Nghiên cứu xác định bản quyền ảnh số bằng kỹ thuật thủy vân số (digital watermarking)

1

MỞ ĐẦU
Việc trao đổi thông tin, xuất bản thông tin trên
Internet có nhiều nguy cơ không an toàn do thông tin có
thể bị lộ hay bị sửa đổi hay bị vi phạm bản quyền. Nói
chung, để bảo vệ các thông tin trên khỏi sự truy cập, sử
dụng trái phép cần phải kiểm soát được những việc chính
sau: thông tin được tạo ra, lưu trữ và truy nhập như thế
nào, ở đâu, bởi ai và vào thời điểm nào. Như vậy việc
quản lý bản quyền số đang là bài toán không dễ dàng của
nhà quản lý.
Trên thực tế, nhu cầu về bảo vệ quyền tác giả,
quyền sở hữu cho các thông tin số là rất lớn. Phương pháp
Thủy Vân số (digital watermarking) hứa hẹn là một
phương pháp hiệu quả bởi vì nó cho phép chủ sở hữu nội
dung số có thể nhúng và giấu những bằng chứng về bản
quyền của mình, từ đó có thể xác định được quyền sở hữu,
phát hiện ra việc sử dụng trái phép mà vẫn không làm ảnh
hưởng đến nội dung của nội dung số. Với các tính chất
đặc thù của mình Digital watermarking rất thích hợp với
việc bảo vệ bản quyền tác giả.
2

Xuất phát từ yêu cầu của thực tế, nhằm mục đích
hướng tới một phần nhiệm vụ nhiệm vụ bảo vệ bản quyền
thông tin số, Luận văn có tựa đề: “Nghiên cứu xác định
bản quyền ảnh số bằng kỹ thuật Thủy vân số (Digital
Watermarking)”
Luận văn gồm có 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về Thủy vân số và các chuẩn

nén Multimedia
Chương 2: Một số kỹ thuật Thủy vân trong ảnh số:
Chương 3: Xây dựng phần mềm thực hiện kỹ thuật
thủy vân trên ảnh số
Trong quá trình thực hiện Luận văn, do thời gian
cũng như trình độ của tác giả còn có những hạn chế nhất
định nên không thể tránh khỏi những sai sót. Rất mong
nhận được sự góp ý của các thầy, cô giáo và các bạn để
Luận văn hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn sự
hướng dẫn, và giúp đỡ tận tình của GS.TS Nguyễn Bình,
các thầy trong Khoa Kỹ thuật điện tử, khoa Quốc tế và
đào tạo sau đại học – Học viện Công nghệ BC-VT đã giúp
đỡ tôi trong quá trình học tập cũng như trong quá trình
làm Luận văn.
3

CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ
WATERMARKING VÀ CÁC CHUẨN NÉN
MULTIMEDIA
Trong chương này, luận văn giới thiệu tổng quan
về kỹ thuật watermarking và nén dữ liệu multimedia, các
phương pháp đánh giá chất lượng phục vụ cho quá trình
nghiên cứu và thực hiện các kỹ thuật này
1.1. Watermarking
1.1.1. Tổng quan về Watermarking
Digital watermark có rất nhiều ứng dụng và được
áp dụng rất nhiều vào các lĩnh vực khác nhau trong thực
tế. Do đặc tính mạnh của thuật toán watermarking trong
miền DCT, đề tài lựa chọn watermarking trong miền DCT
để nghiên cứu và phát triển cho ứng dụng xác định bản

quyền ảnh số.
1.1.2. Phép biến đổi sóng con dùng trong
Watermarking
1.1.3. Ứng dụng của watermarking cho các định
dạng audio, video
1.2. Nén dữ liệu Multimedia
4

1.2.1. Tổng quan về multimedia
1.2.2. Hiệu quả nén dữ liệu multimedia
1.2.2.1. Tỷ lệ nén và số bit trên một mẫu
1.2.2.2. Các thước đo chất lượng
- Thước đo chất lượng chủ quan
- Thước đo chất lượng khách quan


(1.1)
Trong đó i,j chỉ vị trí của pixel trong ảnh.
SNR theo đơn vị decibel được tính theo biểu thức
sau:



(1.2)
Trong trường hợp một ảnh 8 bit, thì PSNR tương
ứng được tính theo dB là:
(1.3)


 


