một số kỹ thuật cải tiến trong ẩn thông tin trên ảnh số


I H
C QU

C GIA THÀNH PH

H

CHÍ
MINH

TRNG I HC KHOA HC T NHIÊN







DNG MINH C




MT S K THUT CI TIN TRONG
N THÔNG TIN TRÊN NH S

LUN ÁN TIN S CÔNG NGH THÔNG TIN

















Tp. H Chí Minh − 2014






I H

C QU

C GIA THÀNH PH

H

CHÍ
MINH

TRNG I HC KHOA HC T NHIÊN






DNG MINH C





MT S K THUT CI TIN TRONG
N THÔNG TIN TRÊN NH S
Chuyên ngành: KHOA HC MÁY
TÍNH

Mã s chuyên ngành: 62 48 01
01

Phn bin 1: TS. LÝ QUC NGC
Phn bin 2: TS. LÊ THÀNH SÁCH
Phn bin 3: TS. PHM VN HU
Phn bin đc lp 1: PGS.TS. LNG CHI MAI
Phn bin đc lp 2: TS. NGUYN TUN NAM


Ngi hng dn khoa hc:

PGS.TS. DNG ANH C 




Tp. H Chí Minh −
2014








Li cm n



Lun án này đc thc hin ti khoa Công Ngh Thông Tin, Trng i Hc

Khoa Hc T Nhiên − i Hc Quc Gia Thành ph H Chí Minh.
Lun án đc hoàn thành di s hng dn ca PGS.TS Dng Anh c.
Li đu tiên, tôi xin bày t lòng bit n và kính trng sâu sc Thy Dng Anh
c, ngi đã luôn bên cnh h tr và đng viên tôi trong sut quá trình thc hin
lun án. Thy đã tn tình truyn th kin thc, ch bo và giúp đ tôi vt qua bao
khó khn và th thách đ hoàn thành lun án.
Tôi xin trân trng và bày t lòng bit n chân thành PGS.TS Trn an Th,
PGS.TS Lê Hoài Bc, PGS.TS Nguyn ình Thúc, PGS.TS Lê ình Duy, TS. Trn
Minh Trit, TS. Lê Thành Sách, TS. Trn Thái Sn, TS. inh Bá Tin đã có nhng
nhn xét và đóng góp nhiu ý kin quý báu đ giúp tôi hoàn thin lun án này.
Xin chân thành cám n quý Thy Cô trong khoa Công Ngh Thông Tin, trng
i hc Khoa Hc T Nhiên đã tn tình ging dy, trang b cho tôi nhng kin thc
b ích trong quá trình hc tp và nghiên cu. Tôi cng xin cám n Ban Giám Hiu,
các cán b Phòng Sau i hc Trng i hc Khoa Hc T Nhiên đã to điu kin
và giúp đ tôi trong thi gian hc tp và nghiên cu ti trng.
Tôi xin gi li cám n đn các anh ch em, các bn đng nghip và đc bit là
các anh em trong Phòng Thí Nghim MMLab − UIT đã luôn quan tâm giúp đ, đóng
góp ý kin và h tr tôi trong sut quá trình thc hin lun án.
Tôi xin kính tng lun án này cho Cha M và nhng ngi thân trong gia đình
đã luôn bên cnh chm sóc, yêu thng, chia s và đng viên đ tôi có th tp trung
hoàn thành nhim v ca mình.

Tp. H Chí Minh, tháng 4 nm 2014

Dng Minh c

L
i cam đoan




Tôi xin cam đoan lun án này là công trình nghiên cu khoa
hc ca tôi.
Các kt qu nghiên cu ca lun án là trung thc và
cha tng đc ai khác công b trong bt
k công trình nào khác.


