Thủy vân thuận nghịch dựa trên dự báo, sắp xếp phương sai và độ lệch tâm

Bài viết đề xuất một lược đồ thủy vân thuận nghịch dựa trên mở rộng hiệu và không sử dụng bản đồ định vị bằng cách sử dụng phương pháp sai số dự báo để nhúng dữ liệu vào ảnh số, đề xuất thuật toán sắp xếp dựa trên phương sai địa phương và độ lệch giữa tâm ngữ cảnh dự báo và tâm miền điểm ảnh.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thủy vân thuận nghịch dựa trên dự báo, sắp xếp phương sai và độ lệch tâm Nghiên cứu khoa học công nghệ THỦY VÂN THUẬN NGHỊCH DỰA TRÊN DỰ BÁO, SẮP XẾP PHƯƠNG SAI VÀ ĐỘ LỆCH TÂM Nguyễn Kim Sao, Cao Thị Luyên* Tóm tắt: Bài báo đề xuất một lược đồ thủy vân thuận nghịch dựa trên mở rộng hiệu và không sử dụng bản đồ định vị bằng cách sử dụng phương pháp sai số dự báo để nhúng dữ liệu vào ảnh số. Chúng tôi đề xuất thuật toán sắp xếp dựa trên phương sai địa phương và độ lệch giữa tâm ngữ cảnh dự báo và tâm miền điểm ảnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy lược đồ được đề xuất cho chất lượng ảnh thủy vân tốt hơn và khả năng nhúng cao hơn các lược đồ liên quan. Từ khóa: Thủy vân thuận nghịch, Sai số dự báo, Mở rộng hiệu. 1. MỞ ĐẦU Thủy vân được xem như một trong những giải pháp hữu hiệu cho bài toán bảo vệ bản quyền, xác thực nội dung và phòng chống giả mạo. Thủy vân là kỹ thuật nhúng thông tin quan trọng (thủy vân- watermark) vào một đối tượng đa phương tiện (ảnh số, tệp âm thanh, tệp video,...) nhằm bảo vệ đối tượng này khỏi sự truy cập bất hợp pháp trước khi nó được phân phối trên môi trường mạng [1]. Dấu thủy vân sau đó có thể được khôi phục, làm bằng chứng xác định bản quyền tác giả hoặc kiểm định đối tượng có bị biến đổi trái phép hay có phải là sản phẩm giả mạo. Trong một số ứng dụng như y tế, quân sự, an ninh – quốc phòng, ảnh gốc cần được khôi phục lại nguyên vẹn bên cạnh việc phục hồi thủy vân gốc là yêu cầu bắt buộc. Loại thủy vân có tính chất trên được gọi là thủy vân thuận nghịch. Mô hình thủy vân thuận nghịch được mô tả như hình sau: Hình 1. Mô hình thủy vân thuận nghịch. Thủy vân thuận nghịch được nghiên cứu nhiều gần đây bởi nó có nhiều ứng dụng cũng như có hàm lượng toán học cao. Năm 2002, J. Fridrich [4] là người đầu tiên ra phương pháp thuận nghịch dựa vào phương pháp nén bảo toàn bằng cáchnén các bít thấp của điểm ảnh nhằmtạo ra các khoảng trốngđể nhúng thủy vân theo kỹ thuật chèn bít thấp. Khoảng trống thu được chính là khả năng nhúng. Như vậy, khả năng nhúng của các lược đồ thủy vân phụ thuộc nhiều vào phương pháp nén. Trong thực tế, các bít thấp của dữ liệu hình ảnh và âm thanh thường có xu hướng ngẫu nhiên nên tỉ lệ nén không cao. Do đó, khả năng nhúng tin của phương pháp này là thấp. Một hướng tiếp cận thuận nghịch khác là dựa vào đặc trưng nén Jpeg [3]. Các lược đồ này nhúng 1 đến 2 bít thủy vân trên 9 đường chéo song song với đường chéo chính của các khối DTCLT. Song, các lược đồ thủy thuận nghịch sử dụng đặc trưng nén jpeg có khả năng nhúng chưacao. Năm 2006, Ni [13] đề xuất phương pháp thủy vân thuận nghịch dựa trên phép dịch chuyển histogram. Ý Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 