M
i
N
j
jiIjiI
MN
RMSE
1
2
1
)],('),([
1



































 
 
 
M
i
M
j
M
i
N
j
M
i

N
j
jiIjiI
jiI
RMSE
jiI
MN
SNR
1 1
2
1 1
2
10
1 1
2
2
)],('),([
),(
log10
),(
1
log20







RMSE

PSNR
255
log20
10
5

Trong đó 255 là giá trị pixel có thể lớn nhất trong 8
bit.
1.2.2.3. Trễ mã hóa
1.2.2.4. Độ phức tạp mã hóa.
1.2.3. Tổng quan về nén ảnh
1.2.4. Các chuẩn nén dữ liệu multimedia
1.2.4.1. Chuẩn mã hóa ảnh tĩnh.
1.2.4.2. Các chuẩn mã hóa video
1.2.4.3. Chuẩn mã hóa audio
6


CHƯƠNG 2 - MỘT SỐ KỸ THUẬT THỦY VÂN
TRONG ẢNH SỐ
Chương này đề cập đến một số khái niệm cơ bản về
tín hiệu hình ảnh và các đặc tính của hệ thống thị giác
người HVS. Nội dung chương cũng nên ra các kỹ thuật
Thủy vân trên ảnh số đang được nghiên cứu phổ biến. Tùy
theo lĩnh vực áp dụng, các yêu cầu cụ thể mà lựa chọn một
phương pháp thích hợp. Nhưng nhìn chung, Có thể chia
các kỹ thuật thuỷ vân theo hai hướng tiếp cận chính:
Hướng thứ nhất dựa trên miền không gian ảnh có kỹ thuật
mã bít ít quan trọng nhất LSB, Hướng thứ hai là sử dụng
các phương pháp khảo sát gián tiếp khác thông qua các kỹ

thuật biến đổi bao gồm các biến đổi DCT hay DWT.
2.1. Ảnh số
2.1.1. Ảnh tương tự và ảnh số
2.1.2. Các loại ảnh số
2.1.2.1. Ảnh nhị phân
2.1.2.2. Ảnh đa cấp xám
2.1.2.3. Ảnh RGB (True Colour)
2.2. Các đặc tính của hệ thống thị giác HVS ảnh
hưởng đến quá trình Thủy vân
2.3. Các kỹ thuật Thủy vân trong ảnh số
7

Có thể chia các kỹ thuật thuỷ vân theo hai hướng
tiếp cận chính:
Hướng thứ nhất dựa trên miền không gian ảnh tức
là tiến hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách
trực tiếp trên miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh gọi là
trên miền biến số độc lập tự nhiên. Sau đó, tìm cách nhúng
các thông tin bản quyền vào ảnh bằng cách thay đổi các
giá trị điểm ảnh sao cho không ảnh hưởng nhiều đến chất
lượng ảnh và đảm bảo sự bền vững của thông tin nhúng
trước những tấn công có thể có đối với bức ảnh đã nhúng
thuỷ vân. Điển hình cho cách tiếp cận này là phương pháp
tách bit ít quan trọng nhất (LSB-Least Significant Bit) và
phương pháp sử dụng chuỗi số giả ngẫu nhiên.
Hướng thứ hai là sử dụng các phương pháp khảo
sát gián tiếp khác thông qua các kỹ thuật biến đổi. Các kỹ
thuật biến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc
lập sang các miền khác và như vậy tín hiệu và hệ thống rời
rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới với các biến số

mới. Sau đó, tìm cách nhúng thuỷ vân vào ảnh bằng cách
thay đổi các hệ số biến đổi trong những miền thích hợp để
đảm bảo chất lượng ảnh và sự bền vững của thuỷ vân sau
8

khi nhúng. Các phép biến đổi được sử dụng phổ biến là
DCT, DFT (Discrete Fourier Transform) và DWT.
Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DCT
thường chia ảnh gốc thành các khối, thực hiện phép biến
đổi DCT với từng khối ảnh gốc để được miền tần số thấp,
miền tần số giữa và miền tần số cao. Đa số kỹ thuật thuỷ
vân ẩn bền vững sẽ chọn miền tần số giữa của mỗi khối để
nhúng bit thuỷ vân theo một hệ số k nào đó gọi là hệ số
tương quan giữa chất lượng ảnh sau khi nhúng thuỷ vân
(tính ẩn của thuỷ vân) và độ bền vững của thuỷ vân.
Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DWT
thường phân tích ảnh gốc thành các miền tần số LL, LH,
HL và HH sau đó nhúng thông tin thuỷ vân vào một hoặc
một số miền tần số với các hệ số tương quan khác nhau.
ảnh chứa thuỷ vân sau đó được thử qua các phép biến đổi
ảnh thông thường rồi tìm lại thuỷ vân. Kết quả, thuỷ vân
trong các băng thể hiện tính bền vững khác nhau trước các
phép biến đổi.
2.3.1. Kỹ thuật thủy vân dựa trên miền không gian
ảnh
9

