›

Đồ án Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán maxmin

pdf 62 trang huongle 1760
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Đồ án Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán maxmin", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfdo_an_ky_thuat_giau_tin_thuan_nghich_su_dung_thuat_toan_maxm.pdf

Nội dung text: Đồ án Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán maxmin

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG o0o ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
  2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG o0o TÊN ĐỀ TÀI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KỸ THUẬT GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN MAXMIN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ Thông tin HẢI PHÒNG - 2013
  3. NHIỆM VỤ THIẾT KẾ TỐT NGHIỆP Sinh viên: Cao Lê Huân. Mã SV: 121494. Lớp: CT1201. Ngành: Công nghệ Thông tin Tên đề tài: KỸ THUẬT GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN MAXMIN
  4. NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI 1. Nội dung và các yêu cầu cần giải quyết trong nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp a. Nội dung - Tổng quan về giấu tin trong ảnh số, - Thuật toán giấu tin Maxmin - Tìm hiểu kỹ thuật giấu thuật nghịch trên miền dữ liệu ảnh sử dụng thuật toán Maxmin - Cài đặt, thử nghiệm chương trình b. Các yêu cầu cần giải quyết a) Lý thuyết - Hiểu được cấu trúc cơ bản của ảnh Bitmap, một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh. - Nắm được tổng quan về kỹ thuật giấu tin trong ảnh. - Hiểu và nắm rõ kỹ thuật giấu ảnh màu trong ảnh. b) Thực nghiệm (chương trình) - Cài đặt được kỹ thuật giấu bằng Matlab, thử nghiệm trên một tập ảnh để có thể đánh giá độ trực quan của ảnh sau khi giấu tin bằng PSNR, từ đó đưa ra nhận xét về kỹ thuật giấu áp dụng cho tập ảnh thử nghiệm. 2. Các số liệu cần thiết để thiết kế, tính toán. - Tập ảnh để thử nghiệm.
  5. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng CÁN BỘ HƢỚNG DẪN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Ngƣời hƣớng dẫn thứ nhất: Họ và tên: Hồ Thị Hương Thơm Học hàm, học vị: Tiến Sĩ Cơ quan công tác: Trường Đại Học Dân Lập Hải Phòng Nội dung hướng dẫn: Ngƣời hƣớng dẫn thứ hai: Họ và tên: . Học hàm, học vị: . Cơ quan công tác: Nội dung hướng dẫn: Đề tài tốt nghiệp được giao ngày tháng năm 2013 Yêu cầu phải hoàn thành trước ngày tháng năm 2013 Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Sinh viên Cán bộ hướng dẫn Đ.T.T.N TS. Hồ Thị Hương Thơm Hải Phòng, ngày tháng năm 2013 HIỆU TRƯỞNG GS.TS.NGƯT Trần Hữu Nghị Cao Lê Huân – CT1201 5
  6. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng PHẦN NHẬN XÉT TÓM TẮT CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN 1. Tinh thần thái độ của sinh viên trong quá trình làm đề tài tốt nghiệp: 2. Đánh giá chất lượng của đề tài tốt nghiệp (so với nội dung yêu cầu đã đề ra trong nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp) 3. Cho điểm của cán bộ hướng dẫn: ( Điểm ghi bằng số và chữ ) Ngày tháng năm 2013 Cán bộ hướng dẫn chính ( Ký, ghi rõ họ tên ) Cao Lê Huân – CT1201 6
  7. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng PHẦN NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ CỦA CÁN BỘ CHẤM PHẢN BIỆN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP 1. Đánh giá chất lƣợng đề tài tốt nghiệp (về các mặt nhƣ cơ sở lý luận, thuyết minh chƣơng trình, giá trị thực tế, ) Cho điểm của cán bộ phản biện ( Điểm ghi bằng số và chữ ) Ngày tháng năm 2013 Cán bộ chấm phản biện ( Ký, ghi rõ họ tên ) Cao Lê Huân – CT1201 7
  8. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN 10 DANH MỤC HÌNH 11 DANH MỤC BẢNG 13 LỜI MỞ ĐẦU 14 Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN 15 1.1 TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN 15 1.1.1 Định nghĩa kỹ thuật giấu tin 15 1.1.2 Mục đích của giấu tin 15 1.1.3 Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản 15 1.1.4 Mô hình kỹ thuật tách thông tin cơ bản 16 1.1.5 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin 17 1.1.6 Môi trƣờng giấu tin 17 1.1.7 Một số đặc điểm của việc giấu tin trên ảnh 18 1.2. MỘT SỐ ẢNH ĐỊNH DẠNG BITMAP PHỔ BIẾN 19 1.2.1 Cấu trúc ảnh Bitmap 19 1.2.2 Cấu trúc ảnh PNG 22 1.3. PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN 23 Chƣơng 2. KỸ THUẬT GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRONG ẢNH 25 2.1. KHÁI NIỆM GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH 25 2.1.1. Khái niệm 25 2.1.2. Một số kỹ thuật giấu thuận nghịch điển hình 25 2.2. KỸ THUẬT GIẤU THUẬN NGHỊCH BẰNG THUẬT TOÁN MAXMIN 27 2.2.1. Giới thiệu 27 2.2.2. Thuật toán 28 2.2.3. Lƣợc đồ giấu tin và tách tin. 31 2.2.4. Ví dụ minh họa. 36 Chƣơng 3. CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 40 3.1. MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT. 40 Cao Lê Huân – CT1201 8
  9. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 3.2. GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH. 40 3.3. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT 48 3.3.1. Kết quả thực nghiệm. 48 3.3.2. Nhận xét 59 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 Cao Lê Huân – CT1201 9
  10. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới cô giáo hướng dẫn Tiến sĩ Hồ Thị Hương Thơm đã tận tình giúp đỡ em rất nhiều trong suốt quá trình tìm hiểu nghiên cứu và hoàn thành báo cáo tốt nghiệp. Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong bộ môn tin học – trường DHDL Hải Phòng cũng như các thầy cô trong trường đã trang bị cho em những kiến thức cơ bản cần thiết để em có thể hoàn thành báo cáo. Xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè những người luôn bên em đã động viên và tạo điều kiện thuận lợi cho em, tận tình giúp đỡ chỉ bảo em những gì em còn thiếu sót trong quá trình làm báo cáo tốt nghiệp. Cuối cùng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những người thân trong gia đình đã giành cho em sự quan tâm đặc biệt và luôn động viên em. Vì thời gian có hạn, trình độ hiểu biết của bản thân còn nhiều hạn chế. Cho nên trong đồ án không tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của tất cả các thầy cô giáo cũng như các bạn bè để đồ án của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Hải phòng, ngày tháng năm 2013 Sinh viên thực hiện Cao Lê Huân – CT1201 10