12 - 2017 135  Công nghệ thông tin tưởng là chọn cặp điểm (peak, zero) trên biểu đồ histogram, peak, zero lần lượt là giá trị điểm ảnh có tần xuất cực đại và cực tiểu (giả sử zero < peak) để tạo ra các khoảng trống để nhúng tin. Tiếp theo, dịch chuyển các điểm ảnh có giá trị trong khoảng [zero+1, peak-1] sang bên trái bằng cách trừ 1. Khi đó, tạo một khoảng trống tại peak-1 (khoảng trống tức là h(x)=0). Số bít nhúng được là h(peak). Ưu điểm của phương pháp này là độ biến đổi ảnh ít (tối đa một đơn vị) nên chất lượng ảnh tốt. Tuy nhiên, khả năng nhúng chưa thực sự cao. Cho đến nay, phương pháp thuận nghịch được đánh giá là hiệu quả phải kể đến là phương pháp mở rộng hiệu do Tian[5] đề xuất. Theo Tian, đầu tiên ảnh gốc thành được phân hoạch thành các cặp giá trị điểm ảnh kí hiệu là (x,y). Mỗi cặp (x,y) sẽ được nhúng một bít trên hiệu h =x-y, nếu cặp điểm ảnh này khả mở. [2, 6, 10, 12] mở rộng Tian bằng cách tạo ra nhiều hiệu hay các lược đồ giảm kích thước của bản đồ để nâng cao khả năng nhúng. Thủy vân thuận nghịch dựa theo phương pháp dự báo do Thodi [9] đề xuất và được nhiều nhà nghiên cứu và mở rộng [8, 11, 14] bởi khả năng nhúng cao mà chất lượng ảnh thủy vân tốt. Các hướng nghiên cứu mở rộng như phương pháp này là: Giảm thiểu độ biến đổi nhằm tăng cường chất lượng ảnh thủy vân, nâng cao độ chính xác của phương pháp dự báo, kết hợp phương pháp dự báo với các phương pháp khác. Với phương pháp nhúng tin dựa trên mở rộng hiệu, việc lưu trữ bản đồ định vị không những làm giảm mà còn khó kiểm soát khả năng nhúng. Chính vì vậy, nhiều công trình sau này đều tìm cách giảm hoặc loại bỏ bản đồ ra khỏi lược đồ thủy vân. Sachnev và cộng sự [14] đã sử dụng nhận xét về sự tương đồng giữa phương sai địa phương nhỏ và khả năng khả mở của điểm ảnh để xây dựng lược đồ nhúng mà không cần đến bản đồ định vị. Tuy nhiên, ở lược đồ của Sachnev mới chỉ quan tâm đến phương sai địa phương mà chưa xem xét đến điểm ảnh đang xét có nằm giữa miền điểm ảnh hay không, bởi nếu điểm ảnh nằm gần biên của ảnh (giá trị 0 hoặc 255) việc điểm ảnh sau khi nhúng thủy vân có thể tràn ra khỏi miền điểm ảnh. Phương pháp đề xuất cải tiến phương pháp sắp xếp dựa trên phương sai địa phương và độ lệch tâm nhằm hội tụ những điểm khả mở về đầu dãy, loại bỏ bản đồ ra khỏi lược đồ thủy vân. Bằng thực nghiệm đã chứng tỏ phương pháp đề xuất có khả năng nhúng tin cao hơn so với các phương pháp của Sachnev và cộng sự (SKNSS) [14] và phương pháp gần đây của Manoj Kumar and Smita Agrawal (MS) [8]. Nội dung tiếp theo của bài báo được tổ chức như sau: mục 2 giới thiệu các công trình liên quan. Mục 3 trình bày phương pháp đề xuất. Mục 4 đánh giá so sánh phương pháp đề xuất với các phương pháp liên quan, cuối cùng là kết luận ở mục 5. 2. NHỮNG CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN 2.1. Phương pháp mở rộng hiệu của J.Tian Phương pháp mở rộng hiệu do J.Tian đề xuất,theo phương pháp này, một bức ảnh được chia thành các cặp điểm ảnh rời nhau. Từ các giá trị hiệu và trung bình cộng ℎ để xác định xem cặp điểm vừa xét có nhúng tin được hay không ...