Dng Minh c
i

MC LC

DANH SÁCH HÌNH iv
DANH SÁCH BNG viii
DANH SÁCH THUT NG, T VIT TT VÀ KÍ HIU ix
M U 1
Tóm tt 1
Tng quan 1
Lí do thc hin đ tài 2
Mc tiêu đ tài 3
Phng pháp thc hin 3
Phm vi nghiên cu 3

óng góp chính ca lun án 4
Chng 1. TNG QUAN V K THUT N THÔNG TIN VÀ BIN I
CONTOURLET TRÊN NH S 6
1.1 Gii thiu 6
1.2. Tng quan v n thông tin 6
1.2.1 Các khái nim c bn 6
1.2.2 Phân loi watermark 8
1.2.3 Nhng yêu cu c bn đi vi bài toán n thông tin 10
1.2.4 ng dng ca k thut n thông tin 14
1.3. Các k thut n thông tin trên nh 17
1.3.1. Phng pháp n trên min không gian 18
1.3.2. Phng pháp n trên min bin đi 18

1.4 C s lí thuyt ca phép bin đi contourlet 19
1.4.1 Gii thiu 19
1.4.2 Phng pháp bin đi contourlet 22
1.4.2.1 Các tính cht ca bin đi contourlet 23
1.4.2.2 Mô t thc hin 23
1.4.2.3 Bin đi Laplace Pyramid (LP) 23
1.4.2.4 Dàn lc có hng – Phân tích hng 25
1.4.2.5 Phân tích đa mc và đa hng 27
1.4.3 Phép bin đi contourlet không gim kích thc mu (NSCT) 29
1.4.3.1 Bin đi nonsubsampled pyramid (NP) 30
1.4.3.2 Dàn lc có hng NDFB (Nonsubsampled Directional Filter Banks) 31
1.4.3.3 Bin đi contourlet không gim kích thc mu 32
ii

Chng 2. MÔ HÌNH N THÔNG TIN HAI GIAI ON TRÊN MIN
CONTOURLET 33
2.1. Tng quan 33

2.1.1 Gii thiu 33
2.1.2 S lc thut toán nhúng thông tin điu bin lng t - QIM 36
2.2 Mô hình n thông tin hai giai đon trên min contourlet 40
2.2.1 Qui trình n thông tin c bn trên min contourlet 40
2.2.2 Qui trình n thông tin hai giai đon trên min contourlet 43
2.2.3. Qui trình trích thông tin 47
2.3 ánh giá kt qu thc nghim 49
2.4 Phân tích thc nghim 58
2.5 Kt chng 61
Chng 3.
MÔ HÌNH N THÔNG TIN CI TIN TRÊN MIN CONTOURLET 63
3.1 Gii thiu 63
3.2 Mô hình n thông tin bn vng trc bin đi hình hc trên min contourlet 63
3.2.1 Tng quan v bin đi hình hc trên nh 64
3.2.2 Các vn đ có liên quan 67
3.2.3 Mô hình dùng min bt bin đ chng tn công hình hc 71
3.2.3.1 Qui trình nhúng kt hp chun hóa nh trên min contourlet 72
3.2.3.2 Qui trình trích thông tin Normalize-contourlet 74
3.2.3.3 ánh giá kt qu thc nghim 75
3.2.3.4 Kt lun phn 3.2.3 84
3.2.4 Chng tn công hình hc bng t đng b theo ni dung nh 84
3.2.4.1 Qui trình nhúng thông tin 84
3.2.4.2 Qui trình trích 88
3.2.4.3 ánh giá kt qu thc nghim 89
3.2.4.4 Kt lun phn 3.2.4 94
3.3 Mô hình n thông tin trên min contourlet dung lng cao và bn vng 94
3.3.1 Gii thiu 94
3.3.2 Mô hình n thông tin dung lng cao và bn vng 94
3.3.3 ánh giá kt qu thc nghim 97
3.3.4 Kt lun phn 3.3 103

3.4 ng dng xây dng mô hình n thông tin trên nh y khoa 103
3.5 Kt chng 107
Chng 4. MÔ HÌNH N THÔNG TIN KT HP H M 108
4.1. Gii thiu 108
iii

