao. Để đạt đƣợc cả hai yếu tố tính vô hình và tình bền vững ta thực hiện biến đổi wavelet lần 2 với băng con LL1 ta thu đƣợc 4 băng con mới là LL2, HH2, LH2, HL2. Khi giấu ta chọn vùng LL2 có tần số thấp và HL2, LH2, HH2 có tần số trung bình để giấu tin. 2.5. PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI ARNOLD Biến đổi toán học Arnold đƣợc đƣa ra lần đầu tiên bởi Arnold và Avez (1968). Nó đƣợc cải thiện bảnSau đó phƣơng pháp này đƣợc cải tiến đồ „xáo trộn‟ bởi Miisha (2012) và đƣợc áp dụng cho ảnh kỹ thuật số nhằm sắp xếp ngẫu nhiên các điểm ảnh của hình ảnh ban đầu làm cho chúng trở lên khó nhận thấy hoặc nhiễu. Tuy nhiên sau một chu kỳ p và p lặp lại thì hình ảnh gốc ban đầu xuất hiện trở lại. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 25
  26. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Chúng ta tôiđƣa coi ảnh sốkỹ thuật số đầu vào nhƣ một ma trận và qua biến đổi Arnold chúng sẽ bị „xáo trộn‟. Kỹ thuật hình ảẢnh số kích cỡ NxN, cách biến đổi Arnold đƣợc thực hiện theo công thức sau: Với: x, y ∈{0,1,2, N-1} x, y: Toạ độ pixel trƣớc khi xáo trộn Arnold x‟, y‟: Toạ độ pixel sau khi xáo trộn Arnold Biến đổi trên là biến đổi 1-1, hình ảnh có thể lặp đi lặp lại, các con số lặp lại có thể dùng làm khóa để tách ảnh mật. Phƣơng pháp biến đổi trên đảm bảo về tính bảo mật và tính bền vững cao hơn cho thuật toán của chúng tôi. Áp dụng thuật toán Arnold k lần với mục đích mã hóa ảnh mật. Cách khôi phục ảnh mật phụ thuộc vào việc lựa chọn k phù hợp. Chọn k cần thỏa mãn điều kiện sau: L= 3N nếu N có dạng 2x5m với m =1,2 . L =2N nếu N có dạng 5mhoặc 6x5m với m =1,2 L ≤ 12N/7 nếu N có dạng khác Hình 2.4 mô phỏng việc mã hóa ảnh mật kích cỡ 256x256 pixel với k = 10. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 26
  27. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 2.44: Ảnh trước (trái) và sau (phải) sau khi biến đổi Arnold. 2.6. PHƢƠNG PHÁP TRỘN ALPHA ( ALPHA BLENDING) (EM CHÈN THÊM PHẦN LÝ THUYẾT NÀY VÀO) Phƣơng pháp trộn Alpha là quá trình kết hợp của màu nền trƣớc và màu nền sau để tạo ra một màu trộn mới. Độ trong suốt của màu nền trƣớc có giá trị dao động từ trong suốt hoàn toàn đến có thể phát hiện thấy bằng mắt thƣờng. Nếu màu nền trƣớc hoàn toàn trong suốt thì màu sau trộn chính là màu nền sau. Còn trƣờng hợp ngƣợc lại thì màu sau trộn chính là màu nền trƣớc. Trƣờng hợp màu trộn có sự kết hợp của nền trƣớc và nền sau thì mức độ mờ đƣợc lấy ở mức trung bình. Giá trị alpha dao động từ 0 đến 1, mức 0 tƣơng ứng với màu nền trong suốt, còn mức 1 là màu nền nhìn thấy rõ. Giá trị màu sắc sau trộn đƣợc tính toán theo công thức: Nếu giá trị dstA=1 thì: Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 27
  28. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Thành phần alpha có thể dùng để trộn với ba thành phần màu đỏ, màu xanh, màu xanh dƣơng trong 24 bit màu RGB. Hoặc thành phần alpha sẽ có 3 giá trị qui định tƣơng ứng với từng màu lọc quang phổ. Dƣới đây là ảnh trộn của bamboo.png và lena.png với alpha = 0.04 Hình 2.5: Ảnh nền trước (trái), ảnh nền sau (giữa), ảnh sau trộn Alpha (phải). 