  11. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng DANH MỤC HÌNH Hình 1. 1. Hai lĩnh vực chính của kỹ thuật giấu thông tin Hình 1. 2. Lược đồ chung cho quá trình giấu tin Hình 1. 3. Lược đồ chung cho quá trình tách thông tin. Hình 2. 1. Cấu trúc của việc điều chỉnh điểm ảnh Hình 2. 2. Lược đồ giấu tin bảo toàn nhỏ nhất Hình 2.3. Lược đồ tách tin bảo toàn nhỏ nhất Hình 2.4. Lược đồ giấu tin bảo toàn lớn nhất Hình 2.5. Lược đồ tách tin bảo toàn lớn nhất Hình 3.1. Giao diện chương trình chính Hình 3.2. Giao diện giấu tin bằng thuật toán Min. Hình 3.3. Chọn ảnh giấu tin Hình 3.4. Nơi lưu ảnh đã nhúng thông tin Hình 3.5. Nơi lưu khóa giải mã Hình 3.6. Giấu xong tin Hình 3.7. Giao diện tách tin Min Hình 3.8. Mở ảnh cần tách thông tin Hình 3.9. Nạp file khóa để tách tin Hình 3.10. Nơi lưu ảnh đã tách tin Hình 3.11. Tách xong tin Hình 3.12. Giao diện kiểm tra độ tương đồng của ảnh Hình 3.13. Mở ảnh số 1 Hình 3.14. Mở ảnh số 2 Hình 3.15. Kiểm tra xong độ tương đồng của ảnh Hình 3.16. Chuỗi thông điệp cần giấu Hình 3.17. Ảnh trước khi giấu tin (TH1, MAX) Cao Lê Huân – CT1201 11
  12. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.18. Ảnh sau khi giấu tin (TH1, MAX) Hình 3.19. Chuỗi thông điệp 12000 ký tự cần giấu Hình 3.20. Ảnh sau khi giấu tin (TH2, MAX) Hình 3.21. Ảnh trước khi giấu tin (TH1, MIN) Hình 3.22. Ảnh sau khi giấu tin (TH1, MIN) Hình 3.23. Ảnh sau khi giấu tin (TH2, MIN) Hình 3.24. Đánh giá PSNR ảnh trước khi giấu tin và sau khi tách tin Cao Lê Huân – CT1201 12
  13. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1. Cấu trúc ảnh BitMap. Bảng 1.2. Thông tin về Bitmap Header. Bảng 1.3. Bảng màu của ảnh BITMAP. Bảng 3.1. Bảng đánh giá PSNR (TH1, MAX) Bảng 3.2. Bảng đánh giá PSNR (TH2, MAX) Bảng 3.3. Bảng đánh giá PSNR (TH1, MIN) Bảng 3.4. Bảng đánh giá PSNR (TH2, MIN) Cao Lê Huân – CT1201 13
  14. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng LỜI MỞ ĐẦU Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đã đem lại những thay đổi sâu sắc trong xã hội và trong cuộc sống của chúng ta. Những thuận lợi mà thông tin kỹ thuật số mang lại cũng sinh ra những thách thức và cơ hội mới cho quá trình đổi mới. Với việc sử dụng mạng internet toàn cầu để thông tin, liên lạc ngày càng tăng trong mọi lĩnh vực chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại Vấn đề được đặt ra đó là sự an toàn của dữ liệu. Một công nghệ phần nào giải quyết được vấn đề trên là giấu tin mật, nó cho phép giấu thông tin mật vào trong các nguồn thông tin khác, làm ẩn đi sự tồn tại của thông mật. Trong đồ án này em xin trình bày một kỹ thuật giấu tin đó là “Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán MAXMIN”, gồm các chương sau: Chƣơng 1. Tổng quan về kỹ thuật giấu tin: Khái niệm giấu tin, mục đích của giấu tin, cấu trúc ảnh bitmap, đánh giá chất lượng ảnh bằng PSNR. Chƣơng 2. Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch trong ảnh: Giới thiệu về kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán MAXMIN, trình bày một số kỹ thuật giấu tin thuận nghịch, đưa ra thuật toán. Chƣơng 3. Cài đặt thử nghiệm: Trình bày một số giao diện của chương trình và thử nghiệm kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán MAXMIN, đưa ra nhận xét đánh giá. Cao Lê Huân – CT1201 14
  15. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN 1.1 TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT GIẤU TIN 1.1.1 Định nghĩa kỹ thuật giấu tin Giấu thông tin là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lượng thông tin số nào đó vào trong một đối tượng dữ liệu số khác (giấu thông tin chỉ mang tính quy ước không phải là một hành động cụ thể). 1.1.2 Phân loại giấu tin Có thể phân loại kỹ thuật giấu tin làm hai hướng:  Giấu tin mật (Steganography).  Thủy vân số (Watermarking). Giấu thông tin Giấu tin bí mật Thuỷ vân số (Steganography) (Watermarking) Hình 1.1. Hai lĩnh vực chính của kỹ thuật giấu thông 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 được nhiều thông tin nhất. Thông tin mật được giấu một cách vô hình trong một đối tượng khác sao cho người khác khó phát hiện được. Kỹ thuật giấu thông tin theo kiểu đánh dấu – thủy vân (watermarking) với mục đích để bảo vệ bản quyền chính đối tượng dùng để chứa thông tin, thường tập trung đảm bảo một số các yêu cầu như đảm bảo tính bền vững Đây là ứng dụng cơ bản nhất của kỹ thuật thuỷ vân số. 1.1.3 Mô hình kỹ thuật giấu thông tin cơ bản Giấu thông tin vào phương tiện chứa và tách lấy thông tin là 2 quá trình trái ngược nhau và có thể mô tả qua sơ đồ của hệ thống như Hình 1.2: Cao Lê Huân – CT1201 15
  16. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Thông tin giấu Phân phối Phương tiện Phương tiện chứa (audio, ảnh, Bộ nhúng chứa đã được video) thông tin giấu tin Khóa Hình 1.2 Lược đồ chung cho quá trình giấu tin Thông tin cần giấu tuỳ theo mục đích của người sử dụng, nó có thể là thông tin mật (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 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. 1.1.4 Mô hình kỹ thuật tách thông tin cơ bản Khóa giấu tin Phân phối Phương tiện Phương tiện Bộ tách chứa đã được chứa(audio, ảnh, thông tin giấu tin video) Kiểm định Thông tin giấu Hình 1.3 Lược đồ chung cho quá trình tách thông tin Hình 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 Cao Lê Huân – CT1201 16
  17. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 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. 1.1.5 Yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin Có 3 yêu cầu thiết yếu đối với một hệ thống giấu tin: Tính vô hình: là một trong 3 yêu cầu của bất kì 1 hệ giấu tin nào. Tính bền vững: là yêu cầu thứ 2 của một hệ giấu tin. Tính bền vững là nói đến khả năng chịu được các thao tác biến đổi nào đó trên phương tiện nhúng và các cuộc tấn công có chủ đích. Khả năng nhúng: là yêu cầu thứ 3 của một hệ giấu tin. Khả năng nhúng chính là số lượng thông tin nhúng được nhúng trong phương tiện chứa. 1.1.6 Môi trường giấu tin a. Giấu tin trong ảnh Giấu tin trong ảnh hiện đang rất được quan tâm. Nó đóng vai trò hết sức quan trọng trong 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 Một đặc điểm của giấu thông tin trong ảnh nữa 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 thay đổi đặc biệt đối với ảnh màu hay ảnh xám. b. Giấu tin trong audio Khác với kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh: phụ thuộc vào hệ thống thị giác của con người – HSV (Human Vision System), kỹ thuật giấu thông tin trong audio lại phụ thuộc vào hệ thống thính giác HAS (Human Auditory System). Bởi vì tai con người rất kém trong việc phát hiện sự khác biệt giữa các giải tần và công suất, có nghĩa là các âm thanh to, cao tần có thể che giấu đi được các âm thanh nhỏ, thấp một cách dễ dàng. Cao Lê Huân – CT1201 17