4.2. Kt hp h m vào mô hình n thông tin 109
4.2.1. Qui trình vn hành 111
4.2.2. Nguyên lí thit k 112
4.3 Thit k b điu khin m 113
4.3.1 Các bin và bin ngôn ng vào/ra 114
4.3.2 Xây dng các tp m và m hóa 114
4.3.3 Xây dng lut hp thành 117
4.3.4 ng c suy din – thit b hp thành 119
4.3.5 Kh m 120
4.4 Vn hành h thng n thông tin m đ gii quyt ba yu t mâu thun 120
4.5 ánh giá kt qu 122
4.6 Kt chng 124
KT LUN 125
DANH SÁCH CÔNG TRÌNH CÔNG B CA TÁC GI 128
TÀI LIU THAM KHO 129

iv

DANH SÁCH HÌNH

Hình 1.1 S đ khi kiu truyn thng (a) và truyn thông tin n (b) [33] 7
Hình 1.2 S đ nhúng thông tin [71] 7
Hình 1.3 S đ trích thông tin [71] 7
Hình 1.4 Watermark "nhìn thy đc" [38] 8

Hình 1.5 Watermark "trong sut" vi thông đip nhúng là logo (Digimarc.com) 9
Hình 1.6 Watermark "trong sut" vi thông đip nhúng là logo [38] 9
Hình 1.7 Mt vài phép bin đi hình hc trên nh [9] 10
Hình 1.8. Thang đo đ trong sut [43] 13
Hình 1.9. Các yêu cu mang tính đi nghch nhau ca mô hình n thông tin 14
Hình 1.10 nh gc và nh đã b thay đi [41] 17
Hình 1.11 S đ b lc khai thác min không gian và min bin đi 17
Hình 1.12 S phân rã hình tháp 20
Hình 1.13 Biu din nh c s wavelet (a) và contourlet (b) ca nh [54] 21
Hình 1.14 Mô hình cu trúc ca phép bin đi contourlet 22
Hình 1.15 V đng cong bng wavelet và contourlet [51] 22
Hình 1.16 Cu trúc dàn lc contourlet LP và DFB [58] 24
Hình 1.17 B lc phân tích tín hiu [58] 24
Hình 1.18 B lc tái to tín hiu [58] 24
Hình 1.19 Mt phng chia min tn s theo các hng [58] 25
Hình 1.20 Minh ha chia ph 2D thành các mnh mn bng DFB [52] 26
Hình 1.21 B lc Quincunx hai kênh [58] 26
Hình 1.22 Phép toán Shearing nh [58] 26
Hình 1.23 Minh ha biên nh khôi phc trn hn so vi wavelet [58] 27
Hình 1.24 Cu trúc dàn lc Pyramid DFB bin đi contourlet ri rc [54] 28
Hình 1.25 Minh ha bin đi contourlet nh Peppers [58] 28
Hình 1.26 Minh ha quá trình phát trin kích thc ca hàm contourlet [58] 29
v

Hình 1.27 B lc nonsubsampled hai kênh [11] 30
Hình 1.28 S đ tháp Nonsubsampled [11] 31
Hình 1.29 Mt phng min tn s đc phân tích [11] 31
Hình 1.30 Dàn lc NDFB [11] 31
Hình 1.31 áp ng tn s ca hai b lc sau khi đã ly mu lên [11] 32
Hình 1.32 Ví d bn hng min tn s [11] 32

