Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/ dán docx

BăGIỄOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăIăHCăLCăHNG
***



NGUYNăHUăNAM



PHỄTăHINăNHăKăTHUTăSăGIăMOă
DNGăCT/DỄN




Lun vn Thc s Công ngh Thông tin








NG NAI, 2011


BăGIỄOăDCăVÀăÀOăTO

TRNGăIăHCăLCăHNG
***



NGUYNăHU NAM



PHỄTăHINăNHăKăTHUTăSăGIăMO
DNGăCT/DỄN
Chuyên ngƠnh: Công ngh Thông tin
Mƣ s: 60.48.05



Lun vn Thc s Công ngh Thông tin

Ngi hng dn khoa hc:
PGS.ăTSăăNNGăTOÀN





NG NAI, 2011


LIăCAMăOAN

Tôi xin cam đoan lun vn thc s công ngh thông tin: ắPhát hin nh
k thut s gi mo dng ct/dán” lƠ kt qu ca quá trình hc tp, nghiên
cu khoa hc đc lp, nghiêm túc.
Các s liu trong lun vn lƠ trung thc, có ngun gc rõ rƠng, đc
trích dn vƠ có tính k tha, phát trin t các tƠi liu, tp chí, các công trình
nghiên cu đƣ đc công b, các website, ầ
Các phng pháp nêu trong lun vn đc rút ra t nhng c s lý lun
vƠ quá trình nghiên cu tìm hiu ca tác gi.

ng Nai, tháng 11 nm 2011.
Tác gi



Nguyn Hu Nam



LIăCMăN

Li đu tiên tôi xin gi li cm n Thy PGS. TS  Nng Toàn đã tn
tình giúp đ tôi trong sut thi gian hc tp va qua, đc bit là đnh hng
nghiên cu và tn tình hng dn cho tôi trong sut quá trình làm lun vn.
Nu không có s giúp đ tn tình ca thy, tôi khó có th hoàn thành lun
vn này.
Bên cnh đó, tôi chân thành cám n các thy cô Trung tâm Thông tin
T liu, trng i Hc Lc Hng, ni tôi công tác và nghiên cu đã to
điu kin và h tr tôi trong sut thi gian qua.
Tôi cng xin chân thành cám n các thy cô Khoa Công ngh Thông
tin đã tn tình ging dy, ch bo và cung cp cho tôi nhng kin thc cn

thit trong sut thi gian hc và cng xin gi li cám n chân thành đn
nhng ngi thân, bn bè và đng nghip đã giúp đ và đng viên tôi trong
sut thi gian hc tp cng nh trong thi gian thc hin lun vn.
Chân thành cám n !
Biên Hòa, ngày 01 tháng 11 nm 2011




Nguyn Hu Nam








MCăLC

Trang
LI CAM OAN i
LI CM N ii
MC LC iii
DANH MC CÁC T VIT TT iv
DANH MC HÌNH v
DANH MC BNG BIU vi
PHN M U 1
CHNG 1: KHÁI QUÁT V X LÝ NH VÀ NH GI MO 3
1.1. X lý nh vƠ mt s vn đ c bn trong x lý nh. 3

1.1.1. X lý nh lƠ gì ? 3
1.1.2. Biu din nh s 3
1.1.3. Mt s khái nim c s trong x lý nh 5
1.1.4. Các giai đon trong x lý nh 10
1.1.4.1. Thu nhn nh 10
1.1.4.2. Tin x lý 10
1.1.4.3. Phơn đon nh 11
1.1.4.4. H quyt đnh 12
1.1.4.5. Trích chn đc đim 12
1.1.4.6. Nhn dng 13
1.1.5. Biên vƠ các phng pháp dò biên 14
1.1.5.1. Biên vƠ các kiu biên c bn trong nh 14
1.1.5.2. Vai trò ca biên trong nhn dng 15
1.1.5.3. Các phng pháp dò biên trc tip 17
1.1.5.4. Mt s phng pháp dò biên 19
1.1.5.4.1. Phng pháp Canny 19