  18. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Yêu cầu cơ bản và quan trọng nhất của giấu tin trong audio là đảm bảo tính chất ẩn của thông tin được giấu đồng thời không làm ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu. c. Giấu tin trong video Cũng giống như giấu thông tin trong ảnh hay trong audio, 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, xác thực thông tin, bản quyền tác giả Một phương pháp giấu tin trong video được đưa ra bởi Cox là phương pháp phân bố đều. Ý tưởng cơ bản của phương pháp là phân phối thông tin giấu dàn trải theo tần số của dữ liệu gốc. d. Giấu thông tin trong văn bản dạng text Giấu tin trong văn bản dạng text khó thực hiện hơn do có ít các thông tin dư thừa, để làm được điều này người ta phải khéo léo khai thác các dư thừa tự nhiên của ngôn ngữ. Một cách khác là tận dụng các định dạng văn bản (mã hoá thông tin vào khoảng cách giữa các từ hay các dòng văn bản) => Kỹ thuật giấu tin đang được áp dụng cho nhiều loại đối tượng chứ không riêng dữ liệu đa phương tiện như ảnh, audio, video. 1.1.7 Một số đặc điểm của việc giấu tin trên ảnh 1.1.7.1 Tính vô hình của thông tin Khái niệm này dựa trên đặc điểm của hệ thống thị giác của con người. Thông tin nhúng là không tri giác được nếu một người với thị giác bình thường không phân biệt được ảnh môi trường và ảnh kết quả (tức là không phân biệt được ảnh trược và sau khi giấu thông tin). Trong khi giấu thông tin mật (Steganography) yêu cầu tính vô hình của thông tin ở mức độ cao thì giấu thông tin theo kiểu đánh dấu – thủy vân (watermarking) lại chỉ yêu cầu ở một cấp độ nhất định. Chẳng hạn như người ta áp dụng giấu thông tin theo kiểu đánh dấu – thủy vân (watermarking) cho việc gắn một biểu tượng mờ vào một chương trình truyền hình để bảo vệ bản quyền. 1.1.7.2 Khả năngnhúng tin Cao Lê Huân – CT1201 18
  19. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Lượng thông tin giấu so với kích thước ảnh môi trường cũng là một vấn đề cần quan tâm trong một thuật toán giấu tin. Rõ ràng là có thể chỉ giấu 1 bit thông tin vào mỗi ảnh mà không cần lo lắng về độ nhiễu của ảnh nhưng như vậy sẽ rất kém hiệu quả khi mà thông tin giấu có kích thước bằng Kb. Các thuật toán đều cố gắng đạt được mục đích làm thế nào giấu được nhiều thông tin nhất mà không gây ra nhiễu đáng kể. 1.1.7.3 Tính bảo mật Thuật toán nhúng tin được coi là có tính bảo mật nếu thông tin được nhúng không bị tìm ra khi bị tấn công một cách có chủ đích trên cơ sở có hiểu biết đầy đủ về thuật toán nhúng tin và có bộ giải mã (trừ khóa bí mật), hơn nữa còn có được ảnh có mang thông tin (ảnh kết quả). Đây là một yêu cầu rất quan trọng đối với ảnh image hiding. 1.1.7.4 Ảnh môi trường đối với quá trình giải mã Yêu cầu cuối cùng là thuật toán phải cho phép lấy lại được những thông tin đã giấu trong ảnh mà không có ảnh gốc. Điều này là một thuận lợi khi ảnh môi trường là duy nhất nhưng lại làm giới hạn khả năng ứng dụng của kỹ thuật giấu tin. 1.2. MỘT SỐ ẢNH ĐỊNH DẠNG BITMAP PHỔ BIẾN 1.2.1 Cấu trúc ảnh Bitmap Ảnh BMP (Bitmap) được phát triển bởi Microsoft Corporation, được lưu trữ dưới dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiển thị dữ liệu không phụ thuộc vào khung chỉ định màu trên bất kì phần cứng nào. Tên file mở rộng mặc định của một file ảnh Bitmap là “.BMP”. Ảnh BMP được sử dụng trên Microsoft Windows và các ứng dụng chạy trên Windows từ version 3.0 trở lên. Mỗi file ảnh Bitmap gồm 3 phần như bảng 1.1: Bảng 1.1 Cấu trúc ảnh BitMap Bitmap Header (54 byte) Color Palette Bitmap Data Cao Lê Huân – CT1201 19
  20. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 1.2.1.1 Bitmap Header Thành phần bitcount (Bảng 1.2) của cấu trúc Bitmap Header cho biết số bit dành cho mỗi điểm ảnh và số lượng màu lớn nhất của ảnh. Bitcount có thể nhận các giá trị sau: o 1: Bitmap là ảnh đen trắng, mỗi bit biểu diễn 1 điểm ảnh. Nếu bit mang giá trị “0” thì điểm ảnh là điểm đen, nếu bit mang giá trị “1” thì điểm ảnh là điểm trắng. o 4: Bitmap là ảnh 16 màu, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 4 bit. o 8: Bitmap là ảnh 256 màu, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 8 bit. o 16: Bitmap là ảnh High Color, mỗi dãy 2 byte liên tiếp trong Bitmap biểu diễn cường độ tương đối của màu đỏ, xanh lá cây và xanh lơ (RGB) của điểm ảnh. o 24: Bitmap là ảnh True Color, mỗi dãy 3 byte liên tiếp trong Bitmap biểu diễn cường độ tương đối của màu đỏ, xanh lá cây và xanh lơ (RGB) của điểm ảnh. Thành phần Color Used của cấu trúc Bitmap Header xác định số lượng màu của Palete thực sự được sử dụng để hiển thị Bitmap.Nếu thành phần này được đặt là 0, Bitmap sử dụng số màu lớn nhất tương ứng với giá trị của bitcount. Bảng 1.2 Thông tin về Bitmap Header Byte thứ Ý nghĩa Giá trị 1-2 Nhận dạng file „BM‟ hay 19778 3-6 Kích thước file Kiểu long trong Turbo C 7-10 Dự trữ Thường mang giá trị 0 11-14 Byte bắt đầu vùng dữ liệu Offset của byte bắt đầu vùng dữ liệu 15-18 Số byte cho vùng thông tin 4 byte 19-22 Chiều rộng ảnh BMP Tính bằng pixel 23-26 Chiều cao ảnh BMP Tính bằng pixel Cao Lê Huân – CT1201 20
  21. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 27-28 Số Planes màu Cố định là 1 29-30 Số bit cho 1 pixel (bitcount) Có thể là: 1,4,8,16,24 tùy theo loại ảnh 31-34 Kiểu nén dữ liệu 0: Không nén 1: Nén runlength 8bits/pixel 2: Nén runlength 4bits/pixel 35-38 Kích thước ảnh Tính bằng byte 39-42 Độ phân giải ngang Tính bằng pixel / metter 43-46 Độ phân giải dọc Tính bằng pixel / metter 47-50 Số màu sử dụng trong ảnh 51-54 Số màu được sử dụng khi hiển thị ảnh (Color Used) 1.2.1.2 Palette màu Bảng màu của ảnh. Chỉ những ảnh nhỏ hơn hoặc bằng 8 bit mới có bảng màu. Bảng 1.3 Bảng màu của ảnh BITMAP Địa chỉ (Offset) Tên Ý nghĩa 0 RgbBlue Giá trị cho màu xanh blue 1 RgbGreen Giá trị cho màu xanh Green 2 RgbRed Giá trị cho màu đỏ 3 RgbReserved Dự trữ 1.2.1.3 Bitmap data Phần này nằm ngay sau phần Palete màu của ảnh BMP. Đây là phần chứa giá trị màu của điểm ảnh trong ảnh BMP. Các dòng ảnh được lưu từ dưới lên trên, các điểm ảnh được lưu trữ từ trái sang phải. Giá trị của mỗi điểm ảnh là một chỉ số trỏ tới phần tử màu tương ứng trong Palete màu. Cao Lê Huân – CT1201 21