Hình 1.33 Biu din Nonsubsampled Contourlet (NSCT) 32
Hình 2.1 Thông đip m nhúng vào vect tín hiu mang × bng hàm s(×,m). 36
Hình 2.2 Các đim đánh du bng × và thuc v 2 b lng t khác nhau 37
Hình 2.3 iu bin dither vi bc nhy đng b [13] 39
Hình 2.4 iu bin dither vi bc nhy không đng b [13] 39
Hình 2.5 Nhúng mt bit/mu bng điu bin dither [13] 39
Hình 2.6 Minh ha các h s contourlet [58] 41
Hình 2.7 Biu din contourlet ca nh Barbara 42
Hình 2.8 Qui trình nhúng bng thut toán QIM trên min contourlet 42
Hình 2.9 Qui trình nhúng thông tin hai giai đon ci tin [5] 44
Hình 2.10.a Các h s kh thi ti subband đm bo b ba ràng buc G1 45
Hình 2.10.b Mô t chn và l 46
Hình 2.11 Qui trình nhúng thông tin giai đon 1 theo đc t chn l [26] 47
Hình 2.12 S đ mô t qui trình trích thông tin [26] 48
Hình 2.13 Qui trình trích thông tin giai đon 1 theo đc t chn l [26] 48
Hình 2.14 nh gc và watermark dùng thc nghim 50
Hình 2.15 So sánh kt qu giá tr PSNR trên cùng nh mc xám 51
Hình 2.16 Giá tr NC hai giai đon khi trích w di tn công JPEG 53
Hình 2.17 Nhúng logo kích thc 64x64 đ kim tra dung lng nhúng 54
Hình 2.18 Giá tr PSNR nhúng hai giai đon vi hai logo (32x32) và (64x64) 54
Hình 2.19 Kt qu trích watermark theo mô hình hai giai đon 54
Hình 2.20  trong sut (PSNR) và bn vng vi JPEG theo delta t ln đn nh 55
Hình 2.21 nh hng ca mt đ nhúng lên đ an toàn. 55
vi

Hình 2.22 S mc phân tích contourlet và dung lng nhúng ti đa tng ng 56
Hình 2.23 Dung lng nhúng các mô hình 57
Hình 2.24 So sánh PSNR ca các mô hình 57
Hình 2.25 Tp nh gc dùng đ phân tích th nghim: 20 nh mc xám 58
Hình 2.26 PSNR các nh sau nhúng logo 64x64 59

Hình 2.27 NC các watermark trích 59
Hình 2.28 NC các watermark trích vi tn công nén JPEG 50% 60
Hình 2.29 NC các watermark trích vi tn công nén JPEG 40% 60
Hình 2.30 Histogram các nh phân tích 61
Hình 3.1 nh Lena b tn công bng Stirmark. 65
Hình 3.2 Mô hình truyn thông ca n thông tin [66] 67
Hình 3.3 Ba đim đc trng tr thành mt sau khi b kéo [14] 70
Hình 3.4 nh Lena gc (a) và nh b bin đi (b) có cùng nh chun hóa (c) [72] . 72
Hình 3.5 Qui trình nhúng dùng chun hóa nh trên min contourlet [21] 73
Hình 3.6 Qui trình trích thông tin Normalize-contourlet [21] 75
Hình 3.7 nh và nh chun hóa 76
Hình 3.8 (a) Quay 30
o
(b) Kéo (c) Kéo và quay 30
o
(d) nh chun hóa 76
Hình 3.9 Tp nh thc nghim 77
Hình 3.10 Kt qu NC sau tn công các loi 83
Hình 3.11 Dung lng n so sánh gia các mô hình 84
Hình 3.12 Nhúng thông tin đng b 86
Hình 3.13 Qui trình nhúng thông tin 88
Hình 3.14 (a) Lena (b) c t chn (c) c t l 89
Hình 3.15 Bn logo nh phân đ nhúng W- 64x64 90
Hình 3.16 Các đim đc trng SIFT đc ánh x đi chiu, quay 60 đ . 90
Hình 3.17 Các đim đc trng SIFT nh Barbara (a) 131 đim (b) 44 đim 91
Hình 3.18 Dung lng nhúng ca các mô hình 92
Hình 3.19 So sánh đ trong sut ca các mô hình 92
Hình 3.20 Ba đim đc trng có ta đ đc dùng làm thông tin t đng b. 93
vii

Hình 3.21 Minh ha bc nhy delta cho hai vùng giá tr contourlet 95
Hình 3.22 Histograms ca mt s h s contourlet subband 95
Hình 3.23 Các chiu quét nh watermark 96
Hình 3.24 Tp nh gc dùng đ th nghim: 20 nh mc xám I
0
(512x512) 99
Hình 3.25 Các watermark W – logo nh phân (64x64) 98