2.75 PHƢƠNG PHÁP GIẤU TIN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ VÀ TRỘN CÓ CHỌN LỌC Ý tƣởng của phƣơng pháp đƣợc tóm lƣợc nhƣ sau: + Giấu tin mật là khả năng che giấu thông tin trong phƣơng tiện chƣa mà không làm thay đổi phƣơng tiện chứa so với ban đầu khi đã chứa thông tin mật. Có rất nhiều kĩ thuật để thực hiện che giấu thông tin trên các phƣơng tiện truyền thông điện tử, nhiều nhất là các tệp audio và tệp hình ảnh. Giấu tin mật là một ảnh xám (giả sử có kích thƣớc 256x256 pixel) vào phƣơng tiện chứa là ảnh xám (giả sử có kích thƣớc 512x512 pixel). Áp dụng kết hợp hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ rời rạc DWT (theo 2.3) và biến đổi sóng nhỏ nguyên IWT (theo 2.4). + Ảnh bao tin trƣớc khi đem giấu sẽ đƣợc điều chỉnh giá trị điểm ảnh để tránh vƣợt ra ngoài ngƣỡng giá trị của ảnh (theo 2.2). + Giá trị của ảnh mật đƣợc biển đổi bằng phƣơng pháp Arnold (theo mục 2. 5) + Ảnh mật và ảnh chứa đều áp dụng cả hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ là DWT/IWT (theo 2.3 hoặc 2.4). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 28
  29. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng + Quá trình trộn áp dụng cho cả hệ số của ảnh gốc và ảnh mật. Sau đó sử dụng biến đổi ngƣợc DWT/IWT để đƣợc ảnh chứa tin mật. Quá trình tách tin thì ngƣợc lại với quá trình nhúng tin mật. 2.75.2 Thuật toán 2.75.2.1 Thuật toán giấu tin Input: Ảnh gốc CI, ảnh mật SEI Output: Ảnh đã giấu tin SI Các bƣớc thực hiện: - Bƣớc 1: Đọc ảnh gốc CI và ảnh mật SEI vào mảng 2 chiều - Bƣớc 2: Áp dụng thuật toán Điều chỉnh giá trị điểm ảnh PVA với ảnh gốc CI - Bƣớc 3: Biến đổi 2 chiều DWT hoặc IWT mức 1 của ảnh CI đƣợc 4 băng tần là: LL. LH, HL, HH. - Bƣớc 4: Tách lấy hệ số xấp xỉ của ma trận (LL và hệ số chi tiết LH,HL,HH ở mức 1 của ảnh gốc CI. - Bƣớc 5: Áp dụng biến đổi Arnold cho ảnh SEI có sử dụng KHÓA để thu đƣợc ảnh bí mật ASSI. - Bƣớc 6: Tách các hệ số xấp xỉ của ma trận LL1 và hệ số chi tiết ma trận LH1, HL1, HH1 ở mức 1 của ảnh ASSI. - Bƣớc 7: Nếu th < thset (th là giá trị ngƣỡng, còn thset giá trị ngƣỡng đƣợc thiết lập cho tất cả các hệ số) thì thực hiện trộn Alphacho ảnh CI và ASSI để thu đƣợc ảnh trộn BI (Blending Image). Ngƣợc lại, giữ nguyên hệ số của điểm ảnh. - Bƣớc 8: Thực hiện phép biến đổi ngƣợc DWT hoặc IWT trên BI để thu đƣợc ảnh đã giấu tin SI. 2.75.2.2 Thuật toán tách tin Đầu vào: Ảnh đã giấu tin (SI – Stego Image) Đầu ra: Ảnh gốc (CI), ảnh mật (SEI) Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 29
  30. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Các bƣớc thực hiện: - Bƣớc 1: Nhận ảnh đã giấu tin SI - Bƣớc 2: Biến đổi sóng nhỏ 2 chiều mức 1 đổi với ảnh SI ta đƣợc 4 băng tần :LL. LH, HL, HH. - Bƣớc 3: Tính giá trị ngƣỡng nhỏ hơn giá trị ngƣỡng thiết lập (cho các hệ số sóng nhỏ trên bốn băng tần LL. LH, HL, HH) đƣợc hệ số tách ASSI. - Bƣớc 4: Lấy biến đổi sóng nhỏ nghịch đảo đƣợc ASSI - Bƣớc 5: Nhận khóa bí mật và khôi phục ảnh (bằng biến đổi ngƣợc Arnold) đƣợc ảnh mật SEI đã giấu. Nghiên cứu trƣờng hợp Khi thử nghiệm chúng ta có thể kết hợp các phép biến đổi sóng nhỏ theo các trƣờng hợp sau:  Áp dụng biến đổi IWT cho cả ảnh gốc và ảnh mật.  Áp dụng biến đổi IWT cho ảnh gốc và DWT cho ảnh mật.  Áp dụng biến đổi DWT cho ảnh gốc và IWT cho ảnh mật. Áp dụng biến đổi DWT cho cả ảnh gốc và ảnh mật. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 30