1.1.5.4.2. Phng pháp Shen ậ Castan 21
1.1.6. Phát hin vƠ so khp các đc trng bt bin 21
1.1.6.1. im bt đng vƠ đc trng bt bin 21
1.1.6.2. So khp đc trng 24
1.2. nh gi mo vƠ phát hin nh gi mo 25
1.2.1. Gii thiu nh gi mo 25
1.2.2. Các dng nh gi mo c bn 28
1.2.3. Mt s nh ni ting đƣ đc phát hin lƠ nh gi mo [18] 30
1.2.4. Hng tip cn bƠi toán phát hin nh gi mo 35
1.2.4.1. Da vƠo hình dng 35
1.2.4.2. Da vƠo phơn tích ngun sáng 36
1.2.4.3. Da vƠo bin đi mƠu sc 36

1.2.4.4. Da vƠo c s d liu 36
1.2.4.5. Da vƠo du vt ca quá trình điu chnh t l 37
1.2.4.6. Da vƠo phơn tích ánh sáng 37
CHNG 2 : MT S K THUT PHÁT HIN NH K THUT S GI
MO 38
2.1. Phát hin nh gi mo da vƠo Thut toán Exact Match [3] 38
2.2. Phát hin nh gi mo da vƠo k thut thay đi kích thc [3] 40
2.3. Phát hin nh gi mo da trên s khác bit hng ngun sáng 42
2.3.1. Các dng ngun sáng 42
2.3.1.1. Ngun sáng  vô tn (3-D) 43
2.3.1.2. Ngun sáng  vô tn (2-D) 45
2.3.1.3. Ngun sáng  gn (b phn) (2-D) 46
2.3.1.4. Nhiu ngun sáng 47
2.3.2. Phng pháp c lng hng chiu ngun sáng 48
2.3.2.1. c lng hng chiu ca ngun sáng 48


2.3.2.2. Tìm nhng đng có kh nng lƠ biên khut 49
2.3.2.3. c lng hng chiu sáng cho tng đng biên tìm đc
50
2.3.2.4. S dng mng Bayes tìm c lng tt nht 50
2.3.3. Phng Pháp da trên s khác bit hng ngun sáng 50
2.3.4. Phng pháp xác đnh hng ánh sáng theo đng biên 53
2.3.4.1. Loi b các đi tng nh, nhiu vƠ lƠm mnh biên 56
2.3.4.1.1. Loi b các đi tng nh vƠ nhiu 56
2.3.4.1.2. LƠm mnh biên vƠ ni nét đt 56
2.3.4.2. La chn các đon biên liên thông ca đi tng dùng c
lng hng ngun sáng 59
2.3.4.3. Xơy dng thut toán xác đnh hng ánh sáng trên mi
đng biên 60

2.3.4.4. Kt qu thc nghim 61
2.4. Phát hin nh k thut s gi mo dng ct/dán da vƠo thut toán SIFT.
64
2.5. So sánh mt s k thut phát hin nh gi mo 84
CHNG 3: CHNG TRÌNH THC NGHIM 85
3.1. Bài toán 85
3.2. Mô hình bƠi toán phát hin nh gi mo 86
3.3. Chng trình phát hin nh k thut s gi mo FImage 1.0 86
3.3.1. CƠi đt chng trình 86
3.3.2. Kt qu thc nghim 87
PHN KT LUN 90
TÀI LIU THAM KHO





CỄCăTHUTăNGăVÀăCỄCăTăVITăTT

2D
2 Dimensions (Không gian 2 chiu)
3D
3 Dimensions (Không gian 3 chiu)
ADC
Analog to Digital Converter
CPU
Control Processing Unit
DoG
Difference of Gaussians
H

Homography
IC
Inconsistency Coefficient
LoG
Laplacian of Gaussian
RAM
Random Access Memory
RANSAC
RANdom Sample Consensus algorithm
SIFT
Scale Invarian Feature Tranorms
SVD
Singular Value Decomposition



