NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG THỦY VÂN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI COSINE RỜI RẠC TRÊN ẢNH JPEG

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG






NGUYỄN LÊ CƯỜNG





NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO
CHẤT LƯỢNG THỦY VÂN SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI
COSINE RỜI RẠC TRÊN ẢNH JPEG






TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KĨ THUẬT

HÀ NỘI – 2012




Công trình được hoàn thành tại:

Học viện Công nghệ Bưu chính-Viễn thông




Người hướng dẫn khoa học:
1. GS.TS Nguyễn Bình
2. TS Nguyễn Ngọc Minh



Phản biện 1: GS.TSKH Cao Tiến Huỳnh

Phản biện 2: PGS.TS Nguyễn Thế Hiếu

Phản biện 3: PGS.TS Lê Mỹ Tú


Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Học viện họp tại
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào hồi: 14 giờ 00, ngày 13 tháng 12 năm 2012



Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia
- Thư viện Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông



DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

[1] Hieu T. Nguyen, Minh N. Nguyen, Cuong L. Nguyen, Edhem Custovic,
“An FPGA-based Implementation for Repeated Square-and-Multiply
Polynomials”, Proceedings of the 6th IEEE International Conference on
Broadband Communications & Biomedical Applications, Nov. 2011,
Melbourne, Australia.
[2] Cuong L. Nguyen, Minh N. Nguyen, Binh Nguyen, Edhem Custovic,
“An algorithm to improve the robustness of imperceptible watermarks
against JPEG compression", Proceedings of the 6th IEEE International
Conference on Broadband Communications & Biomedical Applications,
Nov. 2011, Melbourne, Australia.
[3] Nguyễn Lê Cường, “Một phương pháp lựa chọn hệ số nhúng nhằm nâng
cao tính bền vững của thủy vân ẩn đối với phép nén ảnh JPEG”, Tạp chí
Nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, số 17, tr.102-108, tháng 2,
2012.
[4] Nguyễn Lê Cường, “Tối ưu hóa tham số cho thủy vân ẩn chống lại tấn
công nén ảnh JPEG với các hệ số chất lượng khác nhau”, Tạp chí
Nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, số 19, tr.45-54, tháng 6,
2012.

[5] Nguyễn Lê Cường, Nguyễn Ngọc Minh, “Một phương pháp nhúng thủy
vân thích nghi nhằm nâng cao chất lượng thủy vân trên ảnh số”, Tạp chí
Khoa học và Công nghệ, Viện KHCN Việt Nam, tập 50(2A), tr.120-133,
tháng 9, 2012.
[6] Nguyễn Lê Cường, “Cải tiến phương pháp lựa chọn tham số nhúng thủy
vân ẩn tối ưu trên ảnh số chống lại tấn công nén ảnh JPEG”, Kỷ yếu hội
thảo toàn quốc về Điện tử - Truyền thông - An toàn thông tin ATC/REV
2012, tr.20-28, tháng 10, 2012.
1

MỞ ĐẦU
Ngoài việc đảm bảo chất lượng ảnh sau khi đánh dấu thì thủy vân còn
phải bền vững trước các tác động từ bên ngoài lên ảnh chẳng hạn như các
phép xử lý ảnh. Đối với thủy vân trên ảnh số thì việc nén ảnh, đặc biệt là nén
JPEG, là tấn công phổ biến. Đã có rất nhiều nghiên cứu về vấn đề thủy vân
trên ảnh số dựa trên biến đổi DCT để đối phó với nén JPEG. Các tác giả trước
thường phải giải quyết các vấn đề gặp phải là: mâu thuẫn giữa chất lượng ảnh
chứa thủy vân với độ bền vững của thủy vân trước các tấn công, mâu thuẫn
giữa tỉ số nén và chất lượng thủy vân khôi phục được. Nhiều phương án dung
hòa mâu thuẫn này đã được nghiên cứu và đề xuất. Một số phương án đã được
đề xuất và thử nghiệm thành công trong đó có phương án thủy vân dựa trên
miền DCT dựa trên tính toán sai số lượng tử hóa của phép nén JPEG trên miền
này. Tuy nhiên hầu hết các lược đồ này mới chỉ cho phép nhúng thủy vân nhị
phân dựa trên sai số lượng tử hóa, ít đề cập đến việc nhúng các dữ liệu đa cấp
xám cũng như vấn đề lượng hóa, tối ưu hóa chất lượng thủy vân, việc quản lý
chất lượng của quá trình nhúng (đảm bảo dung lượng thủy vân, đảm bảo chất
lượng ảnh chứa thủy vân, đảm bảo độ bền vững trước tấn công nén JPEG với
các tỉ số nén khác nhau ) cũng chưa được đề cập một cách thấu đáo. Chính vì
vậy tác giả đã chọn đề tài “Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng thủy vân
sử dụng biến đổi cosine rời rạc trên ảnh JPEG” để thực hiện luận án tiến sĩ của

mình. Mục đích của những nghiên cứu trình bày trong luận án là nhằm giải
quyết các vấn đề nêu trên ở khía cạnh chất lượng ảnh chứa thủy vân, tính bền
vững của thủy vân trước tấn công nén ảnh JPEG. Nhiệm vụ cụ thể để thực
hiện mục đích trên gồm: nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng
thủy vân ẩn trên ảnh số chống lại tấn công nén JPEG thông qua việc nghiên
cứu tác nhân gây ảnh hưởng và cách khắc phục ảnh hưởng của nén JPEG đến
chất lượng thủy vân; đề xuất phương pháp nhúng thủy vân ẩn vào ảnh số trên
miền DCT đáp ứng các yêu cầu cho trước về chất lượng ảnh chứa thủy vân, độ
bền vững của thủy vân trước tấn công nén ảnh JPEG với tỉ số nén thay đổi; đề
2

xuất mô hình hệ thống thủy vân số có tính mở nhằm tạo điều kiện cho việc
ứng dụng hiệu quả các kết quả đạt được.
Luận án sử dụng các công cụ toán học và các công cụ của lý thuyết xử
lý tín hiệu số, xử lý ảnh, mã hóa, lý thuyết thống kê, tối ưu hóa để giải quyết
yêu cầu nghiên cứu. Các chức năng lập trình, mô phỏng của phần mềm
Matlab, thư viện ảnh mẫu được sử dụng như là công cụ để thử nghiệm đánh
giá các kết quả nghiên cứu.
Những kết quả nghiên cứu được trình bày trong bốn chương của luận
án, ngoài phần mở đầu và kết luận. Chương 1: Tổng quan về các nghiên cứu
trong lĩnh vực thủy vân số. Chương 2: Chất lượng của thủy vân ẩn trước tấn
công nén ảnh JPEG. Chương 3: Thủy vân ẩn trên ảnh số trước nén ảnh JPEG
với tỉ số nén khác nhau. Chương 4: Đề xuất một mô hình quản trị thủy vân
trên ảnh số.