  22. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 1.2.2 Cấu trúc ảnh PNG 1.2.2.1 Lịch sử và phát triển Động cơ thúc đẩy cho việc tạo ra định dạng PNG bắt đầu vào khoảng đầu năm 1995, sau khi Unisys công bố họ sẽ áp dụng bằng sáng chế vào thuật toán nén dữ liệu LZW- được sử dụng trong định dạng GIF. Thuật toán được bảo vệ bởi bằng công nhận độc quyền sáng tạo ở Mỹ và tất cả các nước trên thế giới. Tuy nhiên, cũng đã có một số vấn đề với định dạng GIF khi cần có một số thay đổi nhất định trên hình ảnh, giới hạn của nó là 256 màu trong thời điểm máy tính có khả năng hiển thị nhiều hơn 256 màu đang trở nên phổ biến. Mặc dù định dạng GIF có thể thể hiện các hình ảnh động, song PNG vẫn được quyết định là định dạng hình ảnh đơn (chỉ có một hình duy nhất). Một người "anh em" của nó là MNG đã được tạo ra để giải quyết vấn đề ảnh động. PNG lại tăng thêm sự phổ biến của nó vào tháng 8 năm 1999, sau khi hãng Unisys huỷ bỏ giấy phép của họ đối với các lập trình viên phần mềm miễn phí, và phi thương mại. - Phiên bản 1.0 của đặc tả PNG được phát hành vào ngày 1 tháng 7 năm 1996, và sau đó xuất hiện với tư cách RFC 2083. Nó được tổ chức W3C khuyến nghị vào ngày 1 tháng 10 năm 1996. - Phiên bản 1.1, với một số thay đổi nhỏ và thêm vào 3 thành phần mới, được phát hành vào ngày 31 tháng 12 năm 1998. - Phiên bản 1.2, thêm vào một thành phần mở rộng, được phát hành vào ngày 11 tháng 8 năm 1999. - PNG giờ đây là một chuẩn quốc tế (ISO/IEC 15948:2003), và cũng được công bố như một khuyến nghị của W3C vào ngày 10 tháng 11 năm 2003. Phiên bản hiện tại của PNG chỉ khác chút ít so với phiên bản 1.2 và không có thêm thành phần mới nào. 1.2.2.2 Thông tin kỹ thuật a. Phần đầu của tập tin Một tập tin PNG bao gồm 8-byte kí hiệu (89 50 4E 47 0D 0A 1A) được viết trong hệ thống có cơ số 16, chứa các chữ "PNG" và hai dấu xuống dòng, ở giữa là sắp xếp theo số lượng của các thành phần, mỗi thành phần đều chứa thông tin về hình ảnh. Cấu trúc dựa trên các thành phần được thiết kế cho phép định dạng PNG có thể tương thích với các phiên bản cũ khi sử dụng. b. Các "thành phần" trong tập tin Cao Lê Huân – CT1201 22
  23. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng PNG là cấu trúc như một chuỗi các thành phần, mỗi thành phần chứa kích thước, kiểu, dữ liệu, và mã sửa lỗi CRC ngay trong nó. Chuỗi được gán tên bằng 4 chữ cái phân biệt chữ hoa chữ thường. Sự phân biệt này giúp bộ giải mã phát hiện bản chất của chuỗi khi nó không nhận dạng được. Với chữ cái đầu, viết hoa thể hiện chuỗi này là thiết yếu, nếu không thì ít cần thiết hơn (ancillary).Chuỗi thiết yếu chứa thông tin cần thiết để đọc được tệp và nếu bộ giải mã không nhận dạng được chuỗi thiết yếu, việc đọc tệp phải được hủy. c. Thành phần cơ bản Một bộ giải mã (decoder) phải có thể thông dịch để đọc và hiển thị một tệp PNG. • IHDR phải là thành phần đầu tiên, nó chứa đựng header • PLTE chứa đựng bảng màu (danh sách các màu) • IDAT chứa đựng ảnh. Ảnh này có thể được chia nhỏ chứa trong nhiều phần IDAT. Điều này làm tăng kích cỡ của tệp lên một ít nhưng nó làm cho việc phát sinh ảnh PNG mượt hơn (streaming manner). • IEND đánh dấu điểm kết thúc của ảnh. 1.3. PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU KHI GIẤU TIN Để đánh giá chất lượng của bức ảnh (hay khung ảnh video) ở đầu ra của bộ mã hoá, người ta thường sử dụng hai tham số: Sai số bình phương trung bình – MSE (Mean Square Error) và phương 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 được tính như sau: mn 1 2 MSE = (xij y ij ) mn ij11 Ở đây: xij biểu thị giá trị điểm ảnh gốc yij biểu thị giá trị điểm ảnh đã được biến đổi m và n lần lượt là chiều rộng và chiều cao của ảnh. PSNR, đơn vị: deciben (dB), thường được sử dụng trong nghiên cứu xử lý hình ảnh: Cao Lê Huân – CT1201 23
  24. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2552 PSNR = 10*log10( ) MES Thông thường, nếu PSNR > 35dB thì hệ thống mắt người gần như không phân biệt được giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục. PSNR càng cao thì chất lượng ảnh khôi phục càng tốt. Khi hai hình ảnh giống hệt nhau, MSE sẽ bằng 0 và PSNR đi đến vô hạn. Cao Lê Huân – CT1201 24
  25. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Chƣơng 2. KỸ THUẬT GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH TRONG ẢNH 2.1. KHÁI NIỆM GIẤU TIN THUẬN NGHỊCH 2.1.1. Khái niệm Theo đặc tính tách tin cần lưu trữ hay không lưu trữ vật mang tin mà người ta phân kỹ thuật giấu tin ra làm 2 loại: Kỹ thuật giấu không thuận nghịch: Là kỹ thuật giấu sau khi tách thông điệp không thể khôi phục lại ảnh gốc. Những kỹ thuật này phục vụ trao đổi thông tin mật. Người ta có thể hủy vật mang tin khi cần thiết mà không cần lưu trữ. Kỹ thuật giấu thuận nghịch: Là kỹ thuật giấu sau khi tách thông điệp có thể khôi phục lại ảnh gốc. Những kỹ thuật này phục vụ trong một số lĩnh vực như: y học, quân sự, nghiên cứu năng lượng hoặc hệ thống thông tin vệ tinh, 2.1.2. Một số kỹ thuật giấu thuận nghịch điển hình Năm 1999, Honsinger và các cộng sự đề xuất kỹ thuật giấu thuận nghịch đầu tiên [2], mở ra một hướng mới trong lĩnh vực giấu tin. Tiếp đó một loạt các kỹ thuật giấu tin thuận nghịch khác được công bố. Sau đây giới thiệu sơ lược một số kỹ thuật giấu tiêu biểu. Kỹ thuật mở rộng sai phân DE (Difference Expansion) do Tian đưa ra [3], đây là kỹ giấu tin dựa trên mở rộng hệ số sai phân của điểm ảnh, dữ liệu ảnh được tính sai phân theo biểu thức Di=Ii –Ii+1 (Ii là giá trị pixel của ảnh), thông tin được giấu trên LSB của các hệ số sai phân sau khi được mở rộng. Sau đó tác giả đề xuất tiếp phương pháp mở rộng trên các hệ số wavelet để giấu tin [4]. Đến năm 2008, Shaowei Weng và các đồng nghiệp đưa ra kỹ thuật DE cải tiến [5] bằng cách thêm vào hàm nén – giãn trong quá trình giấu tin sử dụng DE nhằm giảm nhiễu xẩy ra (theo đánh giá bằng PSNR) của kỹ thuật giấu thuận nghịch DE. Năm 2003, Ni và cộng sự đề xuất kỹ thuật giấu thuận nghịch dựa trên dịch chuyển biểu đồ tần suất gọi là NSAS [6]. Tiếp đó một loạt các kỹ thuật giấu thuận nghịch dựa phương pháp này ra đời: kỹ thuật DIH [7] (dịch chuyển biểu đồ tần suất hệ số sai phân), kỹ thuật HKC [8] (cải tiến kỹ thuật giấu NSAS). Cao Lê Huân – CT1201 25