DANH MC HÌNHăNH

Trang
Hình 1.1- Biu din nh bng hƠm
,()XYf
3
Hình 1.2 - Ma trn 8 láng ging 6
Hình 1.3 - Các bc c bn trong x lý nh s 10
Hình 1.4 - Các thƠnh phn c bn ca mt h x lý nh 14
Hình 1.5 - S đ phơn tích nh 15
Hình 1.6 ậ LƠm trn nh 20
Hình 1.7 - Minh ha v vic gi mo nh [3] 26
Hình 1.8 - Ghép nh t 2 nh riêng r [3] 28
Hình 1.9 - nh che ph vƠ b đi đi tng [16] 29

Hình 1.10 - nh b sung đi tng [16] 29
Hình 1.11 - Bc nh gi chnh sa nhm tng đ mnh ca thông tin chin
tranh [18] 30
Hình 1.12 - nh gi ca John Kerry vƠ Jane Fonda đc ct/dán t hai nh
riêng l. [16] 31
Hình 1.13 - nh gi mo Tng thng Bush đc sách ngc [18] 31
Hình 1.14 - DƠn khoan du, bƣo vƠ sét [18] 32
Hình 1.15 - nh gi ca Holmes vi nam din viên Tom Cruise đc ct/dán
t tp chí bao gm hin th Kimo vi n din viên Katie Holmes [16] 33
Hình 1.16 - Cá mp tn công trc thng [18] 33
Hình 1.17 - Con mèo trng khng l [18] 34
Hình 1.18 - Sóng Thn  Thái Lan [18] 35
Hình 1.19 - S đ vic phát hin gi mo da vƠo c s d liu [3] 36
Hình 1.20 - S khác bit ca các hng ngun sáng khác nhau [8]. 37


Hình 2.1 - Minh ha cho vic tìm kim khi bao ca thut toán Exact Match
38
Hình 2.2 - Mô hình ánh x các đim nh t nh gc sang nh đích [3] 40
Hình 2.3 - Minh ha hng ngun sáng vƠ pháp tuyn b mt ca đi tng
45
Hình 2.4 - Hai đi tng đc chiu bi 1 ngun sáng  gn [8]. 47
Hình 2.5 ậ Qu cu hin th 3 ngun sáng khác nhau trong khong t ậ 20
0
ti +20
0
48
Hình 2.6 ậ Hng ngun sang t bên trái sang 50
Hình 2.7 - nh ghép gia cn nhƠ vƠ cơy thông có ngun sáng khác nhau 51
Hình 2.8 - S đ chc nng phát hin nh gi mo 52

Hình 2.9 - Kt qu đo hƠm theo 2 hng x vƠ y 54
Hình 2.10 - Kt qu minh ha tính đ ln biên 54
Hình 2.11 ậ Hng pháp tuyn 55
Hình 2.12 - Minh ha các liên thông theo 4, 8, 6 láng ging 56
Hình 2.13 - Minh ha các đim đc đánh du đ xóa [2]. 56
Hình 2.14 - Lơn cn 8 ca đim p1 57
Hình 2.15 - Minh ha các đim đc đánh du đ ni nét đt [2] 58
Hình 2.16 - nh minh ha đ xem có gi mo không 61
Hình 2.17 - nh minh ha kt qu xác đnh hng ánh sáng trên bc nh lƠ
khác nhau nên đơy lƠ nh gi mo dng ct/dán 61
Hình 2.18 ậ Ch ra hng ngun sáng khác nhau bng mi trên 62
Hình 2.19 ậ Hình gc cha ct/dán, ch có 1 ngun sáng duy nht 125
0
62
Hình 2.20 ậ Hình gc cha ct/dán, ch có 1 ngun sáng duy nht 80
0
63
Hình 2.21 - Minh ha kt qu xác đnh hng ánh sáng trên bc nh gi mo
có sn [15]. 63
Hình 2.22 - Xây dng mt không gian t l [9] 65