  31. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 2.75.3 Lƣợc đồ giấu tin và tách tin 2.75.3.1 Lƣợc đồ giấu tin Ảnh che giấu Ảnh mật SEI Khóa KEY thông tin CI (Secret Image) (cover Image) Thuật toán Thuật toán Ảnh mật quá điều chỉnh giá điều chỉnh giá biến đổi PVA trị điểm anh trị điểm anh và Arnold sử PVA PVA dụng khóa Biến đổi DWT Biến đổi DWT hoặc IWT hoặc IWT Quá trình trộn Biến đổi ngược DWT hoặc IWWT Hình 2.6: Lược đồ giấu tin Ví dụ minh họa Sử dụng ảnh gốc là ảnh lena.png, kích cỡ 512x512 pixel hình 2.7 (a). Thực hiện biến đổi IWT mức 1 với ảnh gốc hình 2.7 (b). Ảnh mật là ảnh baboon.png, kích cỡ 256x256 pixel hình 2.7 (c), thực hiện biến đổi Arnold (với số lặp k=2) ta đƣợc ảnh hình 2.7 (d), tiếp tục biến đổi IWT mức 1 ta đƣợc ảnh hình 2.7 (e). Tiến hành trộn với anpha = 0.05 và biến đổi ngƣợc sóng nhỏ ta đƣợc ảnh hình 2.7 (f). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 31
  32. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng (a) (b) (c) (d) (e) (f) Hình 2.7: ảnh gốc (a), ảnh gốc qua biến đổi wavelet (b), ảnh mật (c), ảnh mật qua biến đổi Arnold (d), ảnh mật tiếp tục biến đổi wavelet (e), ảnh giấu tin (f). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 32
  33. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 2.75.3.2 Lƣợc đồ tách tin KhóaKhóa KEY KEY Ảnh mâtẢnh c ủmâta của Ảnh Ảnh biến đbiổếi n đổi mật mật ArnoldArnold SEI SEI BIến đBIổếi nng đưổợi cng ược DWT/IWTDWT/IWT Quá trìnhQuá trình trộn trộn Biến đBiổếi n đổi DWT/IWTDWT/IWT Ảnh giẢấnhu tin giấ u tin mật mật Hình 2.8: Lược đồ tách tin Ví dụ minh họa: Sử dụng ảnh giấu tin là ảnh kq_giau.png, kích cỡ 512x512 pixel (hình 2.9 a). Thực hiện biến đổi IWT với ảnh giấu tin (hình 2.9b). Ảnh gốc là ảnh lena.png, kích cỡ 512x512 pixel (hình 2.9c), thực hiện biến đổi IWT ta đƣợc ảnh (hình 2.9d), tiếp tục biến đổi Arnold ta đƣợc ảnh (hình 2.9e). Tiến hành trộn và biến đổi ngƣợc ta đƣợc ảnh (hình 2.9f). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 33
  34. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng (a) (b) (c) (d) (e) (f) Hình 2.9: Ảnh gốc (a), ảnh gốc biến đổi wavelet (b), ảnh giấu tin (c), ảnh giấu tin wavelet (d), ảnh mật arnold (e), ảnh mật (f). Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 34
  35. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM. 3.1 MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT - Ngôn ngữ cài đặt, môi trƣờng soạn thảo và chạy chƣơng trình đƣợc thực hiện trên ngôn ngữ lập trình Matlab 7.7 (R2008b). - Hệ điều hành Windows 8.1 3.2 GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH 3.2.1 Giao diện chương trình chính Sau đây là một số giao diện chính của chƣơng trình Hình 3.1: Giao diện chính của chương trình. Đây là giao diện chính của chƣơng trình, từ đây ta có thể gọi các chức năng khác thông qua các menu. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 35
  36. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 3.2.2 Giao diện chức năng giấu tin. Hình 3.2 Giao diện chức năng giấu tin. Từ giao diện chính của chƣơng trình chúng ta chọn ảnh cần giấu tin bằng cách nhấn vào nút „chọn ảnh‟ đầu tiên. Khi đó chƣơng trình sẽ mở ra hộp thoại duyệt ảnh. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 36
  37. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.3: Hộp thoại chọn ảnh gốc. Chúng ta sẽ chọn ảnh gốc cần giấu tin bất kì để thực hiện giấu tin vào ảnh đó. Sau khi chọn xong ảnh gốc, tiếp tục nhấn nút „chọn ảnh‟ thứ hai để chọn ảnh mật, hộp thoại để chọn ảnh mật hiện ra. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 37
  38. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.4: Hộp thoại chọn ảnh mật. Sau khi chọn ảnh mật xong, ta tiến hành nhập hệ số alpha, sau đó nhấn nút „Thực hiện‟ để tiến hành giấu tin. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 38