Kỹ thuật này được sử dụng nhiều trong kỹ thuật
giấu tin, sử dụng các bit ít quan trọng nhất của điểm ảnh
(gọi là LSB - Least Significiant Bit). Kỹ thuật LSB là kỹ

thuật sử dụng các bít ít quan trọng về thị giác nhất trong
các bít mang giá trị điểm ảnh để giấu tin.
2.3.2. Kỹ thuật thủy vân dựa trên miền tần số sử
dụng biến đổi DCT
2.3.2.1. Biến đổi Cosine rời rạc (DCT)
Biến đổi cosine rời rạc là một công cụ toán học xử
lý các tín hiệu như ảnh hay video. Nó sẽ chuyển đổi các
tín hiệu từ miền không gian sang miền tần số và biến đổi
ngược lại từ miền tần số quay trở lại miền không gian mà
không gây tổn hao đến chất lượng.
Lý do chọn biến đổi cosine cho xử lý ảnh số là biến
đổi cosine rời rạc yêu cầu ít sự phức tạp tính toán và tài
nguyên hơn.
Biến đổi cosine rời rạc một chiều:
10

Ở đây, C(u) là hệ số biến đổi cosine rời rạc, f(x) là
biến tín hiệu, N là số các phần tử, u=0,1,2, ,N-1
Biến đổi cosine rời rạc hai chiều:
Do ảnh số là các ma trận hai chiều, do đó biến đổi
cosine rời rạc hai chiều được sử dụng, phương trình biến
đổi như sau:
Ở đây C(u,v) là hệ số biến đổi cosine rời rạc.
)(u

,
)(v

được định nghĩa theo (2.3), f(x,y) là phần tử ma trận










































N
vy
N
ux
vuCvuyxf
N
vy
N
ux
yxfvuvuC
N
u
N
v
N
y
N
x
2
)12(
cos

2
)12(
cos),()()(),(
2
)12(
cos
2
)12(
cos),()()(),(
1
0
1
0
1
0
1
0




với u = 0

với u ≠ 0
























1
0
1
0
2
)12(
cos)()()(
2
)12(
cos)()()(
N
u
N

x
N
ux
uCuxf
N
ux
xfuuC












N
N
u
2
1
)(

(2.2)
(2.1)
(2.3)
11

hai chiều đầu vào, N là số hàng hay số cột đầu vào.Có thể
thực hiện 2-DCT thông qua 1-D DCT.
2.3.2.2. Thủy vân số ảnh tại miền DCT
Phương trình nhúng Watermark:


Trong đó, Cw(i,j) là hệ số DCT (i,j) sau khi nhúng
thủy vân và là các chỉ số độ mạnh thủy vân, các chỉ số này
có thể xác định liệu Thủy vân là hữu hình hay vô hình;
C(i,j) là hệ số DCT ban đầu trước khi thực hiện Thủy vân
sô; W(i,j) là hệ số DCT Thủy vân.
2.3.2.3. Kỹ thuật thủy vân của Chris Shoemarker
Chris Shoemarker đã sử dụng phép biến đổi DCT
để phân tích khối được chọn từ ảnh gốc thành các miền
tần số, sau đó chọn một cặp hai hệ số trong miền tần số
giữa để thực hiện quá trình nhúng một bit thủy vân. Quá
trình nhúng đảm bảo: nếu bit cần nhúng là 0 thì sau khi
nhúng F(u,v)>F(p,q), còn nếu bit cần nhúng là 1 thì F(u,v)
 F(p,q) đồng thời sau khi nhúng thì khoảng cách giá trị
giữa hai hệ số được chọn luôn lớn hơn hoặc bằng k (k là
số tự nhiên được chọn trước) gọi là hệ số tương quan giữa
),(),( jiWjiCC
w




