i Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG    PHẠM QUỐC SƠN TÌM HIỂU CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET ỨNG DỤNG TRONG THỦY VÂN BỀN VỮNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2014 ii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG    PHẠM QUỐC SƠN TÌM HIỂU CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET ỨNG DỤNG TRONG THỦY VÂN BỀN VỮNG Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. Nguyễn Bá Tƣờng Thái Nguyên - 2014 iii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn này là công trình nghiên cứu thực sự của cá nhân, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Nguyễn Bá Tường. Các số liệu, những kết luận nghiên cứu được trình bày trong luận văn này trung thực và chưa từng được công bố dưới bất cứ hình thức nào. Các thông tin, tài liệu trích dẫn trong luận văn đã được ghi rõ nguồn gốc. Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình. Học viên Phạm Quốc Sơn iv Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Trước hết tôi chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, phòng Đào tạo, các thầy cô giáo trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên đã quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi, nhiệt tình giảng dạy và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình học tập ở trường. Đặc biệt tôi gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS.TS. Nguyễn Bá Tường và PGS.TS. Phạm Văn Ất đã hướng dẫn, chỉ bảo và động viên trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Cuối cùng tôi xin cảm ơn người thân, đồng nghiệp những người đã luôn ủng hộ, hỗ trợ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Mặc dù đã có nhiều cố gắng, tuy nhiên luận văn của tôi không thể tránh khỏi những thiếu sót, do đó tôi rất mong nhận được những ý kiến đánh giá, bổ sung để tôi có thể hoàn thiện luận văn của mình./. v Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC VIẾT TẮT v DANH MỤC HÌNH VẼ vi MỞ ĐẦU 1 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET 3 1.1. Phép biến đổi Fourier 3 1.1.1. Miền thời gian và miền tần số 3 1.1.2. Nhược điểm của phép biến đổi Fourier 5 1.2. Phép biến đổi Wavelet liên tục 7 1.2.1. Hàm Wavelet cơ sở 8 1.2.2. Họ các hàm Wavelet 10 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Haar 11 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Meeyer 12 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Daubechies 13 1.3. Một số phép biến đổi Wavelet liên tục 14 1.3.1. Phép biến đổi Morlet 14 1.3.2. Phép biến đổi mũ Mexico 14 1.4. Một vài ứng dụng trong phép biến đổi Wavelet 15 1.4.1. Nén ảnh 15 1.4.2. Trích chọn đặc trưng 16 1.4.3. Thủy vân số 16 CHƢƠNG 2. PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC 19 2.1. Khái niệm Wavelet rời rạc 19 2.2. Một số phƣơng pháp biểu diễn Wavelet rời rạc 21 2.2.1. Phương pháp biểu diễn bằng bộ lọc 21 2.2.1.1. Khái niệm bộ lọc 21 vi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2.2.1.2. Khái niệm tích chập 21 2.2.1.3. Lấy mẫu lên và lấy mẫu xuống 21 2.2.1.4. Phép biến đổi wavelet rời rạc và phân tích đa phân giải 22 2.2.2. Phương pháp biểu diễn trên Ma trận 25 2.2.2.1. Biến đổi Wavelet một chiều bằng 25 2.2.2.2. Biến đổi Wavelet hai chiều bằng ma trận 26 2.3. Phép biến đổi Wavelet Haar 27 2.4. Phép biến đổi Wavelet Daubechies 29 2.5. Khai triển Wavelet nhiều mức 30 2.6. Wavelet động 31 CHƢƠNG 3. THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN MIỀN DWT 37 3.1. Thủy vân số 37 3.2. Khai triển SVD 38 3.2.1. Khái niệm về khai triển SVD 38 3.2.2. Một số tính chất của khai triển SVD 39 3.2.3. Ví dụ minh họa khai triển SVD 40 3.2.4. Thủy vân trên miền SVD 41 3.3. Khai triển QR 45 3.3.1. Phép biến đổi QR 45 3.3.2. Xét ví dụ 45 3.4. Lƣợc đồ thủy vân DWT-SVD 46 3.4.1. Thuật toán nhúng thủy vân DWT- SVD 46 3.4.2. Thuật toán trích thủy vân DWT- SVD 48 3.4.3. Cài đặt thử nghiệm 49 3.4.4. Kết quả nhúng dấu thủy vân 50 3.4.5. Khảo sát tính bền vững của lược đồ DWT-SVD 51 3.4.6. Trích dấu thủy vân trên các ảnh đã tấn công 53 3.5. Thủy vân DWT – QR 54 3.5.1. Thuật toán thủy vân 54 3.5.2. Thuật toán trích thủy vân 55 vii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ KẾT LUẬN 56 DANH MỤC VIẾT TẮT Chữ viết tắt Diễn giải Ý nghĩa DCT Discrete Cosine Transform Biến đổi Cosin rời rạc IDCT Invert Discrete Cosine Transform Biến đổi ngược DCT DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Forier rời rạc IDFT Invert Discrete Fourier Transform Biến đổi ngược DFT DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi Wavelet rời rạc IDWT Invert Discrete Wavelet Transform Biến đổi ngược DWT PN Pseudo Noise Giả nhiễu FFT Fast fourier transfer Biến đổi Fourier nhanh GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lý PRNS Pseudo random number sequence Dãy số giả ngẫu nhiên FT Fourier Transfer Biến đổi Fourier viii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC HÌNH VẼ Tên hình Ý nghĩa Hình 1.1 Hàm của biến đổi Haar Wavelet 1999 ) Hình 1.2 Hàm của biến đổi Meyer Hình 1.3 Hàm ()t  của họ biến đổi Daubechies n với n=2, 4, 7, 8 Hình 2.1 Phân tích đa phân giải sử dụng Wavelet rời rạc Hình 2.2 Miền DWT một chiều Hình 2.3 Miền DWT hai chiều Hình 2.4 Ma trận biến đổi Haar cấp 8x8 Hình 2.5 Một khối dữ liệu của ảnh Lena Hình 2.6 Kết quả biến đổi Wavelet Haar hai chiều Hình 2.7 Mô hình Wavelet 3 mức Hình 3.1 Kết quả phân tích SVD đối với ma trận A Hình 3.2 Kết quả phân tích SVD đối với ma trận A của Hình 3.1 Hình 3.3 Kết quả phân tích QR đối với ma trận A Hình 3.4 Kết quả phân tích QR đối với ma trận A của Hình 3.3 1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Một trong những sự kiện trọng đại của những thập niên cuối thế kỷ 20, đầu thế kỷ 21 là sự ra đời phát triển của mạng internet. Ngày nay, thông tin trở lên sẵn sàng kết nối trực tuyến, mọi người đều có thể truy cập internet để tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng thông qua nhà cung cấp dịch vụ. Người dùng có thể đọc các thông tin mới nhất, tra cứu các thư viện số, tìm thông tin lĩnh vực mình quan tâm. Bên cạnh đó các nhà cung cấp sản phẩm cũng sẵn sàng cung cấp dữ liệu của mình cho người dùng thông qua mạng internet. Tuy nhiên, với lượng thông tin được truyền qua mạng ngày càng nhiều thì vấn nạn sao chép và sử dụng không hợp pháp dữ liệu số ngày một tăng. Để hạn chế vấn nạn trên, thủy vân số được xem là một trong những giải pháp quan trọng. Thủy vân ảnh là kỹ thuật nhúng thông tin vào dữ liệu ảnh trước khi ảnh được phân phối trên môi trường trao đổi không an toàn. Việc nhúng thông tin vào ảnh sẽ làm giảm chất lượng ảnh, tuy nhiên thông tin đã nhúng sẽ là dấu vết để nhận biết sự tấn công trái phép, hoặc để xác định thông tin về chủ sở hữu. Dựa vào mục đích sử dụng, các lược đồ thủy vân có thể được chia thành hai nhóm chính: thủy vân dễ vỡ và thủy vân bền vững. Thủy vân dễ vỡ là những kỹ thuật nhúng tin nhằm phát hiện ra sự biến đổi dù chỉ vài bít trên dữ liệu số. Do vậy, thủy vân dễ vỡ thường được ứng dụng trong bài toán xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu trên môi trường trao đổi công khai. Trái với thủy vân dễ vỡ, thủy vân bền vững yêu cầu dấu thủy vân phải tồn tại (bền vững) trước những phép tấn công nhằm loại bỏ dấu thủy vân, hoặc trong trường hợp loại bỏ được dấu thủy vân thì ảnh sau khi bị tấn 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ công cũng không còn giá trị sử dụng. Do vậy, những lược đồ thủy vân bền vững thường được ứng dụng trong bài toán bảo vệ quyền chủ sở hữu. Các phép biến đổi (Singular Value Decomposition: T VDUA  ) và ( Decomposition: ) cũng giống như , đều là các phép biến đổi ma trận trực giao và có cùng một tính chất quan trọng là tập trung năng lượng ảnh vào một số phần tử cố định của miền biến đổi. Ngoài ra, có nhiều nghiên cứu sử dụng đồng thời phân tích SVD với các phép biến đổi ma trận khác như , ,… để xây dựng các lược đồ thủy vân. Trong luận văn này tìm hiểu các lược đồ thủy vân đã được đề xuất trên cơ sở đó cải tiến, phát triển lược đồ thủy vân mới dựa trên phép biến đổi Wavelet đối với miền không gian ảnh. So với các lược đồ thủy vân dựa trên phân tích , đã được đề xuất thì lược đồ mới bền vững hơn trước một số phép tấn công, biến đổi ảnh, ngoài ra lược đồ mới còn có thêm một số ưu điểm là: Số lượng phép tính ít hơn, tính bảo mật cao hơn, chất lượng ảnh thủy vân tốt hơn. Luận văn tập trung vào nghiên cứu một số kỹ thuật thủy vân trong ảnh đã được công bố, sau đó mở rộng, phát triển một số lược đồ thủy vân bền vững ứng dụng phép biến đổi Wavelet trên dữ liệu ảnh số. Nội dung của luận văn ngoài chương mở đầu, kết luận bao gồm các chương sau: Chương 1: Tổng quan về phép biến đổi Wavelet Chương 2: Phép biến đổi Wavelet rời rạc Chương 3: Thủy vân bền vững trên miền DWT [...]... QUAN VỀ PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET Phép biến đổi Wavelet có vai trò quan trọng trong xử lý tín hiệu Nội dung chính của chương này trình bày một số khái niệm và phép biến đổi Fourier, Wavelet liên tục làm cơ sở sử dụng trong Chương 2 1.1 Phép biến đổi Fourier phép biến đổi Fourier của hàm f là hàm: Cho hàm Nếu , phép biến đổi Fourier ngược của f là f ’ và Khi đó và Khi phép biến đổi Fourier và phép biến đổi. .. bản quyền Trong các trường hợp này thì thủy vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm, nhằm chống lại việc tẩy xóa, làm giả hay biến đổi phá hủy thủy vân Một yêu cầu lý tưởng đối với thủy vân bền vững là nếu muốn loại bỏ thủy vân này thì chỉ còn có cách duy nhất là phá hủy sản phẩm Thủy vân bền vững lại được chia thành hai loại là thủy vân ẩn và thủy vân hiện Thủy vân hiện là loại thủy vân được hiện... liền với bức ảnh chứa và dữ liệu thủy vân có thể được hiển thị hay ẩn là tùy thuộc vào mỗi kỹ thuật thủy vân cụ thể Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 17 Có thể chia các kỹ thuật thủy vân theo các nhóm như hình minh họa mô hình sau Thủy vân số Thủy vân bền vững Thủy vân ẩn Thủy vân hiện Thủy vân dễ vỡ Thủy vân ẩn Thủy vân hiện Các kỹ thuật thủy vân theo mô hình trên được phân biệt... 13 đổi Meyer có khả năng phân tích tín hiệu tốt hơn so với phép biến đổi Haar Dạng của hàm  (t ) với biến đổi Meyer cho hình vẽ sau: Hình 1.2 Hàm