  39. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.5: Giao diện chương trình giấu tin. Giao diện chƣơng trình sẽ hiển thị các ảnh kết của từng quá trình nhƣ hình 3.5, sau đó ta nhấn nút „ Lƣu‟ để tiến hành lƣu ảnh giấu tin, hộp thoại chọn nơi lƣu ảnh giấu tin xuất hiện. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 39
  40. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.6: Hộp thoại lưu ảnh giấu tin Chọn vị trí lƣu ảnh và nhập tên để chƣơng trình thực hiện việc giấu tin.Sau đó một thông báo „ đã lƣu ảnh giấu tin thành công‟ xuát hiện, nhấn OK và nhấn tiếp nút „ THOÁT „ để thoát khỏi giao diện chƣơng trình giấu tin. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 40
  41. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 3.2.3 Giao diện chức năng giấu tách tin Hình 3.7: Giao diện chương trình tách tin. Từ giao diện chính của chƣơng trình chúng ta chọn ảnh cần giấu tin bằng cách nhấn vào nút „Chọn ảnh‟. Khi đó chƣơng trình sẽ mở ra hộp thoại duyệt ảnh. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 41
  42. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.8: Hộp thoại chọn ảnh đã giấu tin. Chúng ta sẽ chọn ảnh giấu tin đƣợc tạo ra ở chức năng giấu tin trƣớc đó để thực hiện việc tách tin trong ảnh đó. Sau khi chọn ảnh cần tách xong ta tiếp tục nhấn nút „Chọn ảnh‟ thứ hai để chọn ảnh gốc ban đầu, hộp thoại duyệt ảnh xuất hiện. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 42
  43. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.9: Hộp thoại chọn ảnh gốc để thực hiện quá trình tách tin. Sau khi chọn ảnh gốc xong, ta tiến hành nhập hệ số alpha tƣơng ứng với quá trình giấu tin, nhập số hàng – số cột chính là kích thƣớc của ảnh mật. Tiếp theo nhấn nút „Tách tin‟ để chƣơng trình thực hiện quá trình tách tin, khôi phục ảnh mật đã giấu ban đầu. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 43
  44. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.10: Hộp thoại để lưu ảnh mật. Ta nhấn nút „Lƣu‟ để lƣu ảnh mật đƣợc khôi phục. Sau khi chọn vị trí và nhập tên, thì một thông báo „đã lƣu ảnh mật thành công‟. Cuối cùng ta nhấn nút „Thoát‟ để thoát khỏi giao diện chƣơng trình tách tin. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 44
  45. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.11: Giao diện sau khi tách tin. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 45
  46. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 3.2.4 Giao diện chức năng đánh giá PSNR Hình 3.12: Giao diện chính chức năng đánh giá PSNR Từ giao diện chính của chƣơng trình chúng ta chọn ảnh cần kiểm tra bằng cách nhấn vào nút „Chọn‟. Khi đó chƣơng trình sẽ mở ra hộp thoại duyệt ảnh. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 46
  47. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình: 3.13 Hộp thoại chọn ảnh gốc để đánh giá Tiếp tục nhấn nút „Chọn‟ để chọn ảnh giấu tin, hộp thoại chọn ảnh xuất hiện Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 47
  48. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.14: Hộp thoại chọn ảnh giấu tin để đánh giá Sau khi chọn xong hai ảnh để đánh giá, nhấn nút „Đánh giá‟ để chƣơng trình thực hiện. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 48