  26. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2.1.1.1 Phương pháp giấu NSAS. Thuật toán nhúng. Đầu vào: C M. Đầu ra: S. Bước 1: Quét tất cả các ảnh và xây dựng biểu đồ tần số H1(x), . Trong histogram, giá trị màu xám cao nhất được kí hiệu là a, giá trị màu xám thấp nhất được kí hiệu là b. H1(b) = 0, thì b được gọi là một điểm cực tiểu. Để đơn giản, giả sử a < b. Bước 2: Quét ảnh 1 lần nữa và ghi lại các giá trị điểm ảnh = b và đặt chúng vào bản đồ L. Sau đó, thay đổi biểu đồ tần số H1(x), sang bên phải một đơn vị để trống cột tần suất tại vị trí có giá trị a+1. Bước 3: Trích một bit dữ liệu từ dữ liệu bí mật S. Quét tất cả các ảnh 1 lần nữa. Nếu quét giá trị các điểm ảnh và các bit dữ liệu nhúng là 1, thì đặt giá trị điểm ảnh là a+1. Nếu bit dữ liệu được nhúng là 0, thì không thay đổi các điểm ảnh được quét. Bước 4: lặp lại bước 3 cho đến khi dữ liệu S được nhúng hoàn toàn. Thuật toán tách. Đầu vào: tin S. Đầu ra M. Bước 1: Quét tất cả các ảnh theo thứ tự như trong giai đoạn nhúng. Nếu quét được giá trị a, thì tách bit 0 khỏi a. Nếu quét được giá trị a+1 thì tách bit 1 ra khỏi a. Bước 2: Quét tất cả cá ảnh 1 lần nữa và dịch chuyển H1(x), sang trái 1 đơn vị. Bước 3: thiết lập các giá trị các giá trị ghi được trong bản đồ L là b. 2.1.1.2. Thuật toán cải tiến NSAS. Thuật toán nhúng tin. Đầu vào: Một C M. Đầu ra: S. Bước 1: Quét tất cả các ảnh và xây dựng biểu đồ tần suất H1(x), . Trong histogram, có điểm cực đại a, điểm cực tiểu b. Không mất tính khái quát, giả sử a < b. Cao Lê Huân – CT1201 26
  27. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Bước 2: Thiết lập k = 0. Giá trị k được sử dụng để cho biết số bít dữ liệu nhúng. Bước 3: Quét tất cả các ảnh 1 lần nữa. Nếu quét được giá trị điểm ảnh = 1, trích 1 bit dữ liệu từ S, thiết lập k = k +1 và tiếp tục bước 4 để nhúng dữ liệu S, nếu không, thực hiện bước 5. Bước 4: Nếu bit dữ liệu là 1, thì thiết lập giá trị điểm ảnh quét được là a+1, nếu không có thay đổi gì cho những điểm ảnh này, quay lại bước 3 tiếp tục quá trình nhúng. Bước 5: Nếu tất cả các giá trị điểm ảnh quét được nằm trong khoảng (a, b), thì cộng các giá trị điểm ảnh đó thêm 1. Ghi lại vị trí các điểm ảnh có giá trị điểm ảnh bằng b. . Đầu vào: S. Đầu ra: M. Bước 1: Thiết lập k = 0. Bước 2: Quét tất cả các ảnh theo thứ tự như trong quá trình nhúng. Nếu quét được giá trị là a, thì đặt k = k+1 và tách bit 0 khỏi a. Nếu quét được giá trị là a+1, thì k = a+1 và tách bit 1 ra khỏi a. Nếu giá trị quét nằm trong khoảng (a, b) thì các giá trị điểm ảnh quét được trừ đi 1. Nếu vị trí các điểm ảnh được ghi trong bản đồ L, thì thiết lập giá trị các điểm ảnh quét được là b. Bước 3: Lặp lại bước 2 cho đến khi k = |S| . ảnh màu xám 8 bit: Baboon . 2.2. KỸ THUẬT GIẤU THUẬN NGHỊCH BẰNG THUẬT TOÁN MAXMIN 2.2.1. Giới thiệu Thuật toán MAXMIN do Chingyu YANG đề xuất năm 2012 [1]. Thuật toán MAXMIN bao gồm hai phần: Thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất và thuật toán giấu tin bằng bảo toàn lớn nhất. Phương pháp thực hiện bằng cách chia ảnh thành nhiều khối nhỏ, trong mỗi khối tính sai phân dựa vào giá trị lớn nhất, nhỏ Cao Lê Huân – CT1201 27
  28. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng nhất của khối, sau đó để tránh vượt ngưỡng tăng giảm giá trị của sai phân dựa vào một giá trị điều khiển cho trước rồi chèn thông điệp vào các giá trị sai phân này. Thông thường thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất thì ít hao tổn hơn khi nhúng một thông tin bí mật vào một loạt các hình ảnh. Thuật toán bảo toàn lớn nhất thay thế các thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất khi thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất không có khả năng tiến hành khôi phục lại dữ liệu ẩn trên một hình ảnh nhất định. Để cung cấp một sự lưu trữ ẩn cao hơn và khắc phục các vấn đề vượt ngưỡng, thuật toán MAXMIN đã nhúng các bit dữ liệu vào một khối khác biệt mà chúng được tạo ra bằng cách trừ tối thiểu (hoặc tối đa) các giá trị pixel từ các điểm ảnh còn lại của khối. Các ví dụ cho thấy rằng phương pháp này không chỉ hoàn toàn phục hồi môi trường giấu tin mà còn tạo ra một chất lượng nhận diện cao của các hình ảnh được đánh dấu. Hơn nữa, hiệu suất tải trọng và PSNR của phương pháp này vượt trội hơn hẳn so với các chương trình hiện có. Hơn nữa, phương pháp này có khả năng xử lý các loại hình ảnh khác nhau mà không có bất kỳ việc xảy ra tràn ngưỡng, ngược lại một số trong số những hình ảnh đó còn có thể gây khó khăn cho nhiều kỹ thuật hiện có khác. Mục 2.2.2 trình bày chi tiết các bước của thuật toán giấu tin thuận nghịch dựa trên bảo toàn lớn nhất, nhỏ nhất. 2.2.2. Thuật toán 2.2.2.1. Thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất Quá trình giấu tin: Đầu vào :  Ảnh sử dụng để giấu tin C  Thông tin cần giấu M Đầu ra :  Ảnh đã giấu tin S Các bước thực hiện : - Bước 1: Tách ảnh đầu vào C thành các khối = kích cỡ n×n. - Bước 2: Tính sai phân của từng khối theo công thức : = - j Trong đó j =Minarg là giá trị nhỏ nhất của khối . Thông điệp cần giấu M được chuyển sang chuỗi nhị phân Cao Lê Huân – CT1201 28
  29. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng - Bước 3: Thực hiện phân chia các giá trị sai phân của khối để được theo biểu thức điều kiện sau : nếu β 2β Trong đó β là tham số điều khiển.(Theo minh họa hình 2.1(a)) Tạo 1 bản đồ cờ đánh giấu các vị trí sai phân đã dịch chuyển để có thể khôi phục ảnh gốc trong quá trình tách tin. Bước 4: Thực hiện giấu tin vào các theo biểu thức = 2 ( ) và chèn bit cần giấu vào LSB của . (Hoặc với là bit thông điệp cần giấu) - Bước 5: Khôi phục lại giá trị pixel của ảnh đã giấu tin được S dựa vào j và hệ số sai phân của khối. Hình 2.1.Cấu trúc của việc điều chỉnh điểm ảnh (a) Chương trình bảo vệ tối thiểu, (b) chương trình bảo vệ tối đa. Quá trình tách tin: Đầu vào :  Ảnh đã giấu tin S Đầu ra :  Thông tin đã giấu M  Ảnh gốc C Các bước thực hiện : - Bước 1: Tách ma trận điểm ảnh của S thành các khối = kích cỡ n×n. - Bước 2: Tính sai phân của từng khối theo công thức : = - j Trong đó j =Minarg là giá trị nhỏ nhất của khối . Cao Lê Huân – CT1201 29
  30. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng - Bước 3: Bit thông tin đã giấu được tách ra từ các giá trị sai phân thỏa mãn điều kiện 0 bằng phép toán chia lấy dư của cho 2. - Bước 4: Giá trị pixel của ảnh gốc ban đầu được khôi phục bằng công thức: Trong đó là hàm làm tròn về -∞. Tiếp theo được cộng thêm β nếu cờ tương ứng trong khối bằng 1. - Bước 5: Lặp lại các bước trên cho đến khi tách hết các bit đã giấu M 2.2.2.2. Thuật toán giấu tin bằng bảo toàn lớn nhất Quá trình giấu tin: Đầu vào :  Ảnh sử dụng để giấu tin C  Thông tin cần giấu M Đầu ra :  Ảnh đã giấu tin S Các bước thực hiện : - Bước 1: Tách ảnh đầu vào C thành các khối = kích cỡ n×n. - Bước 2: Tính sai phân của từng khối theo công thức : = - j Trong đó j =Minarg là giá trị lớn nhất của khối . Thông điệp cần giấu M được chuyển sang chuỗi nhị phân - Bước 3: Thực hiện phân chia các giá trị sai phân của khối để được theo biểu thức điều kiện sau : nếu -2β -β Trong đó β là tham số điều khiển.(Theo minh họa hình 2.1 (b)) Tạo 1 bản đồ cờ đánh giấu các vị trí sai phân đã dịch chuyển để có thể khôi phục ảnh gốc trong quá trình tách tin. Cao Lê Huân – CT1201 30