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH
VỰC THỦY VÂN SỐ
1.1 Giới thiệu chương
Chương này trình bày tổng quan về kỹ thuật thủy vân số. Trong đó, luận
án giới thiệu tổng quát về thủy vân số, điểm qua một số xu hướng đã được

nghiên cứu, hoàn thiện của các tác giả trong và ngoài nước có liên quan đến đề
tài. Phần này cũng nhắc lại một số nét cơ bản về nén ảnh, cụ thể là nén ảnh
JPEG, trên quan điểm coi đó là một tấn công đối với thủy vân. Qua đó, luận án
nêu và phân tích những vấn đề còn tồn tại của phương pháp thủy vân nói
chung, phương pháp thủy vân ẩn trên ảnh số sử dụng biến đổi DCT nhằm
chống lại tấn công nén ảnh JPEG nói riêng. Đây chính là tiền đề cho những
nghiên cứu trong luận án.
1.2. Khảo sát những nghiên cứu gần đây về các kỹ thuật thủy vân ảnh số
và tấn công nén ảnh số
1.2.1. Một số công trình liên quan đến kỹ thuật thủy vân trên ảnh số
1.2.1.1 Phương pháp miền không gian
3

Kỹ thuật chân phương nhất là nhúng thủy vân vào các bít có trọng số
thấp nhất (LSB). Đây là phương pháp dễ thực hiện nhưng cũng rất dễ bị nhận
biết và tấn công vì đơn giản, chỉ cần đặt tất cả các bit LSB này về không (0)
hoặc một (1) là có thể phá hủy hoàn toàn thủy vân.
1.2.1.2 Phương pháp miền tần số
Ở đây đề cập chủ yếu đến các phương pháp thủy vân trong miền DCT
và trong miền DWT và phương pháp sử dụng kết hợp cả hai biến đổi này. Các
phương pháp trên đều gặp phải một hoặc một vài nhược điểm sau: ảnh hưởng
nhiều tới chất lượng ảnh gốc, thiếu bền vững khi bị tấn công nén với các tỉ số
nén khác nhau, dung lượng thủy vân thấp, khó kiểm soát được chất lượng ảnh
chứa thủy vân, chất lượng thủy vân khôi phục được sau tấn công…
1.2.1.3. Một số nghiên cứu khác
Một số hướng nghiên cứu khác về thủy vân số tập trung vào việc cứng
hóa các thuật toán thủy vân, xây dựng hệ thống ứng dụng thủy vân…
1.2.2. Một số nghiên cứu về tấn công nén ảnh số đối với thủy vân
1.2.2.1 Vài nét về tấn công nén ảnh
Nén ảnh có tổn hao dựa trên đặc điểm sinh lý của hệ thống thị giác của

con người, đó là, nhạy cảm cao hơn với những tần số thấp và kém hơn đối với
tần số cao.
Nén ảnh có tổn hao về bản chất làm suy giảm chất lượng đối với thủy
vân trên ảnh số và có thể xem như là một trong những phép tấn công phổ biến
nhất bởi ứng dụng rộng rãi của nó trong đời sống xã hội. Trong phần này, hai
kỹ thuật nén ảnh phổ biến nhất là JPEG và JPEG2000 được phân tích để làm
rõ các nguyên nhân làm biến đổi thủy vân trên ảnh số khi ảnh có chứa thủy
vân được nén
1.2.2.2 Ảnh hưởng của các kỹ thuật nén ảnh đến thủy vân
Với nén JPEG, các hệ số tần số được lượng tử hoá thô (bước lượng tử
lớn) đối với các hệ số tần số cao và lượng tử hoá tinh (bước lượng tử nhỏ) đối
với các hệ số có tần số thấp. Bảng lượng tử hoá được lấy tỉ lệ để tạo ra các
mức nén thay đổi tuỳ theo tốc độ bít và chất lượng ảnh. Với nén JPRG quá
4

trình làm tròn trong khi lượng tử hoá chính là nguyên nhân chính gây ra sự tổn
hao nhưng lại là nhân tố chính đem lại hiệu suất nén
Với JPEG2000, biến đổi sóng con chia dải tần số của ảnh thành nhiều
dải tần con và mã hoá ở mỗi dải tần bởi một số lượng bit khác nhau. Các hệ số
của phép biến đổi sóng con được lượng tử hoá. Quá trình lượng tử hoá cho
phép đạt tỷ lệ nén cao hơn bằng cách thể hiện các giá trị biến đổi với độ chính
xác tương ứng cần thiết với mức chi tiết của ảnh cần nén. Lượng tử hóa trong
JPEG2000 có tác dụng ít hơn đối với hiệu suất nén và cũng ít ảnh hưởng đến
chất lượng thủy vân hơn so với nén JPEG.
1.2.3. Nhận xét
Cả phép nén và thuỷ vân đều dựa trên thực tế rằng những thay đổi nhỏ
trong biểu diễn tín hiệu sẽ không dễ nhận thấy khi hiển thị. Đối với phép nén,
những thay đổi này là việc giảm số lượng bit lưu trữ cần thiết. Đối với kỹ
thuật thuỷ vân, những thay đổi này được sử dụng trong việc nhúng và dò tìm
thuỷ vân. Để kết hợp thành công mã hoá thị giác với thủy vân, chúng ta phải

xác định mức độ thỏa hiệp phù hợp sao cho cả hai quá trình đều có thể đạt
được nhiệm vụ của chúng.
1.3. Phương pháp thủy vân trong miền DCT và tấn công nén ảnh JPEG
1.3.1. Biến đổi cosine rời rạc (DCT)
Biến đổi cosine rời rạc là một biến đổi toán học nhằm chuyển đổi miền
biểu diễn các tín hiệu từ miền không gian sang miền tần số và được ứng dụng
nhiều trong các phép xử lý tín hiệu như xử lý ảnh, xử lý video Về bản chất,
biến đổi cosine rời rạc là phần thực của biến đổi Fourier rời rạc. Nén ảnh,
video hầu hết đều sử dụng biến đổi cosine vì nó có thể loại bỏ sự tương quan
giữa các điểm ảnh trong miền không gian đồng thời yêu cầu ít sự phức tạp tính
toán và tài nguyên hơn.
1.3.2. Tấn công nén ảnh JPEG
Trong quá trình nén ảnh JPEG Baseline ảnh gốc được chia thành các
khối ảnh 8x8 và biến đổi DCT. Ở đây xem xét trường hợp ảnh gốc là ảnh đa
cấp xám hoặc là thành phần chói của ảnh màu. Với trường hợp ảnh màu thì
5