12

tính ẩn và tính bền vững của thuỷ vân. Các khối DCT sau
khi nhúng thuỷ vân được biến đổi bằng phép biến đổi
ngược IDCT, rồi ghép các khối ảnh kết quả theo thứ tự để
được ảnh chứa thuỷ vân.
Quá trình tách thuỷ vân được thực hiện theo các
bước: Đọc vào theo thứ tự khối ảnh đã nhúng thuỷ vân, sử
dụng DCT để biến đổi khối sang miền tần số, lấy hai hệ số
ở vị trí đã chọn trong quá trình nhúng thuỷ vân rồi tính
k=F(u,v)-F(p,q). Nếu k>0 thì được bit thuỷ vân tương ứng
là 0, ngược lại được bit 1. Ghép các bit để được thuỷ vân
đầy đủ.
Hệ số k càng lớn thì chất lượng ảnh sau khi nhúng
thuỷ vân càng giảm, đồng thời tính bền vững của thuỷ vân
trong ảnh chứa trước các tấn công lại càng tăng. Việc sử
dụng một hệ số k và quá trình nhúng thuỷ vân luôn đảm
bảo thoả mãn điều kiện về độ lệch giữa hai hệ số chọn lớn
hơn hoặc bằng k là yếu tố quan trọng quyết định tính bền
vững và tính ẩn của thuỷ vân. Cũng với đặc điểm chung
của các hệ thuỷ vân, độ lớn của k tỷ lệ nghịch với chất
lượng ảnh sau khi nhúng (tính ẩn của thuỷ vân) đồng thời
13

tỷ lệ thuận với tính bền vững của thuỷ vân trong ảnh gốc
trước các tấn công thông thường.
Việc chọn một cặp hai hệ số trong miền tần số giữa
để thực hiện quá trình nhúng một bit thủy vân có thể là tủy
ý. Tuy nhiên để tăng độ bền vững của thủy vân trước tấn
công của phép nén ảnh JPEG thì ta nên lựa chọn cặp hệ số
này theo bảng lượng tử JPEG.
2.3.3. Kỹ thuật thủy vân sử dụng phép biến đổi sóng

con (Wavelet)
2.3.3.1. Kỹ thuật thủy vân của Mehul R. và Priti R
Trong kỹ thuật các tác giả sử dụng phép biến dổi
sóng con hai chiều để phân tích ảnh gốc thành các miền
tần số LL, LH, HL và HH sau đó nhúng thông tin thuỷ vân
thứ nhất vào miền tần số LL, nhúng tín hiệu thủy vân khác
vào miền tần số HH. ảnh chứa thuỷ vân sau đó được thử
qua các phép biến đổi ảnh thông thường rồi tìm lại thuỷ
vân. Kết quả, thuỷ vân trong các băng thể hiện tính bền
vững khác nhau trước các phép biến đổi.
2.3.3.2. Kỹ thuật thủy vân của Tao P. và Eskicioglu
A.M.
14

Trong kỹ thuật này các tác giả đã nhúng tín hiệu
thủy vân vào cả 4 băng tần trong phép phân tích sóng con,
mỗi băng tần có thể sử dụng các hệ số khác nhau.
15


CHƯƠNG 3 - XÂY DỰNG PHẦN MỀM XÁC
THỰC ẢNH SỐ SỬ DỤNG KỸ THUẬT THỦY
VÂN SỐ
Trong chương ba này này Luận văn tiến hành thiết
kế phần mềm Thủy vân số sử dụng các kỹ thuật DCT, trên
nền của phần mềm Matlab. Các kết quả chạy thử phần
mềm được đưa ra chi tiết.
3.1. Lựa chọn Thủy vân
3.2. Thuật toán thủy vân trên miền DCT
Thuật toán thủy vân trên miền DCT của Shoemarker

C :
Quá trình nhúng thủy vân:
Đầu vào: - ảnh gốc
- ảnh thủy vân
Đầu ra: - ảnh có chứa thủy vân
Nguyên tắc: Quá trình nhúng đảm bảo sau khi
nhúng thì độ lệch về giá trị giữa hai hệ số được chọn có
giá trị lơn hơn hoặc bằng K cho trước (K chính là độ mạnh
của thủy vân được nhúng). Giả sử chọn F
i
’
(u,v) > F
i
’
(p,q)
16