  49. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.15: Giao diện sau khi đánh giá PSNR và kết quả. Kết quả đánh giá PSNR đƣợc hiển thị ngay sau đó, để thoát khỏi chƣơng trình ta chọn nút „Thoát‟. 3.3 THỬ NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT 3.3.1 Tập ảnh thử nghiệm Thực nghiệm này sẽ đƣa ra khả năng giấu tin khi sử dụng kỹ thuật kết hợp hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phƣơng pháp trộn có trọn lọc cho phƣơng pháp giấu ảnh trong ảnh. Tập ảnh gốc thử nghiệm bao gồm 10 ảnh chuẩn tải về từ thƣ viện ảnh [2] và 20 ảnh bất kỳ tải về từ [7]. Nội dung ảnh trình bày trong hình 3.16 và hình 3.17. Tập ảnh mật giấu tin bao gồm 10 ảnh với kích thƣớc khác nhau. Nội dung trình bày trong hình 3.18. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 49
  50. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.16: Tập 10 ảnh gốc chuẩn Hình 3.17: Tập 20 ảnh gốc bất kỳ trước khi giấu tin. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 50
  51. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Hình 3.18: Tập 10 ảnh mật. 3.3.2. Thử nghiệm và đánh giá bằng PSNR Đầu tiên chúng ta chọn một ảnh mật trong 10 ảnh mật để giấu vào tập 10 ảnh chuẩn và 20 ảnh bất kỳ bằng thuật toán trình bày trong chƣơng 2 với các thông số sau: + Biến đổi sóng nhỏ mức 1 với cả ảnh gốc và ảnh mật + Biến đổi Arnold với k=2 + Thực hiện trộn Anpha với hệ số anpha =0.05. Sau khi giấu tin ta sử dụng PSNR để đánh giá chất lƣợng của ảnh trƣớc và sau khi giấu đƣợc bảng 3.1 (cho 10 ảnh chuẩn) và bảng 3.2 (cho 20 ảnh bất kỳ). Tên ảnh (kích cỡ ảnh) Đánh giá PSNR (dB) 1.png 35.2957 2.png 37.7708 3.png 36.6226 4.png 37.78 5.png 37.1803 6.png 38.1901 7.png 33.536 Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 51
  52. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 8.png 37.1586 9.png 36.5021 10.png 30.4925 Kết quả trung bình 36.0529 Bảng 3.1: Đánh giá PSNR giữa ảnh gốc và ảnh giấu tin. Tên ảnh Kết quả image01.png 37.2414 image02.png 34.9931 image03.png 37.4386 image04.png 39.174 image05.png 37.3851 image06.png 39.4666 image07.png 35.8853 image08.png 29.5684 image09.png 36.8886 image10.png 35.5554 image11.png 37.1215 image12.png 37.3903 image13.png 28.7733 Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 52
  53. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng image14.png 37.4773 image15.png 37.6789 image16.png 36.5169 image17.png 33.3834 image18.png 37.0613 image19.png 37.7214 image20.png 33.7398 Trung bình 36.023 Bảng 3.2: Đánh giá PSNR giữa ảnh gốc (20 ảnh bất kì) và ảnh giấu tin. Đánh giá chất lượng ảnh mật sau khi tách: Kết quả sau khi đánh giá PSNR đối với ảnh mật ban đầu và sau khi tách cho kết quả là 15.6853 dB đạt ở mức bình thƣờng. Do thực hiện trộn anpha quá nhỏ lên giá trị tách ra chỉ có thể đánh giá bằng trực quan của con ngƣời về mặt nội dung ảnh, còn chất lƣợng ảnh tách đƣợc thấp 3.3.3 Nhận xét Với kết quả thử nghiệm thu đƣợc, nếu quan sát bằng mắt thƣờng thì có thể phân biệt đƣợc đâu là ảnh đã giấu tin và chƣa giấu tin. Giá trị PSNR trung bình đạt đƣợc là bình thƣờng. Kết quả thử nghiệm trong bảng 3.1 và 3.2 cho thấy khả năng giấu tin của mỗi ảnh khác nhau là khác nhau. Những ảnh cùng kích cỡ khả năng giấu của những ảnh đó nằm trong một khoảng giá trị và xấp xỉ bằng nhau. Điều đó chứng tỏ khả năng giấu phụ thuộc vào giá trị điểm ảnh của ảnh. Qua thử nghiệm em nhận thấy kỹ thuật giấu tin bằng cách giấu tin bằng phƣơng pháp IWTcho cả ảnh gốc và ảnh mật và phƣơng pháp trộn có trọn lọc cho phƣơng pháp giấu ảnh trong ảnh - Ƣu điểm: Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 53