ảnh có thể được tách thành ba thành phần màu riêng biệt và quá trình nén đối
với từng thành phần tương tự như quá trình được trình bày dưới đây.
Sau khi thực hiện biến đối DCT, 64 hệ số sẽ được lượng tử hoá dựa trên
một bảng lượng tử gồm 64 phần tử Q(i, j) với 0 ≤i, j ≤7. Bảng này được xác
định cụ thể theo chất lượng q và tỉ lệ nén mong muốn. Mỗi phần tử trong ma
trận lượng tử là một số nguyên có giá trị từ 1 tới 255. Mỗi hệ số DCT C(i, j)
được chia bởi tham số kích thước bước lượng tử tương ứng Q(i, j) trong ma
trận lượng tử và được làm tròn tới số nguyên gần nhất như phương trình sau:
 










),(
),(
,
jiQ
jiC
roundjiF
n
n
(1.6)
Quá trình giải lượng tử được thực hiện theo phương trình sau:
),(),(),(
'
jiQjiFjiC
nn

(1.7)
Mục đích của việc lượng tử hoá là giảm số lượng bit cần để lưu trữ các
hệ số biến đổi bằng việc giảm độ chính xác của các hệ số này cho nên lượng
tử là quá trình xử lý có mất thông tin. Trong qus trình này bản thân biến đổi
DCT không làm mất (hoặc làm mất rất ít) thông tin vì DCT là một biến đổi
tuyến tính chuyển các giá trị của điểm ảnh từ miền không gian thành các hệ số
trong miền tần số. Quá trình lượng tử mới theo bảng lượng tử hóa là nguyên
nhân chủ yếu mất thông tin của ảnh và cũng chính là tấn công đối với thủy
vân.
1.4. Kết luận chương

Các kỹ thuật thủy vân bị ràng buộc để đáp ứng các yêu cầu mâu thuẫn
nhau. Đó là yêu cầu về khả năng chống lại việc loại bỏ thủy vân một cách có
hoặc không có chủ định và yêu cầu độ duy trì độ trung thực cao đối với ảnh có
nhúng thủy vân… Đối với nén ảnh JPEG, nguyên nhân chủ yếu làm giảm kích
thước ảnh cũng làm ảnh hưởng đến thủy vân là quá trình lượng tử hóa. Nén
ảnh JPEG với tỉ số nén càng lớn (hệ số chất lượng q càng nhỏ) thì càng làm
ảnh hưởng đến thủy vân chứa trong ảnh. Đối với thủy vân ẩn còn phải thỏa
mãn yêu cầu là khó bị cảm nhận được bằng mắt thường. Nhiều kỹ thuật đã
được khai thác trong các miền biểu diễn tín hiệu ảnh khác nhau, để đảm bảo
6

chất lượng ảnh chứa thủy vân và/hoặc tính bền vững của thủy vân trước tấn
công trong đó điển hình là kỹ thuât thủy vấn ẩn trên miền DCT. Đây cũng
chính là đối tượng và mục tiêu nghiên cứu trong các phần tiếp theo của luận
án.
CHƯƠNG 2: CHẤT LƯỢNG THỦY VÂN ẨN TRƯỚC TẤN CÔNG
NÉN ẢNH JPEG
2.1. Giới thiệu chương
Chương này cải tiến và đề xuất phương pháp thủy vân trong miền DCT
mới nhằm nâng cao chất lượng thủy vân trước tấn công nén ảnh JPEG với tỉ
số nén cố định dựa trên việc đánh giá sai số lượng tử của phép nén và một khái
niệm mới gọi là “bù sai số lượng tử”.
2.2. Đánh giá chất lượng của thủy vân
Các tiêu chí chính thể hiện chất lượng được xem xét trên phương diện
chất lượng ảnh sau khi nhúng thủy vân và độ bền vững của thủy vân đối
với tấn công. Việc đánh giá này có thể được thực hiện bằng cách dùng các
chuẩn chủ quan và khách quan. Chuẩn chất lượng quan sát chủ quan: Thông
thường thước đo chất lượng chủ quan được định nghĩa như điểm số trung bình
thu được từ người quan sát MOS. Chuẩn chất lượng khách quan : Tỉ số đỉnh
tín hiệu trên nhiễu PSNR của ảnh sau khi nhúng thủy vân chứa thủy vân, cho

biết chất lượng của ảnh sau khi nhúng thủy vân:












MSE
jiCMax
20PSNR
n
10
)],([
log
(2.1)
Hệ số tương quan của hai ảnh -

cho biết mức độ giống nhau của
thủy vân gốc và thủy vân tách được từ ảnh có nhúng thủy vân sau tấn công
hay độ bền vững của thủy vân đối với tấn công:








nji
2
W
n
nji
2
W
n
nji
W
n
W
n
jiWjiW
jiWjiW
,,
'
'
,,
,,
'
'
]),([]),([
]),(][),([




(2.3)
7

2.3. Phương pháp thủy vân dựa trên sai số lượng tử
2.3.1. Giới thiệu phương pháp thủy vân thông thường trên miền DCT
Biểu thức mô tả mối quan hệ giữa các hệ số DCT của ảnh gốc
),( jiC
n

với các hệ số DCT của ảnh sau khi nhúng thủy vân
),( jiC
n
w
:
),(),(),( jiWjiCjiC
nn
ij
nn
ij
n
w