  31. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng - Bước 4: Thực hiện giấu tin vào các theo biểu thức = 2 ( ) và chèn bit cần giấu vào LSB của . (Hoặc với là bit thông điệp cần giấu) - Bước 5: Khôi phục lại giá trị pixel của ảnh đã giấu tin được ảnh S dựa vào j và hệ số sai phân của khối. Quá trình tách tin: Đầu vào :  Ảnh đã giấu tin S Đầu ra :  Thông tin đã giấu M  Ảnh gốc C Các bước thực hiện : - Bước 1: Tách ma trận điểm ảnh của S thành các khối = kích cỡ n×n. - Bước 2: Tính sai phân của từng khối theo công thức : = - j Trong đó j =Minarg là giá trị lớn nhất của khối . - Bước 3: Bit thông tin đã giấu được tách ra từ các giá trị sai phân thỏa mãn điều kiện -2β bằng phép toán chia lấy dư của cho 2. - Bước 4: Giá trị pixel của ảnh gốc ban đầu C được khôi phục bằng công thức Trong đó là hàm làm tròn về -∞. Tiếp theo được trừ cho β nếu cờ tương ứng trong khối bằng 1. - Bước 5: Lặp lại các bước trên cho đến khi tách hết các bit đã giấu M. 2.2.3. Lƣợc đồ giấu tin và tách tin. 2.2.3.1. Lược đồ giấu tin bảo toàn nhỏ nhất. Cao Lê Huân – CT1201 31
  32. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Begin Ảnh gốc C Thông điệp M - Chia ảnh C thành các khối nhỏ kích thước nxn. - Chuyển thông điệp giấu M sang chuỗi nhị phân. - Với mỗi khối thực hiện tính: Với =Minarg - Dịch chuyển giá trị thành nếu thỏa mãn điều kiện: thì (Định vị trí ) Giấu thông tin vào khối j dưới theo biểu Khôi phục pixel thức: ảnh sau khi đã = 2 + giấu tin bằng: Với Đã giấu hết Sai tin Đúng End Hình 2.2. Lược đồ giấu tin bảo toàn nhỏ nhất Cao Lê Huân – CT1201 32
  33. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2.2.3.2. Lược đồ tách tin bảo toàn nhỏ nhất. Be gin Ảnh đã giấu tin S Chia ma trận pixel ảnh thành các khối j Tính sai số cho từng khối j: = - j Với j =Minarg Tách bit đã giấu: Khôi phục pixel ban đầu: nếu 0 Hoặc: nếu ngược lại được cộng thêm nếu cờ định vị Đúng Sai Đã tách hết End thông tin giấu Hình 2.3. Lược đồ tách tin bảo toàn nhỏ nhất Cao Lê Huân – CT1201 33
  34. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2.2.3.3. Lược đồ giấu tin bảo toàn lớn nhất. Be gin Ảnh gốc C Thông điệp M Chia ảnh C thành các khối nhỏ kích thước nxn. Chuyển thông điệp giấu M sang chuỗi nhị phân Với mỗi khối thực hiện tính: Với =Minarg Dịch chuyển giá trị thành nếu thỏa mãn điều kiện: thì (Định vị trí ) Khôi phục pixel ảnh Giấu thông tin vào khối j dưới theo biểu sau khi đã giấu tin thức: bằng: = 2 + Với Đúng Chưa Đã giấu hết Be gin tin Hình 2.4. Lược đồ giấu tin bằng bảo toàn lớn nhất Cao Lê Huân – CT1201 34
  35. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2.2.3.4. Lược đồ tách tin bảo toàn lớn nhất. Be gin Ảnh đã giấu tin S Chia ma trận pixel ảnh thành các khối j Tính sai số cho từng khối j: = - j Với j =Minarg Tách bit đã giấu: Khôi phục pixel ban đầu: nếu - Hoặc: nếu ngược lại được trừ cho nếu cờ định vị Đúng Sai Đã tách hết End thông tin giấu Hình 2.5. Lược đồ tách tin bảo toàn lớn nhất Cao Lê Huân – CT1201 35
  36. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 2.2.4. Ví dụ minh họa. Đầu vào:  Ảnh có kích cỡ 6×6 : 167 167 168 153 154 158 165 165 167 153 152 154 166 163 168 154 155 156 167 163 168 166 166 160 165 165 166 165 160 162 165 163 168 161 163 159  Thông tin cần giấu là chuỗi M = „BOM NO‟  Tham số điều khiển: β =4 Đầu ra:  Ảnh được giấu tin Các bước thực hiện: . Chƣơng trình bảo toàn nhỏ nhất: - Bước 1. Chia ảnh thành các khối nhỏ 3×3 167 167 168 153 154 158 167 163 168 166 166 160 165 165 167 153 152 154 165 165 166 165 160 162 166 163 168 154 155 156 165 163 168 161 163 159 - Bước 2. Tìm Min, tính sai phân Chuyển chuỗi văn bản sang nhị phân: „BOM NO‟=010000100100111101001101001000000100111001001111 Cao Lê Huân – CT1201 36
  37. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 4 4 5 1 2 6 4 0 3 7 7 1 2 2 4 1 152 5 2 2 3 6 1 3 3 163 5 2 3 4 2 163 5 2 4 159 - Bước 3. Phân chia các sai phân sẽ giấu dựa vào β 0 1 1 2 2 0 3 3 1 2 2 1 152 2 2 2 3 1 3 3 163 2 3 2 163 2 159 4 - Bước 4. Nhân và với 2 và giấu tin bằng cách cộng thêm bit thông tin vào ta được 1 0 2 2 4 5 0 1 7 6 6 2 4 4 1 3 152 5 4 5 6 4 3 6 6 163 3 5 7 0 5 163 2 4 9 159 - Bước 5. Khôi phục lại ảnh, được ảnh đã giấu tin 164 163 165 154 156 157 163 164 170 165 165 161 167 167 164 155 152 157 167 168 169 163 162 165 169 163 166 157 159 152 168 163 165 163 168 159 Cao Lê Huân – CT1201 37
  38. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng . Chƣơng trình bảo toàn lớn nhất. - Bước 1. Chia ảnh thành các khối nhỏ 3×3 ta được 4 khối. 167 167 168 153 154 158 167 163 168 166 166 160 165 165 167 153 152 154 165 165 166 165 160 162 166 163 168 154 155 156 165 163 168 161 163 159 - Bước 2. Tìm Max, tính sai phân Chuyển chuỗi văn bản sang nhị phân: „BOM NO‟=010000100100111101001101001000000100111001001111 -1 -1 168 -5 -4 158 -1 -5 168 166 0 -6 -3 -3 -1 -5 -6 -4 -3 -3 -2 -1 -6 -4 -2 -5 0 -4 -3 -2 -3 -5 0 -5 -3 -7 - Bước 3. Phân chia các sai phân sẽ giấu dựa vào β -1 -1 168 0 158 -1 168 166 0 -3 -3 -1 2 -3 -3 -2 -1 -2 1 0 -3 -2 -3 0 -3 3 Cao Lê Huân – CT1201 38
  39. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng - Bước 4. Nhân và với 2 và giấu thông tin bằng cách trừ với bit thông tin -3 -2 168 -2 0 158 -2 -3 168 166 0 -4 -6 -6 -2 -3 -5 -1 -7 -6 -5 -2 -4 -1 -5 -2 1 -1 -7 -4 -6 -3 0 -2 -6 -7 - Bước 5. Khôi phục lại ảnh, được ảnh đã giấu tin 165 166 168 156 158 158 166 165 168 166 166 162 162 162 166 155 153 157 161 162 163 164 162 165 163 166 167 157 151 154 162 165 168 164 160 159 Cao Lê Huân – CT1201 39
  40. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Chƣơng 3. CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 3.1. MÔI TRƢỜNG CÀI ĐẶT. Ngôn ngữ cài đặt, môi trường soạn thảo và chạy chương trình được thực hiện trên ngôn ngữ lập trình Matlab 7.12.0.635(R2011a) Hệ điều hành Window 7 3.2. GIAO DIỆN CHƢƠNG TRÌNH. Hình 3.1 Giao diện chính của chương trình Đây là giao diện chính của chương trình, từ đây ta sẽ gọi đến các giao diện khác thông qua menu. Từ menu “Giau tin” chọn “Thuat toan Min” sẽ gọi đến giao diện: Cao Lê Huân – CT1201 40
  41. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.2 Giao diện giấu tin bằng thuật toán Min. Đây là giao diện dùng để giấu tin bằng thuật toán Min. Để nhập ảnh ta kích vào nút “Nạp ảnh” một hộp thoại sẽ hiện ra để ta chọn ảnh cần giấu tin: Hình 3.3 Chọn ảnh giấu tin Cao Lê Huân – CT1201 41