để quy ước bit thủy vân 0, F
i
’
(u,v) < F
i
’
(p,q) quy ước bit
thủy vân 1.
Các bước thực hiện:
1 - Chia ảnh gốc kích thước mxn thành (mxn)/64
khối 8x8
2 - Chọn một khối ảnh gốc 8x8 F
i

thực hiện biến đổi
DCT được F
i
’

3 - Chọn hai hệ số DCT thuộc miền tần số giữa của
F
i
’
: F
i
’
(u,v) và F
i
’
(p,q)
4 - Đọc bit thủy vân cần nhúng b
i

- Nếu bi = 0, do ta chọn Fi’(u,v) > Fi’(p,q) để quy
ước bit thủy vân 0, nên nếu Fi’(u,v) < Fi’(p,q) ta
cần đổi chỗ hai hệ số này.
- Nếu bi = 1 và nếu Fi’(u,v) = Fi’(p,q) thì đổi
chỗ hai hệ số này.
5 - Nếu Fi’(u,v) > Fi’(p,q) và nếu Fi’(u,v) - Fi’(p,q) <
K thì
Fi’(u,v) = Fi’(u,v) + K/2
Fi’(p,q) = Fi’(p,q) – K/2
Nếu Fi’(u,v) = Fi’(p,q) và nếu Fi’(p,q) -
Fi’(u,v) < K thì

17

Fi’(u,v) = Fi’(u,v) - K/2
Fi’(p,q) = Fi’(p,q) + K/2
6 - Thực hiện biến đổi IDCT với mỗi khối đã nhúng
thủy vân F
i
’
7 - Ghép các khối ảnh để được ảnh đã nhúng thủy
vân F
W

Quá trình tách thủy vân:
Đầu vào: - ảnh chứa thủy vân F
W

Đầu ra: - Thủy vân W tách được từ ảnh F
W

Nguyên tắc: Quá trình tách theo nguyên tắc nếu
F
i
’
(u,v) > F
i
’
(p,q) bit thủy vân là 0, F
i
’
(u,v) < F

i
’
(p,q) bit
thủy vân 1.
Các bước thực hiện:
1 - Chia F
W
thành các khối 8x8
2 - Chọn các khối 8x8 rồi biến đổi DCT được F
i
’

3 - So sánh F
i
’
(u,v) và F
i
’
(p,q)
- Nếu F
i
’
(u,v) > F
i
’
(p,q) thì b
i
= 0
- Nếu F
i

’
(u,v) < F
i
’
(p,q) thì b
i
= 1
4 - Ghép dãy bit b
i
để được ảnh thủy vân W
18

Dựa trên Thuật toán thủy vân trên miền DCT của
Shoemarker C, Luận văn tiến hành thiết kế phần mềm n húng
và tách thủy vân.
3.3. Kết quả thử nghiệm
Kết quả thực hiện trên phần mềm sẽ được đánh giá
trên hai phương diện:
- So sánh sự thay đổi của ảnh trước và sau nhúng
thủy vân dựa trên hệ thống thị giác người HVS
(Nhìn bằng mắt thường).
- So sánh một cách chính xác nhờ máy tính bằng
việc tính hệ số PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
theo công thức sau:








MSE
IMax
PSNR
)(
log20
10

- Với ảnh đa cấp xám
 

 



p
i
q
j
jiIwjiI
qp
MSE
1 1
2
),(),(
1

- Với ảnh màu
MSE = [MSE(R) + MSE(G) + MSE(B)]/3
Trong đó I là ảnh gốc, I

W
là ảnh có chứa thủy vân
19

- Chọn các phép tấn công là nén ảnh JPEG, cắt ảnh,
thủy vân nhiều lần để đánh giá độ bền vững của
mỗi thuật toán Thủy vân.
- ảnh gốc có thể là một ảnh có kích thước bất kỳ, là
ảnh đa cấp xám hoặc ảnh màu
- Thủy vân có nội dung bất kỳ được nhập vào từ bàn
phím, sau đó được phần mềm chuyển thành dạng
ảnh lưu lại dưới dạng file bitmap.
Giao diện phần mềm:

Hình 3.4: Giao diện phần mềm chế độ nhúng thủy
vân
20


Hình 3.5: Giao diện phần mềm chế độ tách thủy vân
3.3.1. Kết quả thuật toán trên miền DCT
3.3.1.1. Kết quả thực hiện thuật toán trên miền
DCT với ảnh đa cấp xám
3.3.1.2. Đánh giá độ bền của thủy vân khi cho
ảnh có chứa thủy vân chịu các biến đổi
- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép cắt
- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép nén JPEG
21

- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép thủy vân nhiều lần
3.3.2. Kết quả thực hiện thuật toán trên miền
DCT với ảnh màu RGB
Theo nghiên cứu về mô hình thị giác người HVS
mắt người kém nhậy cảm với thành phần màu B, do đó
phần mềm tiến hành nhúng thủy vân trên miền này để
giảm sự nhận biết của mắt người đối với thay đổi trên ảnh
có chứa thủy vân. Mô hình này là do tác giả tự đề xuất ra
đã tiến hành viết phần mềm trên nền matlab. Kết quả thử
nghiệm như sau
3.3.2.1. So sánh ảnh trước và sau nhúng thủy vân
với các hệ số K khác nhau
3.3.2.2. Đánh giá độ bền của thủy vân khi cho
ảnh có chứa thủy vân chịu các biến đổi

- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép cắt
- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép nén JPEG
- Cho ảnh chứa thủy vân chịu tác động của
phép thủy vân nhiều lần
22

Kết luận
Chương 3 đã trình bày cụ thể các bước thiết kế
phần mềm sử dụng kỹ thuật Thủy vân số để bảo vệ bản
quyền ảnh số. Phần mềm đã thành công theo yêu cầu đặt
ra. Chất lượng hình ảnh sau khi nhúng thủy vân vẫn

trong ngưỡng chấp nhận được, và có tính bền vững
tương đối cao đối với các thao tác biến đổi, xử lý ảnh
thông thường.
Dựa trên kết quả thử nghiệm, đưa ra một số nhận
xét:
- Thuật toán trên miền DCT cho phép nhúng và
tách thông tin một cách dễ dàng, thời gian thực hiện thuật
toán nhanh.
- Thuật toán trên miền DCT cho Thủy vân bền
vững với những biến đổi như nén JPEG, hay cắt ảnh.
23

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận
Sau một thời gian làm việc, với sự nỗ lực của bản
thân và được sự hướng dẫn tận tình của các thầy giáo, tôi
đã hoàn thành Luận văn của mình. Nội dung chủ yếu của
Luận văn là nghiên cứu các thuật toán Thủy vân số thực
hiện trên ảnh số. Qua quá trình tìm hiểu và phân tích các
công nghệ hiện có, Luận văn đã đạt được một số kết quả
sau:
Những nội dung chính đã được giải quyết
trong Luận văn
Tổng hợp các thuật toán Thủy vân số đang được sử
dụng phổ biến trong ảnh số.
Tiến hành viết phần mềm trên MATLAB sử dụng
Kỹ thuật Thủy vân số trên miền DCT.
Đánh giá kết quả đạt được thông qua thực nghiệm.
Những đóng góp khoa học và thực tiễn của

Luận văn
24

Các kết quả nhận được cho thấy mô hình giấu tin đề
xuất đã thành công khi nhúng một chuỗi tin cho trước vào
một ảnh số mà không làm thay đổi chất lượng hình ảnh.
Việc sử dụng thuật toán Thủy vân số trên miền DCT đã
dung hoà được hai yêu cầu cơ bản là tính bền vững và
dung lượng tin một cách tốt nhất. Do vậy, Luận văn hoàn
toàn có tính khả thi, và có ý nghĩa rất quan trọng trong
lĩnh vực bảo vệ bản quyền, sở hữu trí tuệ, không những
được áp dụng trong thương mại mà còn mở ra một hướng
tiếp cận mới cho vấn đề bảo vệ thông tin liên lạc.
Những hạn chế của Luận văn
Lĩnh vực đa phương tiện nhiều định dạng khác ngoài
ảnh như âm thanh, video cần được bảo vệ bản quyền tác
giả. Luận văn mới chỉ khai thác được kỹ thuật Thuỷ vân
trên ảnh số.
2. Kiến nghị
Dựa vào những kết quả đã đạt được phát triển tiếp
phần mềm để có thể ứng dụng vào bất kỳ dữ liệu đa
phương tiện nào, tăng cường được tính bền vững của thủy
vân.