(2.4)
Trong đó,
),( jiW
n

là các hệ số DCT của thủy vân gốc ở vị trí tọa độ (i,
j) thuộc khối hệ số DCT thứ n;

n
ij

là hệ số tỉ lệ và
n
ij

là hệ số nhúng tại khối
n và vị trí (i, j) tương ứng. Nếu gọi
),(
'
jiC
n
w
là các hệ số DCT của ảnh chứa
thủy vân bị tấn công bằng phép nén ảnh JPEG thì quá trình tách thủy vân sau
tấn công (với
0
n
ij


) có thể được mô tả bởi biểu thức sau:
n
ij
nn
ij
n
w
n

jiCjiCjiW

/)),(),((),(
''

(2.5)
Để đơn giản người ta hay chọn
n
ij

=1 và
n
ij

như sau:







khácji
0ji
n
00
n
ij
,




(2.6)


được chọn đủ lớn để có thể khôi phục được thủy vân sau nén JPEG và đủ
nhỏ để thủy vân là ẩn,

thích hợp có thể được chọn bằng phương pháp kinh
nghiệm. Đây là phương pháp thủy vân thông thường - TWM. Phương pháp
này chưa xem xét đến tác động quá trình lượng tử hóa, một quá trình gây mất
mát thông tin lớn nhất đối với phép nén ảnh nói chung và nén ảnh JPEG nói
riêng. Do đó, khả năng chống lại tác động của tấn công nén ảnh JPEG đối với
các phương pháp này là kém. Phần tiếp theo sẽ nghiên cứu cải tiến hoặc đề
xuất các phương pháp mới nhằm cải thiện các vấn đề này.
2.3.2. Đề xuất phương pháp thủy vân dựa trên sai số lượng tử
Trong phần này, luận án đề xuất một kỹ thuật thủy vân ẩn dựa trên việc
thay đổi các hệ số DCT của ảnh gốc trong biểu thức (2.4). Trong kỹ thuật này,
các hệ số
n
ij


được chọn dựa trên việc đánh giá sai số lượng tử khi nén ảnh
bằng phép nén ảnh JPEG Baseline sao cho giảm thiểu ảnh hưởng đến chất
lượng ảnh gốc đồng thời đảm bảo tính bền vững của thủy vân đối với phép
nén ảnh này.Hệ số
n
ij


được chọn như sau:
8













),(),(
),(),(
jiFjiF0
jiFjiF
0ji
n
q
n
wq
n
q
n
wq
n
00

n
ij



(2.10)
Trong đó, như đã trình bày ở phần trên, để đảm bảo thủy vân là ẩn thì:
Như vậy, chúng ta chỉ nhúng thủy vân vào ảnh gốc (2.4) tại một hệ số
DCT nào đó nếu và chỉ nếu chúng ta biết chắc chắn rằng tại đó phép lượng tử
hóa trong phương pháp nén JPEG không làm mất đi thủy vân được nhúng vào.
Gọi phương pháp thủy vân theo kỹ thuật mới này là thủy vân theo sai số lượng
tử - QEWM.
2.3.3. Thử nghiệm và kết quả
Kỹ thuật thủy vân số nêu ở trên đã được thử nghiệm với rất nhiều ảnh
khác nhau. Ở đây luận án đưa ra kết quả thử nghiệm với ảnh Lena với thủy
vân gốc là biểu tượng của trường đại học Điện lực.






Hinh 2.1 Hệ số nhúng

, hệ số tương quan

ứng với phương pháp QEWM và TWM

Hinh 2.2 Hệ số nhúng

và tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu PSNR ứng với
phương pháp QEWM và TWM
0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
HÖ sè t¬ng quan-

HÖ sè nhóng-


QEWM
TWM
0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05
36
37
38
39
40

41
42
43
44
TØ sè ®Ønh tÝn hiÖu trªn nhiÔu-PSNR (dB)
HÖ sè nhóng -



QEWM
TWM
9

Các kết quả về mặt định tính cũng như định lượng cho thấy: để có
cùng một tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu - PSNR của ảnh có chứa thủy vân thì
phương pháp QEWM có hệ số nhúng


lớn hơn so với phương pháp TWM,
hay nói cách khác hệ số tương quan

của thủy vân khôi phục được sau phép
nén ảnh JPEG với thủy vân gốc trong phương pháp QEWM lớn hơn trong
phương pháp TWM. Điều này có nghĩa là tính bền vững của thủy vân số đối
với tấn công đã được cải thiện theo phương pháp QEWM.
2.4. Đề xuất phương pháp thủy vân cải tiến dựa trên bù sai số lượng tử
2.4.1. Giới thiệu
Phần này trình bày một số khảo sát thống kê phân bố các hệ số DCT của
ảnh số, phân bố sai số lượng tử trong nén ảnh JPEG từ đó đề xuất khái niệm
“bù sai số lượng tử”. Trên cơ sở đó, luận án đề xuất phương pháp thủy vân

dựa trên bù sai số lượng tử nhằm cải thiện khả năng chứa thủy vân của ảnh
gốc nhờ đó tăng cường độ bền vững của thủy vân trước tấn công nén ảnh
JPEG với tỉ số nén cố định.
2.4.2. Phân bố thống kê của sai số lượng tử trong phép nén ảnh JPEG và khái
niệm bù sai số lượng tử
Định nghĩa: Bù sai số lượng tử tại hệ số DCT
),( jiC
n
khi nén ảnh với hệ số
chất lượng q là đại lượng được định nghĩa bởi

),(),(),( jijiQji
nn


(2.11)
Trong đó:
-
),( jiQ
là bước lượng tử hóa tại vị trí
),( ji
trong bảng lượng tử hóa
với hệ số chất lượng q,
-
),( ji
n

là sai số lượng tử tại hệ số
),( jiC
n

:
),(),('),( jiCjiC= ji
nnn


(2.12)
2.4.3. Nội dung phương pháp và các biện luận
Để tìm hệ số nhúng

thích hợp cho mỗi hệ số DCT của ảnh gốc, luận
án đề xuất phương pháp lựa chọn mới như sau:











),(
),(),(
),(
ji0
jiji
ji
n
nn

n
(2.13)
10

),( ji
n

: là hệ số nhúng tạm tính, được xác định như sau:












0jiW0
0jiW
jiW
ji
jiW
jijiQ
ji
n
n
n

n
n
n
n
),(
),(
),(
),(
),(
),(),(
),(


(2.14)
Với cách chọn nay thì :
),(),(/)),(),((),(/)),(),((),(
''
jiWjijiCjiCjijiCjiCjiW
nnnn
w
nnn
w
n


(2.17)
Kết quả là tại những hệ số DCT của ảnh gốc được lựa chọn để nhúng thì thủy
vân có thể được khôi phục một cách chính xác sau khi bị tấn công. Phương
pháp mới này gọi là thủy vân cải tiến, ký hiệu là QEWM-A.
2.4.4. Thực nghiệm và kết quả

Bảng 2.2 cho thấy để thu được các hệ số tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu –
PSNR tương tự nhau thì hệ số tương quan γ
QEWM-A
đạt được từ thủy vân tách ra
sau tấn công với thủy vân gốc trong phương pháp QEWM-A

lớn hơn nhiều so
với hệ số nhúng cố định

và γ
TWM
của phương pháp TWM. Cũng như vậy,
để đạt được các hệ số tương quan

tương tự nhau thì PSNR
QEWM-A
lớn hơn
nhiều so với PSNR
TWM
.


γ
TWM
PSNR
TWM

γ
QEWM-A
PSNR

QEWM-A
0.
010

0.2331

42.9037

0.02

0.8100

46.8282

0.015

0.3956

42.2393

0.03

0.8509

45.8844

0.020

0.4729

41.4527

0.04

0.8742

44.9684

0.025

0.5467

40.614
0

0.05

0.8889

44.1800

0.030

0.6112

39.7695

0.06

0.8969

43.6171

0.035

0.6472

38.9458

0.07

0
.9032

43.0487

0.040

0.6917

38.1564

0.08

0.9087

42.5444

0.045

0.7273

37.4069

0.09

0.9147

41.8343

0.050

0.7494

36.6986

0.10

0.9189

41.3355

Bảng 2.1 Hệ số nhúng

,

với hệ số tương quan γ và tỉ số đỉnh tín hiệu
trên nhiễu PSNR tương ứng
11

2.5. Kết luận chương
Phương pháp thủy vân ẩn trên ảnh số QEWM trên dựa trên sai số lượng
tử trong nén ảnh JPEG đảm bảo hệ số tương quan giữa thủy vân gốc và thủy
vân khôi phục được trong khi duy trì chất lượng ảnh có chứa thủy vân tốt hơn
phương pháp thông thường. Khái niệm “bù sai số lượng tử” trong nén được
định nghĩa làm cơ sở đề xuất một phương pháp lựa chọn hệ số nhúng mới cải
thiện được đảm bảo được cả chất lượng ảnh chứ thủy vân và độ bền vững của
thủy vân trước tấn công nén ảnh JPEG với tỉ số nén cố định - phương pháp
QEWM-A.

CHƯƠNG 3: THỦY VÂN TRÊN ẢNH SỐ TRƯỚC NÉN ẢNH JPEG
VỚI TỈ SỐ NÉN KHÁC NHAU
3.1. Giới thiệu chương
Chương này đề xuất một số phương pháp thủy vân ẩn trên ảnh số chống
lại các tấn công nén ảnh JPEG với các tỉ số nén khác nhau, đảm bảo các yêu
cầu cho trước về chất lượng thủy vân cũng như việc đảm bảo chọn lựa thủy
vân, ảnh gốc một cách hiệu quả nhất.
3.2. Ảnh hưởng của nén ảnh JPEG với tỉ số nén khác nhau
Với các tấn công nén ảnh JPEG có chủ đích nhằm loại bỏ thủy vân thì
hệ số chất lượng trong phép nén có thể được lựa chọn bất kỳ. Khi hệ số chất
lượng q
a
của phép tấn công nén JPEG thay đổi (có thể khác với q
c
) thì sai số
lượng tử

tại các hệ số DCT có nhúng thủy vân sẽ thay đổi dẫn đến thủy vân
khôi phục được bị ảnh hưởng thậm chí có thể sai khác hoàn toàn tại một số hệ
số nào đó, dẫn đến

giảm nghiêm trọng

. Cần ước lượng hệ số chất lượng khi
nhúng thủy vân q
c
và giới hạn hệ số nhúng

phù hợp để đảm bảo chất lượng
ảnh chứa thủy vân (PSNR) và độ bền vững của thủy vân (

).
12

3.3. Đề xuất phương pháp ước lượng các tham số trong trường hợp toàn
ảnh
3.3.1. Giới thiệu
Phần này đề xuất một giải pháp ước lượng các tham số nhằm giảm ảnh
hưởng đến chất lượng ảnh trong khi vẫn duy trì được khả năng khôi phục hoặc
phát hiện thủy vân đối với tấn công (phép nén ảnh JPEG với các hệ số chất
lượng khác nhau).
3.3.2. Một số đại lượng và bài toán ước lượng tham số
Với mục đích tìm q
c
,

thỏa mãn các yêu cầu trên, luận án định nghĩa
một số đại lượng gồm: trị trung bình của hệ số tương quan, phương sai của hệ
số tương quan.
- Gọi

a
q
c
q )( ,


: trị trung bình của hệ số tương quan giữa thủy vân gốc và
thủy vân với tách được sau tấn công nén JPEG với hệ số chất lượng q
a
thay
đổi từ q
min
đến q
max
là:
minmax
qq
q
q
max
mina
a
q
qq
q
c
c





)(
)(
,
,






(3.1)
- Phương sai của
a
q
c
q )( ,


khi hệ số chất lượng q
a
thay đổi từ q
min
đến
q
max
:

 
minmax

2
q
qq
q
qq
max
mina
a
cc
c
qq
q





)()(
)(
,,
,






(3.2)
Bài toán 1:
 Tiêu chí:

min
c
q

)( ,




 Các điều kiện ràng buộc:
PSNRTPSNR
c
q _)( , 






_)( , T
c
q 


*, Nqqqq
c
max
c
min



R
0




,

13

3.3.3. Thuật giải QEWM-AO
Thuật giải ước lượng các tham số q
c
,

theo kinh nghiệm khi nhúng thủy
vân theo phương pháp QEWM-A được xây dựng để tìm
)()( ,,
icjoco
qq


 |min[
)( ,
icj
q




].Thực hiện thủy vân theo phương pháp QEWM-
A với q
co
,
o

vừa tìm được.
3.3.4. Cải tiến phương pháp QEWM-AO-phương pháp QEWM-AOA
Độ hội tụ của phân bố tương quan giữa thủy vân gốc và thủy vân khôi
phục là tỉ số giữa trị trung bình và phương sai của phân bố tương quan, được
xác định như sau:

)(
)(
)(
,
,
,









c
c

c
q
q
q 
(3.6)
Bài toán 2:
 Tiêu chí:
max
c
q )( ,




 Các điều kiện ràng buộc:
PSNRTPSNR
c
q _)( , 






_)( , T
c
q 


*, Nqqqq

c
max
c
min


R
0




,

3.3.5. Thuật giải QEWM-AOA
Dựa vào các nghiên cứu trên, thuật giải ước lượng các tham số (q
co
,
o

) cải
tiến theo Bài toán 2 được xây dựng như sau:
 Xác định q
min
, q
max
, θ
min
, θ
max

 Xác định bước rời rạc hóa

để giảm thiểu thời gian và độ phức tạp tính
toán
 Xác định yêu cầu về T_PSNR và


_T

 Gọi C, Cw, Cw’ là ảnh gốc, ảnh chứa thủy vân trước và sau tấn công
 W, W’ là thủy vân gốc và thủy vân khôi phục được sau tấn công
for θ
i
=θ
min
: θ
max

for q
cj
=q
min
:q
max

C
w
=QEWM_A(C, W,
i


, q
cj
);
if PSNR(C, C
w
) > T_PSNR
14

for q
ak
=q
min
:q
max
C’
w
=JPEG(C
w
, q
ak
);
W’ =I_QEWM_A(C’
w
, q
cj
);

ak
q

i
q
cj
)( ,

=corr(W, W’);
end
end
)( ,
icj
q



=mean[ )( ,
icj
q

];
if )( ,
icj
q



>


_T

)( ,
icj
q


=var[ )( ,
icj
q

];
)(
)(
)(
,
,
,
i
i
i
cj
cj
cj
q
q
q











;
else
)( ,
icj
q



=0;
)( ,
icj
q


=0;
)( ,
icj
q



=0;
end

end

end

)()( ,,
icjoco
qq


|max[
)( ,
icj
q


];
Thực hiện thủy vân theo phương pháp QEWM-A với q
co
,
o

vừa tìm được.
3.3.6. Thử nghiệm và kết quả
Các kết quả và phân tích cho thấy thuật giải cải tiến QEWM-AOA với
tiêu chí là cực đại hóa độ hội tụ đáp ứng tốt hơn các yêu cầu về chất lượng
thủy vân trước tấn công nén ảnh JPEG với các hệ số chất lượng khác nhau so
với thuật giải QEWM-AO dựa trên tiêu chí cực tiểu hóa phương sai phân bố
tương quan giữa thủy vân gốc và thủy vân khôi phục được.
15

Hình 3.1 Hệ số tương quan


với
),(

c
q
= A(90, 0.02); B(59, 0.09); C(51, 0.06); D(54,0.08)

TT

q
c
PSNR










(30)

(70)

(100)
A 0.02 90 51.43 0.4556 - - 0.1202 0.4108 0.9197
B 0.09 59 45.09 0.7607 0.008216 92.58 0.3501 0.7222 0.8342
C 0.06 51 46.33 0.7001 0.006010 116.6 0.5018 0.7221 0.8091

D 0.08 54 45.21 0.7468 0.006267 119.2 0.5596 0.7796 0.8606

Bảng 3.1 Giá trị các đại lượng tương ứng với (q
c
,

)= A(90, 0.02); B(59, 0.09); C(51, 0.06); D(54, 0.08)




(a) (b)
Hình 3.2 a. Ảnh gốc b. Thủy vân gốc



(a) (b) (c) (d)
Hình 3.3 Ảnh chứa thủy vân với các tham số q
c
=90,

=0.02 và thủy vân khôi phục được
a. Ảnh chứa thủy vân b. q
a
=30 c. q
a
=70 d. q
a
=100
30 40 50 60 70 80 90 100

0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
HÖ sè chÊt lîng cña tÊn c«ng nÐn JPEG - q
HÖ sè t¬ng quan -

a


qc=51,

=0.06
qc=59,=0.09
qc=90,=0.02
qc=54,=0.08
16




(a) (b) (c) (d)
Hình 3.4 Ảnh chứa thủy vân với các tham số q
c

=59,

=0.09 và thủy vân khôi phục được
a. Ảnh chứa thủy vân b. q
a
=30 c. q
a
=70 d. q
a
=100



(a) (b) (c) (d)
Hình 3.5 Ảnh chứa thủy vân với các tham số q
c
=51,

=0.06 và thủy vân khôi phục được
a. Ảnh chứa thủy vân b. q
a
=30 c. q
a
=70 d. q
a
=100



(a) (b) (c) (d)

Hình 3.6 Ảnh chứa thủy vân với các tham số q
c
=54,

=0.08 và thủy vân khôi phục được
a. Ảnh chứa thủy vân b. q
a
=30 c. q
a
=70 d. q
a
=100
Thông qua nghiên cứu các tính chất phân bố của tương quan giữa ảnh
gốc và thủy vân gốc với các hệ số chất lượng khác nhau đồng thời định nghĩa
một số đại lượng cơ bản để đánh giá phân bố này trong đó có đại lượng quan
trọng là độ hội tụ của tương quan, trong phần này, luận án thiết lập mô hình
toán học và đề xuất thuật giải nhằm ước lượng hệ số lượng tử hóa, giới hạn hệ
số nhúng để đảm bảo các yêu cầu cho trước về chất lượng thủy vân với các đối
với tấn công nén ảnh JPEG với các hệ số chất lượng khác nhau.
3.4. Đề xuất phương pháp ước lượng các tham số thích nghi đối với từng
hệ số
3.4.1. Giới thiệu
Trong trường hợp đòi hỏi chọn lựa thủy vân và ảnh gốc sao cho phù hợp
với nhau cũng như để tái sử dụng các dữ liệu này một cách có hiệu quả cần
17