  42. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Sau khi chọn ảnh giấu tin sẽ có thông báo “da NAP xong ANH GOC”. Tiếp theo ta nhập thông tin cần giấu vào ô “Thông điệp”. Đến phần giấu tin ta kích vào nút “Thực hiện giấu tin” sẽ có 1 hộp thoại xuất hiện để chọn nơi lưu ảnh đã nhúng tin: Hình 3.4 Nơi lưu ảnh đã nhúng thông tin Sau khi lưu ảnh đã nhúng tin sẽ xuất hiện hộp thoại để chọn nơi lưu khóa giải mã: Hình 3.5 Nơi lưu khóa giải mã Cao Lê Huân – CT1201 42
  43. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Đến đây sẽ có 1 thông báo “da NHUNG xong VAN BAN vao ANH GOC”. Hình 3.6 Giấu xong tin Cao Lê Huân – CT1201 43
  44. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Quay lại giao diện chính của chương trình, từ menu “Tach tin” chon “Thuat toan Min” sẽ gọi đến giao diện : Hình 3.7 Giao diện tách tin Min Kích vào nút “Nạp ảnh” sẽ xuất hiện hộp thoại để mở ảnh đã giấu tin: Hình 3.8 Mở ảnh cần tách thông tin Cao Lê Huân – CT1201 44
  45. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Sau khi mở ảnh đã nhúng tin sẽ có 1 thông báo “Da NAP xong ANH can tach thong tin”. Kích vào nút “Nạp khóa” sẽ mở ra hộp thoại để chọn file khóa cần tách tin: Hình 3.9 Nạp file khóa để tách tin Đến phần tách tin, ta kích vào nút “Thực hiện tách tin” sẽ xuất hiện hộp thoại chọn nơi lưu ảnh đã tách tin: Hình 3.10 Nơi lưu ảnh đã tách tin Cao Lê Huân – CT1201 45
  46. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Cuối cùng ta nhận đươc thông điệp và ảnh gốc: Hình 3.11 Tách xong tin Trong giao diện chính của chương trình có phần kiểm tra ảnh trước và sau khi giấu tin. Trong giao diện chính kích vào “Kiem tra” sẽ gọi đến giao diện: Hình 3.12 Giao diện kiểm tra độ tương đồng của ảnh Cao Lê Huân – CT1201 46
  47. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Chọn nút “Nạp ảnh ” để nhập ảnh số 1. Xuất hiện hộp thoại để chọn ảnh Gốc trước khi giấu tin: Hình 3.13 Mở ảnh số 1 Chọn nút “Nạp ảnh ” để nhập ảnh số 2. Xuất hiện hộp thoại để chọn ảnh Đã Tách Tin: Hình 3.14 Mở ảnh số 2 Cao Lê Huân – CT1201 47
  48. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Thực hiện kiểm tra bằng cách kích vào nút “Kiểm tra”. Kết quả đưa ra sẽ được ghi trong ô kết luận: Hình 3.15 Kiểm tra xong độ tương đồng của ảnh Muốn Reset hoặc Thoát thì kích vào nút “Reset” hoặc “Thoát”. Phần Giấu tin và tách tin của thuật toán MAX cũng tương tự các bước như của thuật toán MIN đã đưa ra trên đây. 3.3. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ NHẬN XÉT 3.3.1. Kết quả thực nghiệm. Thực nghiệm này sẽ đưa ra khả năng giấu tin khi sử dụng kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán MAXMIN.  Thuật toán MAX. Tập ảnh thử nghiệm bao gồm 20 ảnh PNG cấp xám 8 bit (Hình 3.17). Cao Lê Huân – CT1201 48
  49. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng TH1. Giấu ít thông điệp Hình 3.16 Chuỗi thông điệp cần giấu Thực hiện bằng thuật toán MAX giấu thông tin có độ dài 11 bit (Hình 3.16) ta được tập ảnh đã giấu tin (Hình 3.18). Hình 3.17 Ảnh trước khi giấu tin (TH1, MAX) Cao Lê Huân – CT1201 49
  50. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.18 Ảnh sau khi giấu tin (TH1, MAX) Thực hiện đánh giá PSNR giữa tập ảnh ban đầu với tập ảnh đã giấu tin bằng thuật toán MAX ta được kết quả theo Bảng 3.1 Bảng 3.1 Kết quả đánh giá PSNR. (TH1, MAX) Tên ảnh(kích cỡ ảnh) Đánh giá PSNR(dB) 1.png(512x512) 59.8306 dB 2.png(768x512) 88.0637 dB 3.png(768x512) 76.1539 dB 4.png(768x512) 82.5508 dB 5.png(768x512) 62.9333 dB 6.png(768x512) 87.4495 dB 7.png(768x512) 77.1398 dB 8.png(768x512) 79.6211 dB 9.png(768x512) 82.8714 dB Cao Lê Huân – CT1201 50
  51. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 10.png(768x512) 69.6901 dB 11.png(768x512) 59.6002 dB 12.png(768x512) 85.1008 dB 13.png(768x512) 70.824 dB 14.png(768x512) 81.5633 dB 15.png(768x512) 77.076 dB 16.png(756x504) 63.3296 dB 17.png(756x504) 84.4464 dB 18.png(756x504) 76.5843 dB 19.png(756x504) 58.4885 dB 20.png(756x504) 58.4218 dB Giá trị trung bình 74.0869 dB TH2: Giấu nhiều thông điệp. Hình 3.19 Chuỗi thông điệp 12000 ký tự cần giấu Thực hiện bằng thuật toán MAX giấu thông tin có độ dài 12000 bit (Hình 3.19) ta được tập ảnh đã giấu tin (Hình 3.20). Cao Lê Huân – CT1201 51
  52. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.20 Ảnh sau khi giấu tin (TH2, MAX) Thực hiện đánh giá PSNR giữa tập ảnh ban đầu với tập ảnh đã giấu tin bằng thuật toán MAX ta được kết quả theo Bảng 3.2 Bảng 3.2 Kết quả đánh giá PSNR (TH2, MAX) Tên ảnh(kích cỡ ảnh) Đánh giá PSNR(dB) 1.png(512x512) 36.8487 dB 2.png(768x512) 61.355 dB 3.png(768x512) 63.8827 dB 4.png(768x512) 60.7468 dB 5.png(768x512) 36.9066 dB 6.png(768x512) 67.7922 dB Cao Lê Huân – CT1201 52
  53. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 7.png(768x512) 59.6761 dB 8.png(768x512) 59.3074 dB 9.png(768x512) 66.8237 dB 10.png(768x512) 43.8855 dB 11.png(768x512) 41.5657 dB 12.png(768x512) 66.3429 dB 13.png(768x512) 41.4736 dB 14.png(768x512) 61.5856 dB 15.png(768x512) 61.0713 dB 16.png(756x504) 32.8343 dB 17.png(756x504) 32.3698 dB 18.png(756x504) 44.2772 dB 19.png(756x504) 54.9287 dB 20.png(756x504) 54.6931 dB Giá trị trung bình 52.4183 dB  Thuật toán MIN Tập ảnh thử nghiệm bao gồm 19 ảnh PNG cấp xám 8 bit (hình 3.21). TH1. Giấu ít thông điệp Thực hiện bằng thuật toán MIN giấu thông tin có độ dài 11 bit (Hình 3.16) ta được tập ảnh đã giấu tin (Hình 3.22). Cao Lê Huân – CT1201 53
  54. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.21 Ảnh trước khi giấu tin (TH1, MIN) Hình 3.22 Ảnh sau khi giấu tin (TH1, MIN) Cao Lê Huân – CT1201 54
  55. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Thực hiện đánh giá PSNR giữa tập ảnh ban đầu với tập ảnh đã giấu tin bằng thuật toán MIN ta được kết quả theo Bảng 3.3 Bảng 3.3 Kết quả đánh giá PSNR. (TH1, MIN) Tên ảnh(kích cỡ ảnh) Đánh giá PSNR(dB) 1.png(768x512) 86.6504 dB 2.png(768x512) 74.3503 dB 3.png(768x512) 78.8316 dB 4.png(768x512) 61.6055 dB 5.png(768x512) 87.4495 dB 6.png(768x512) 75.5645 dB 7.png(768x512) 77.1929 dB 8.png(768x512) 79.5746 dB 9.png(756x504) 77.7808 dB 10.png(768x512) 60.2843 dB 11.png(512x512) 57.1208 dB 12.png(512x512) 80.5621 dB 13.png(768x512) 69.3131 dB 14.png(768x512) 78.951 dB 15.png(768x512) 74.3503 dB 16.png(756x504) 65.0133 dB 17.png(756x504) 84.9094 dB 18.png(512x512) 74.4946 dB 19.png(512x512) 57.164 dB Giá trị trung bình 73.7454 dB Cao Lê Huân – CT1201 55
  56. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng TH2: Giấu nhiều thông điệp. Thực hiện bằng thuật toán MIN giấu thông tin có độ dài 12000 bit ta được tập ảnh đã giấu tin (Hình 3.23). Hình 3.23 Ảnh sau khi giấu tin (TH2, MIN) Thực hiện đánh giá PSNR giữa tập ảnh ban đầu với tập ảnh đã giấu tin bằng thuật toán MIN ta được kết quả theo Bảng 3.4 Bảng 3.4 Kết quả đánh giá PSNR. (TH2, MIN) Tên ảnh(kích cỡ ảnh) Đánh giá PSNR(dB) 1.png(768x512) 57.5173 dB 2.png(768x512) 59.8993 dB 3.png(768x512) 57.3846 dB 4.png(768x512) 35.8257 dB 5.png(768x512) 66.1827 dB 6.png(768x512) 57.1663 dB Cao Lê Huân – CT1201 56