của biến đổi Meyer 1.2.2.1 Biến đổi Wavelet Daubechies Giống với Meyer, Daubechies cũng có công rất lớn trong việc phát triển phép biến đổi Wavelet Biến đổi Daubechies là phép biến đổi có tính chất phức tạp nhất trong các phép biến đổi Wavelet Họ biến đổi. .. phần biến thiên còn ẩn bên trong tín hiệu Đó cũng chính là mục đích của phép biến đổi Wavelet 1.3.2 Phép biến đổi mũ Mexico Phép biến đổi mũ Mexico là trường hợp đặc biệt của phép biến đổi Wavelet liên tục Phép biến đổi này sử dụng phép biển đổi Wavelet liên tục chuyển đổi được đề xuất bởi Gabor, tính bởi công thức: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 15 Tổng quát của phép biến đổi. .. được mở rộng lên toàn bộ tập và Wavelet mẹ số thực R bằng cách cho nhận giá trị 0 ngoài khoảng cơ bản: Khi đó, biểu đồ của hàm biến đổi Wavelet Haar có dạng như hình sau: Hình 1.1 Hàm của biến đổi Wavelet Haar 1.2.2.1 Biến đổi Wavelet Meeyer Yves Meyer là nhà khoa học đặt nền móng cho phép biến đổi Wavelet Phép biến đổi Meyer Wavelet cũng là một phép biến đổi thông dụng, biến Số hóa bởi Trung tâm Học... khái niệm, phương pháp Wavelet được dùng phổ biến trong nén dữ liệu, phát hiện ảnh giả mạo, thủy vân số Nội dung chính của chương gồm: Nội dung chính của chương bao gồm: - Phép biến đổi Wavelet rời rạc - Phép biến đổi Wavelet Haar - Phép biến đổi Wavelet Daubechies - Wavelet nhiều mức - Wavelet động 2.1 Khái niệm Wavelet rời rạc Cơ sở của phép biến đổi wavelet rời rạc (DWT, Discrete Wavelet Transform)... tín hiệu; khai triển Wavelet cho biểu diễn có tính địa phương theo thời gian – tần số; việc tính toán các hệ số được thực hiện hiệu quả với độ phức tạp thấp 1.2.2.1 Biến đổi Wavelet Haar Biến đổi Haar Wavelet là biến đổi đơn giản nhất trong họ Wavelet Do tính chất đơn giản của phép biến đổi Haar, nên phép biến đổi này thường được ứng dụng nhiều trong nén ảnh Khi áp dụng phép biến đổi Haar trong nén ảnh... này được áp dụng rất rộng rãi, biến đổi Wavelet được áp dụng trong JGPEG 2000 là một biến đổi quan trọng trong họ biến đổi Wavelet Daubechies Dưới đây hình biểu diễn một số hàm  (t ) trong họ biến đổi Wavelet Daubechies: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 14 Hình 1.3 Hàm  (t ) của họ biến đổi Daubechies n với 1.3 Một số phép biến đổi Wavelet liên tục 1.3.1 Phép biến đổi Morlet... (2005) đã sử dụng phép biến đổi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 20 Wavelet rời rạc để lọc nhiễu và tách trường khu vực và trường địa phương Ngoài ra, còn có nhiều nhóm nghiên cứu khác sử dụng phép biến đổi Wavelet rời rạc trong các lĩnh vực khác như viễn thông, điện tử, y học Ý tƣởng chung của phép biến đổi DWT trực chuẩn Phép biến đổi DWT trực chuẩn là các phép biến đổi trực chuẩn . Hàm Wavelet cơ sở 8 1.2.2. Họ các hàm Wavelet 10 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Haar 11 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Meeyer 12 1.2.2.1. Biến đổi Wavelet Daubechies 13 1.3. Một số phép biến đổi Wavelet. 2.3. Phép biến đổi Wavelet Haar 27 2.4. Phép biến đổi Wavelet Daubechies 29 2.5. Khai triển Wavelet nhiều mức 30 2.6. Wavelet động 31 CHƢƠNG 3. THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN MIỀN DWT 37 3.1. Thủy vân. đồ thủy vân bền vững ứng dụng phép biến đổi Wavelet trên dữ liệu ảnh số. Nội dung của luận văn ngoài chương mở đầu, kết luận bao gồm các chương sau: Chương 1: Tổng quan về phép biến đổi Wavelet