  54. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng + Khả năng bảo mật cao. + Không thay ảnh hƣởng nhiều đến nội dung của ảnh. - Nhƣợc điểm: + Ảnh sau khi tách không còn đƣợc nhƣ ảnh ban đầu nhƣng cảm nhận trực quan ta vẫn có thể chấp nhận đƣợc. + Hệ số alpha càng lớn thì càng ảnh hƣởng đến chất lƣợng ảnh sau khi giấu tin nhƣng chất lƣợng của ảnh mật sau khi tách rất cao. + Còn phụ thuộc vào ảnh gốc để tách ảnh mật đã giấu. Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 54
  55. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng KẾT LUẬN Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh là hƣớng nghiên cứu chính của thuật toán giấu thông tin hiện nay và đã đạt đƣợc những kết quả khả quan. Đồ án đã trình bày một số khái niệm liên quan đến việc che giấu thông tin trong ảnh số cũng nhƣ trình bày kỹ thuật giấu ảnh trong ảnh . Với kỹ thuật giấu tin kết hợp hai phƣơng pháp biến đổi sóng nhỏ DWT/IWT và phƣơng pháp trộn có trọn lọc cho phƣơng pháp giấu ảnh trong ảnh thì tính vô hình và bền vững của thông tin sau khi giấu đƣợc đảm bảo. Về mặt lý thuyết thì sau khi đã có lƣợng thông tin đƣợc giấu vào trong ảnh gốc, nó sẽ để lại dù nhiều, dù ít những dấu vết khác với ảnh gốc ban đầu. Tuy nhiên sau khi thực hiện kỹ thuật giấu tin, quan sát bằng mắt thƣờng thì khó có thể phân biệt đâu là ảnh gốc đâu là ảnh mang tin. Dùng phƣơng pháp đánh giá PSNR để đánh giá chất lƣợng ảnh trƣớc và sau khi giấu tin kết quả PSNR đạt đƣợc là có thể chấp nhận đƣợc, điều đó cho thấy sự biến dạng của ảnh hầu nhƣ không có. Nhƣ vậy kỹ thuật giấu tin đã cho những kết quả rất triển vọng. Tuy nhiên, giấu tin mật là vấn đề phức tạp, cộng với khả năng và kinh nghiệm còn hạn chế nên em còn gặp một số khó khăn trong việc tìm hiểu nghiên cứu các kỹ thuật giấu tin trên biên của ảnh nhị phân. Vì vậy em rất mong nhận đƣợc sự đóng góp ý kiến quý báu của các thầy cô giáo cũng nhƣ bạn bè để báo của em đƣợc hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 55
  56. Đồ án tốt nghiệp Trƣờng ĐHDL Hải Phòng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A. R. Calderbank, Ingrid Daubechies, Win Sweldens, Boon-Lock Yeo, Wavelet Tranforms That Map Integers to Integers, Applied and Computational Harmonic Analysis 5, 232-369 (1998). [2] CBIR image database, University of Washington, available at: [3] Hemalatha S., U Dinesh Acharya, Renuka A. and Priya R.Kamath, An Integer Wavelet Transform Based Steganography Technique for Color Images, Internation Journal of Information & Computation Technology. ISSN 0974-2239 Volume 3, Number 1 (2013), pp. 13-24. [4] Ingemar Cox, Jeffrey Bloom, Mathew Miller, Ton Kaller, Jessica Fridrich, Digital Watermarking and Steganography, Morgan Kaufmann, 2008. [5] M. F. Tolba, M. A. Ghonemy, I. A. Taha, and A. S. Khalifa, Using Integer Wavelet Transforms In Colored Image-Steganography, IJICIS Vol. 4 No. 2, July 2004 [6] Prabakan Ganesan and R. Bhavani, A high secure and robust image steganography using dual wavelet and blending model, Journal of Computer Science, 9 (3):277-284, 2013. [7]. USC-SIPI Image Database, [8] Nguyễn Xuân Huy, Trần Quốc Dũng, Giáo trình giấu tin và thủy vân ảnh, Trung tâm thông tin tƣ liệu, TTKHTN – CN 2003. [9] Nguyễn Anh Quyền, CT1301, Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch trên miền biến đổi sóng nhỏ cho ảnh chất lƣợng cao, Đồ án tốt nghiệp, 2013. [10] Phạm Công Hòa, Tìm hiểu phƣơng pháp thủy vân số thuận nghịch và xây dựng ứng dụng, 2012. [11] Wikipedia – Alpha Compositing Nguyễn Việt Hƣng – CT1401 56