  57. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 7.png(768x512) 53.5025 dB 8.png(768x512) 62.1364 dB 9.png(768x512) 35.7386 dB 10.png(768x512) 39.5737 dB 11.png(512x512) 39.5558 dB 12.png(512x512) 39.8695 dB 13.png(768x512) 41.5421 dB 14.png(768x512) 57.7081 dB 15.png(768x512) 59.8993 dB 16.png(756x504) 35.207 dB 17.png(756x504) 33.9323 dB 18.png(512x512) 44.9028 dB 19.png(512x512) 42.9537 dB Giá trị trung bình 48.4472 dB Sau khi thử nghiệm đánh giá PSNR của tập ảnh trước khi giấu tin và ảnh đã tách tin của cả 2 thuật toán MAX, MIN đều cho kết quả 100 dB. Cao Lê Huân – CT1201 57
  58. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng Hình 3.24 Đánh giá PSNR ảnh trước khi giấu tin và sau khi tách tin Cao Lê Huân – CT1201 58
  59. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng 3.3.2. Nhận xét Với kết quả thử nghiệm thu được, nếu chuỗi thông điệp nhỏ quan sát bằng mắt thường thì khó có thể phân biệt được ảnh đã giấu và chưa giấu tin, giá trị PSNR trung bình đạt được là khá cao khi giấu tin. Nhưng nếu chuỗi thông điệp lớn giá trị PSNR lại khá thấp. Cụ thể ở thuật toán MAX, TH1 giá trị trung bình là 74.0869dB trong khi đó TH2 là 52.4183 dB. Thuật toán MIN, TH1 giá trị trung bình là 73.7454 dB trong khi đó TH2 là 48.4472 dB. Thời gian xử lý giấu tin phụ thuộc lớn vào dữ liệu đầu vào như kích thước ảnh gốc, thông điệp giấu lớn hay nhỏ. Qua thử nghiệm em nhận thấy kỹ thuật giấu tin sử dụng thuật toán MAXMIN có những ưu, nhược điểm sau:  Ưu điểm: - Khả năng bảo mật cao - Giấu được nhiều thông tin - Phương pháp này không chỉ hoàn toàn phục hồi môi trường giấu tin mà còn tạo ra một chất lượng nhận diện cao của các hình ảnh được đánh dấu. - Hiệu suất tải trọng và PSNR của phương pháp này vượt trội hơn hẳn so với các chương trình hiện có  Nhược điểm: - Thời gian xử lý giấu tin chậm nếu dữ liệu đầu vào lớn. - Phải dùng 2 thuật toán Cao Lê Huân – CT1201 59
  60. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng KẾT LUẬN Kỹ thuật giấu thông tin trong ảnh là hướng nghiên cứu chính của thuật toán giấu thông tin hiện nay và đã đạt được những kết quả khả quan. Đồ án đã trình bày một số khái niệm liên quan đến kỹ thuật giấu tin thuận nghịch, cũng như trình bày kỹ thuật giấu tin thuận nghịch sử dụng thuật toán MAXMIN. Thuật toán MAXMIN bao gồm hai phần: Thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất và thuật toán giấu tin bằng bảo toàn lớn nhất. Thông thường thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất thì ít hao tổn hơn khi nhúng một thông tin bí mật vào một loạt các hình ảnh. Thuật toán bảo toàn lớn nhất thay thế các thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất khi thuật toán giấu tin bằng bảo toàn nhỏ nhất không có khả năng tiến hành khôi phục lại dữ liệu ẩn trên một hình ảnh nhất định. Để cung cấp một sự lưu trữ ẩn cao hơn và khắc phục các vấn đề vượt ngưỡng, thuật toán MAXMIN đã nhúng các bit dữ liệu vào một khối khác biệt mà chúng được tạo ra bằng cách trừ tối thiểu (hoặc tối đa) các giá trị pixel từ các điểm ảnh còn lại của khối. 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 thuận nghịch. Vì vậy em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến quý báu của các thầy cô giáo cũng như bạn bè để báo cáo của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Cao Lê Huân – CT1201 60
  61. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Chingyu YANG, High- Peformance Reversible Data Hiding by MinMax Algorithm, Journal of Computational Information Systems 8:1 (2012) 363-370. [2]. C. W. Honsinger, P. Jones, M. Rabbani, and J. C. Stoffel (1999), “Lossless recovery of an original image containing embedded data”, US Patent application, Docket no: 77102/E-D. [3]. J. Tian (2002), “Reversible Watermarking by Difference Expansion”, In Proc. of Workshop on Multimedia and Security, pp. 19-22. [4]. J. Tian (2002), “Wavelet Based Reversible Watermarking for Authentication”, In Proc. Security and Watermarking of MultimediaContents IV, Electronic Imaging 2002, Vol. 4675, pp. 679-690. [5]. Shaowei Weng, Yao Zhao (2008), “A novel reversible data hiding scheme”, International Journal of Invovative Computing, Information and Control, Vol. 4 (3), pp. 351 – 358. [6]. Ni, Z., Shi, Y., Ansari, N., Su, W. (2003), “Reversible data hiding”, Proc. ISCAS 2003, pp. 912–915. [7]. Sang-Kwang Lee, Young-Ho Suh, and Yo-Sung Ho (2004), “Lossless Data Hiding Based on Histogram Modification of Difference Images”, Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004, pp. 340-347. [8]. J.H. Hwang, J. W. Kim, and J. U. Choi (2006), “A Reversible Watermarking Based on Histogram Shifting”, IWDW 2006, pp. 384-361. [9] W. Hong, T.S. Chen, and C.W. Shiu. Reversible data hiding for high quality images using modificationof prediction error. The Journal of Systems and software, 82: 1833-1842, 2009. V. Sachnev,H.J. Kim, J. Nam, S. Suresh, and Y.Q. Shi. Reversible watermarking algorithm using sorting and prediction. IEEE T. Circuits and Systems for Video Technology, 19 (7): 989-999, 2009. [10] C.F. Lee, H.L. Chen, and H.K. Tso. Embedding capacity raising in reversible data hiding based on prediction of different expansion. The Journal of Systems and Software, 83: 1864-1872, 2010. Cao Lê Huân – CT1201 61
  62. Đồ án tốt nghiệp Trường ĐH DL Hải Phòng [11] K.S. Kim, M.J. Lee, H.Y. Lee, and H.K. Lee. Reversible data hiding exploiting spatial correlation between sub-sampled images. Pattern Recognition, 42: 3083- 3096, 2009. [12] H.J. Hwang, H.J. Kim, V. Sachnev, and S.H. Joo. Reversible watermarking method using optimal histogram pair shifting based on prediction and sorting. KSII Trans. Internet and Information Systems, 4(4): 655-670, 2010. [13] Nguyễn Xuân Huy, Trần Quốc Dũng, Giáo trình giấu tin và thuỷ vân ảnh, Trung tâm thông tin tư liệu,TTKHTN - CN 2003 [14] Vũ Trọng Hùng – CT801, “Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch dựa trên miền dữ liệu ảnh”, tiểu án tốt nghiệp ngành CNTT – 2009. [15] Đỗ Lâm Hoàng – CT1001, “Nghiên cứu kỹ thuật giấu tin thuận nghịch trên miền dữ liệu ảnh cấp xám”, đồ án tốt nghiệp ngành CNTT – 2010. [16] Trần Đại Dương, “Kỹ thuật giấu tin thuận nghịch trong ảnh bằng hiệu chỉnh hệ số wavelet”, đồ án tốt nghiệp ngành CNTT. Cao Lê Huân – CT1201 62