xây dựng phương pháp xác định thông số độc lập của dữ liệu thủy vân và ảnh
gốc. Phấn này đề xuất phương án nhằm xác định hệ số nhúng, vị trí nhúng
thích nghi đối với từng hệ số DCT của ảnh gốc và thủy vân, để đảm bảo chất
lượng ảnh chứa thủy vân cũng như tính bền vững của thủy vân đối với tấn

công nén ảnh JPEG với các hệ số chất lượng khác nhau.
3.4.2. Một số định nghĩa
Trong phương pháp mới, thay cho việc ước lượng các tham số hệ số
lượng tử hóa, giới hạn hệ số nhúng tối ưu cố định cho toàn ảnh, các đặc tính
thống kê của sai số lượng tử hóa sẽ được phân tích, đánh giá để từ đó xác định
khả năng chứa thủy vân, độ bền vững trước tấn công đối với từng hệ số DCT.
Trị trung bình của bù sai số lượng tử tại hệ số DCT
),( jiC
n
khi hệ số chất
lượng q thay đổi:

minmax
q
qq
n
q
n
qq
ji
ji
max
min






),(

),(

(3.9)
Độ lớn của
),( ji
n


tỉ thuận khả năng chứa thủy vân tại hệ số DCT
),( jiC
n
.
Phương sai của bù sai số lượng tử tại hệ số DCT
),( jiC
n
khi hệ số chất lượng
q thay đổi:
 
minmax
max
min
),(),(
),(
qq
jiji
ji
2
q
qq
nn

q
n









(3.10)
Giá trị
),( ji
n


tỉ lệ nghịch với độ đồng đều phân bố của sai số lượng tử khi hệ
số chất lượng q thay đổi.
Độ bền vững của phân bố của sai số lượng tử tại hệ số DCT
),( jiC
n
khi
hệ số chất lượng q thay đổi như sau:
),(
),(
),(
ji
ji
ji

n
n
n







(3.11)
),( ji
n


cho đại diện cho tính bền vững của thủy vân tại hệ số DCT
),( jiC
n
theo phương pháp QEWM-A trước tấn công nén ảnh JPEG với các hệ
số chất lượng thay đổi từ q
min
đến q
max
.
18

3.4.3. Dung lượng chứa thủy vân của ảnh gốc
Gọi tổng số các hệ số DCT của ảnh gốc có độ bền lớn hơn một giới hạn
cho trước (


_),( thresji
n


) là dung lượng chứa thủy vân của ảnh gốc ứng
với giới hạn độ bền đó (

_thres
), ký hiệu là


_thres
.
Tính chất 1: Dung lượng chứa thủy vân của ảnh gốc không phụ thuộc
vào đặc tính của thủy vân nhúng vào nó.
3.4.4. Tỷ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu cực tiểu
Tính chất 2: Tồn tại tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu cực tiểu ứng với
dung lượng chứa thủy vân


_thres
cho trước.
Tỉ số đỉnh tín hiệu trên nhiễu đạt cực tiểu:




























nqpm
jiCMax
20
MSE
jiCMax
20PSNR
thres
m
2
n

10
n
10MIN




_
)]([
)],([
log
)],([
log
max
(3.17)
3.4.5. Xây dựng thuật toán nhúng thủy vân thích nghi
 Xét ảnh gốc I có kích thước N khối 8x8 điểm ảnh, thủy vân IW có kích
thước M khối 8x8 điểm ảnh
 Biến đổi DCT ảnh gốc và thủy vân gốc để thu được các ma trận
),( jiC
n

và
),( jiW
n
tương ứng.
 Tính
),( ji
n



tại tất cả các hệ số DCT
),( jiC
n
của ảnh gốc.
 Tính
),( ji
n


tại tất cả các hệ số DCT
),( jiC
n
của ảnh gốc.
 Sắp xếp các hệ số
),( jiC
n
của ảnh gốc theo thứ tự giảm dần của
),( ji
n


,
được dãy
)(k


và ma trận chứa chỉ số
),( ji
n

idx

. Trong đó kết quả sắp xếp
được lưu trong dãy
)(k


, ma trận
),( ji
n
idx

chứa các chỉ số k của
)(k


sao
cho:
)],([),( jiji
n
idx
n



(3.18)
Tương ứng ta có các dãy
)(k



và
)(kC
với:
)],([),( jiji
n
idx
n



và
)],([),( jiCjiC
n
idx
n


(3.19)
Ma trận
),( ji
n
idx

được dùng trong trong quá trình nhúng thủy vân và còn được
lưu lại như khóa bí mật thứ nhất dùng trong quá trình tách thủy vân.
19

 Các vị trí có khả năng chứa thủy vân tối ưu nhất là các vị trí có
),( ji
n



lớn
nhất và
),( ji
n


ứng với nó lớn hơn một ngưỡng

_thres
cho trước. Xét các phần
tử
)(k


lần lượt từ k=1 đến k lớn nhất (nghĩa là giá trị
)(k


từ cao xuống
thấp), các phần tử
)(k


có
)(k


tương ứng thỏa mãn


_)( thresk 

được
giữ nguyên giá trị, các phần tử
)(k


có

_)( thresk 

được gán bằng 0 và
xếp lần lượt vào mảng
)(k



. Tổng số phần tử khác 0 của mảng
)(k



chính
là dung lượng chứa thủy vân


_thres
của ảnh gốc ứng với ngưỡng


_thres
.
 Sắp xếp các hệ số
),( jiW
n
theo thứ tự giảm dần được dãy
)(mW
và ma trận
chứa chỉ số
),( jiW
n
idx
sao cho:
)],([),( jiWWjiW
n
idx
n

(3.20)
Ma trận
)],([ jiWW
n
idx
được dùng trong trong quá trình nhúng thủy vân và được
lưu lại như một khóa bí mật thứ hai dùng trong quá trình tách thủy vân.
 Nhúng thủy vân
)(mW
vào các hệ số
)(kC
mà

0k 

)(


theo biểu thức
(2.4):

)()()()( mWkkCkC
w


(3.21)
cho đến khi hết dung lượng chứa thủy vân


_thres
hoặc hết các )(mW . Như vậy
các hệ số DCT quan trọng nhất của thủy vân được nhúng vào các hệ số DCT
của ảnh gốc có khả năng chứa thủy vân lớn nhất. Hệ số nhúng
)(k

được xác
định như sau :