Hình 2.23 - Các giá tr cc đi và cc tiu ca các nh DoG 66
Hình 2.24 ậ Hình nh ban đu đ xác đnh đim khóa 70
Hình 2.25 - Minh ha mô t 4099 đim khóa tìm đc. 70
Hình 2.26 ậ Trc khi đnh v đim hp dn 71
Hình 2.27 - Sau khi đnh v đim hp dn 72
Hình 2.28 - Tính đ ln vƠ hng ca gradient 74
Hình 2.29 - B mô t đim khóa 75
Hình 2.30 ậ Kt qu thu đc t thut toán Sift vƠ kt hp vi nhiu đim

khóa 78
Hình 2.31 - Gán cho mi đim khóa cho mt nt (cluster). 79
Hình 2.32 ậ Tách đim khóa thƠnh các cm Agglomerative 79
Hình 2.33 - Cách nhóm các cm li vi nhau [15] 80
Hình 2.34 ậ K qu thu đc lƠ hình b gi mo 83
Hình 2.35 ậ Kt qu thu đc lƠ hình b nhơn bn lên thƠnh 3 đi tng
ging nhau [16] 83
Hình 3.1 - S đ chc nng phát hin nh gi mo [16] 86
Hình 3.2 - nh minh ha đ xem có gi mo không 87
Hình 3.3 - nh minh ha kt qu xác đnh hai đi tng lƠ ging nhau nên
đơy lƠ nh gi mo dng ct/dán 87
Hình 3.4 - nh minh ha đ xem có gi mo không 88
Hình 3.5 - nh minh ha kt qu xác đnh hai đi tng lƠ ging nhau nên
đơy lƠ nh gi mo dng ct/dán 88
Hình 3.6 ậ Hai hình gi mo trong cuc thi ắWorth1000 Photoshop”. Mi
hình nh đc ct/dán cùng mt ngi [16]. 89



DANHăMCăBNGăBIU
Trang
Bng 1- So sánh u, nhc đim ca mt s k thut phát hin nh gi mo 27

1
PHN M U
Vi s phát trin ca khoa hc công ngh, ngƠy cƠng có nhiu k thut
ca khoa hc công ngh đc ng dng vƠo thc t vƠ nh s chính lƠ mt
trong nhng thƠnh qu đó. nh s ngƠy cƠng d sa cha vƠ hiu chnh do
sc mnh ca các phn mm son tho vƠ x lý nh mƠ đin hình lƠ
PhotoShop. NgƠy nay, các chng trình x lý nh có th thêm vƠo hoc b đi

các đc trng ca nh mƠ không đ li các du hiu v s gi mo. iu đó
có ngha vic phát hin ra nh gi mo lƠ vn đ phi đt ra ngƠy cƠng cp
bách vƠ cƠng tr nên khó khn.
Mc dù nhu cu v vic phát hin các gi mo nh s đƣ đc công nhn
bi cng đng các nhƠ nghiên cu, nhng hin nay rt ít tƠi liu có giá tr v
lnh vc nƠy. Nht lƠ trong điu kin Vit Nam, cha có nhiu nhng nghiên
cu nƠy, trong khi thc t đt ra nhng nhu cu, đòi hi.
Xut phát trong hoƠn cnh đó, lun vn la chn đ tƠi ắPhát hin nh
k thut s gi mo dng ct/dán” nhm nghiên cu mt s k thut phát hin
nh k thut s gi mo đc to ra bi vic s dng các chng trình x lý
nh thông dng, thông qua vic ct/dán t chính mt nh vƠ có s thay đi v
kích thc đi vi các đi tng b ct/dán. ơy cng chính lƠ cách thng
đc các đi tng s dng trong quá trình to nh s gi nh
k thut ct/dán.
* Ni dung chính ca lun vn gm:
- Phnămăđu.
- Chngă1:ăKháiăquát văxălýănhăvƠănhăgiămo: Chng nƠy đ
cp đn các khái nim c bn v x lý nh s, quá trình x lý nh vƠ các khái
nim c bn v nh gi mo.

2
- Chngă2: Mtăsăkăthutăphátăhinănhăgiămo: Chng nƠy
gm các khái nim c bn v các bƠi toán vƠ mt s phng pháp đ phát
hin nh k thut s gi mo.
Trên c s các thut toán đƣ tìm hiu vƠ áp dng thut toán đ phát
hin nh k thut s gi mo dng ct/dán.
- Chngă 3: Xơyădngă chngătrìnhă thcănghim:ă Tin hƠnh xơy
dng chng trình thc nghim đ phát hin nh k thut s gi mo dng
ct/dán.
- Phnăktălun.