0mW0
0mW
mW
k
k
)(
)(
)(
)(
)(



(3.22)
)(k

được lưu lại như là khóa bí mật thứ ba dùng trong quá trình tách thủy vân.
 Tìm ma trận
),( jiC
n
w
:
)],([),( jiCjiC
n
idx
n
w



(3.23)
 Biến đổi DCT ngược đối với
),( jiC
n
w
, thu được ảnh có chứa thủy vân.
Quá trình tách thủy vân thực hiện như sau:
 Biến đổi DCT ảnh có chứa thủy vân (có thể đã bị tấn công) để thu được
ma trận các hệ số DCT
),(
'
jiC
n
w
.
 Tìm ma trận
)(
'
kC
w
với:
)],([),(
''
jiCjiC
n
idxw
n
w



(3.24)
20

 Tìm ma trận )(
'
mW sau khi bị tấn công:







0k0
0kkkCkC
mW
ww
)(
)()(/)]()([
)(
'
'


(3.25)
 Khôi phục ma trận:
)],([),(
''

jiWWjiW
n
idx

(3.26)
 Biến đổi DCT ngược đối với
),(
'
jiW
thu được thủy vân sau tấn công.
3.4.6. Thử nghiệm và kết quả
Hình 3.7 Đặc tuyến biểu diễn mối quan hệ giữa ngưỡng bền vững

_thres
và dung lượng chứa thủy
vân tính theo đơn vị dB:
dB

=log
10
(


_thres
) của ảnh Lena

Phương pháp

q
c


_
thres



_thres

PSNR









QEWM-AOA 0.08 54 - - 45.2100 0.7468 0.006267 119.2000
QEWM-AMN 1 - - 0.380 162 50.7417 0.7848 0.006900 113.1365
QEWM-AMN 2 - - 0.335 332 48.6827 0.8530 0.003800 223.1833
QEWM-AMN 3 - - 0.290 616 44.0513 0.8748 0.005200 169.4572
Bảng 3.2 Các tham số và kết quả của phương pháp thủy vân QEWM-AOA và QEWM-AMN
0 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700
0
0.5
1
1.5
2

2.5
3
3.5
4
4.5
X: 336
Y: 2.52
Giíi h¹n ®é bÒn v÷ng thre s-
Dung lîng thñy v©n -

(dB)
X: 290
Y: 2.79
X: 380
Y: 2.21
21

Hình 3.8 Hệ số tương quan giữa thủy vân gốc và thủy vân khôi phục sau tấn công
3.5. Kết luận chương
Chương 3 thiết lập mô hình toán học và đề xuất thuật giải (QEWM-AO,
QEWM-AOA) nhằm ước lượng hệ số lượng tử hóa, giới hạn hệ số nhúng để
đảm bảo các yêu cầu cho trước về chất lượng ảnh chứa thủy vân và độ bền
vững của thủy vân với các đối với tấn công nén ảnh JPEG với các hệ số chất
lượng khác nhau. Chương này cũng đề xuất một phương pháp thích nghi đối
với từng hệ số DCT của ảnh gốc và thủy vân gốc. Phương pháp này đòi hỏi
việc tính toán phức tạp hơn nhưng cho phép tái sử dụng các thông số và lựa
chọn thủy vân và ảnh gốc trong trường hợp cần xác định các dữ liệu này một
cách phù hợp. Phương pháp này cũng đồng thời nâng cao chất lượng thủy vân,
tăng cường tính bảo mật và khả năng chống lại một số tấn công khác như
quay, cắt ảnh…

CHƯƠNG 4: ĐỀ XUẤT MỘT MÔ HÌNH QUẢN TRỊ THỦY VÂN ẨN
TRÊN ẢNH SỐ
4.1. Giới thiệu chương
Ứng dụng các kết quả nghiên cứu trình bày trong chương 2 và 3, luận án
đề xuất một mô hình hệ thống thực hiện các thuật toán thủy vân được đề xuất
trong luận án này. Đây là hệ thống mở, cho phép lựa chọn, cập nhật các lược
30 40 50 60 70 80 90 100
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
HÖ sè chÊt lîng cña tÊn c«ng nÐn ¶nh JPEG - q
HÖ sè t¬ng quan - 
a


QEMW-AOA
QEMW-AMN

=0.290
QEMW-AMN =0.335
QEMW-AMN =0.380

22

đồ thủy vân cũng như cơ sở dữ liệu với phù hợp với các yêu cầu, mục đích
khác nhau. Hệ thống QEWM-SYS.
4.2. Thiết kế tổng thể hệ thống
4.2.1. Chức năng của hệ thống
Chức năng chính của hệ thống là: hệ thống quản trị thủy vân trên ảnh số
nhằm thực hiện các thuật toán nhúng/tách/đánh giá thủy vân trên ảnh số, quản
lý, lưu trữ các dữ liệu liên quan đến quá trình nhúng/tách/đánh giá thủy vân.
4.2.2. Yêu cầu đối với hệ thống
Có khả năng thực hiện các thuật toán thủy vân; lựa chọn, phân tích ảnh
gốc và thủy vân gốc để tìm các tham số tối ưu tương ứng với thuật toán được
chọn thông qua giao diện đồ họa; lưu trữ các tham số và kết quả thủy vân để
thực hiện các thuật toán khôi phục và đánh giá thủy vân khôi phục được theo
phương pháp định lượng và định tính; có tính mở, cho phép cập nhật thủy vân
và ảnh gốc vào thư viện cũng như cập nhật các thuật toán thủy vân mới.
4.2.3. Đề xuất sơ đồ khối của hệ thống









Hình 4.1 Sơ đồ khối của hệ thống
4.3. Các thành phần của hệ thống
4.3.1. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu của hệ thống phải bao gồm các thư viện: ảnh gốc, thủy

vân gốc, ảnh nhúng thủy vân và các tham số nhúng thủy vân; các tham số của
Tính toán tham số và
nhúng thủy vân

Thư viện
ảnh gốc
Thêm/bớt ảnh

Phân tích
ảnh


Thư viện
thủy vân
Thêm/b
ớt
th
ủy
vân

Phân tích th
ủy
vân

Thư viện ảnh
chứa thủy vân
Thư vi
ện các

tham số

Khôi phục và đánh giá
thủy vân
Môi trường
quảng bá
Giao diện người dùng
GUI