Hình 3.26 So sánh bn vng di tn công 101
Hình 3.27 So sánh NC ca watermerk khi có tn công JPEG vi nh Peppers 101
Hình 3.28 Dung lng nhúng ca các mô hình 102
Hình 3.29 So sánh dung lng nhúng theo t l và PSNR 102
Hình 3.30 Tp nh gc [20] 105
Hình 3.31 Watermark là các logo (64x64) 105
Hình 3.32 So sánh dung lng và PSNR các mô hình 106
Hình 3.33 Watermark trích vi NC tt nht 106
Hình 4.1. Qui trình thc hin nhúng thông tin 111
Hình 4.2. Qui trình thc hin trích thông tin 112
Hình 4.3. B điu khin m MIMO gm nhiu MISO 113
Hình 4.4 Hàm hình thang mô t tp m Phân lp đ trong sut 115
Hình 4.5 Giá tr m ca PSNR = 38 115
Hình 4.6 Các tp m dung lng nhúng 116
Hình 4.7 Các tp m bn vng JPEG 116
Hình 4.8 Các tp m ca bin deltasub 116
Hình 4.9 Các tp m ca bin deltalow 117
Hình 4.10 S đ mô hình n thông tin kt hp h m 121
Hình 4.11 Kt qu thc thi mô hình vi 17 b tham s khác nhau. 122
Hình 4.12 Tp 20 nh gc 512 x 512 th nghim 123
Hình 4.13 Kt qu chng JPEG vi yêu cu ngi dùng 123
Hình 4.14 Tp logo th nghim (64×64) và (256×256) 124

viii

DANH SÁCH BNG

Bng 1.1 Phân loi mc đ tn công [70] 12
Bng 1.2 So sánh k thut n trên min không gian và tn s [56] 19
Bng 2.1 Lng t hóa các h s 40
Bng 2.2 Bng lng t đ gii mã 40
Bng 2.3 So sánh h s tng quan chun NC ( W và W’) sau hai giai đon trích . 51
Bng 2.4 So sánh giá tr h s tng quan chun vi Mohan [12] 52
Bng 2.5 So sánh PSNR vi Mohan [57] theo t l nhúng 56
Bng 3.1 Kt qu chng tn công vi bin đi bng Matlab và Photoshop 78
Bng 3.2 Kt qu chng tn công Stirmark 82
Bng 3.3 Dung lng nhúng 91
Bng 3.4 So sánh giá tr PSNR 92
Bng 3.5 Tính bn vng trc tn công (Sai s là BER) 93
Bng 3.6 Dung lng (Bits) 98
Bng 3.7 PSNR và WSRN 98
Bng 3.8 Thông tin watermark – logo 99
Bng 3.9 Tính đ bn vng sau tn công (da vào giá tr NC ca watermark) 99
Bng 3.10 So sánh kh nng chu đng tn công ti đa 100
Bng 3.11 Tn công (NC ca logo) 100
Bng 3.12 Kt qu trích watermark sau khi tn công (NC/NCC) 100
Bng 3.13 Dung lng nhúng ca h thng (bits) 105
Bng 3.14 Kt qu đo PSNR 105
Bng 3.15 Kt qu sau khi thc hin các dng tn công (NC ca watermark) 106
Bng 3.16 So sánh tn công (NC ca watermark) 107
Bng 4.1. Các tp m trong h thng 117
Bng 4.2. 17 mnh đ hp thành dng MISO cho đu ra deltalow 118

Bng 4.3. 17 mnh đ hp thành MISO cho đu ra s mc l 118
Bng 4.4 Thc nghim tn công vi các b tham s khác nhau 124
ix

DANH SÁCH THUT NG, T VIT TT VÀ KÍ HIU

CT
Bin đi contourlet (Contourlet transform)
DCT
Bin đi cosine ri rc (Discrete Cosine Transform)
DFB
Dàn lc có hng (Directional Filter Bank)
DFT
Bin đi fourier ri rc (Discrete Fourier Transform)
DICOM
nh y khoa (Digital Image and Communication in Medicine)
DWT
Bin đi wavelet ri rc (Discrete Wavelet Transform)
FT
Bin đi fourier (Fourier Transform)
HVS
H thng th giác (Human Visual System)
LP
Tháp Laplace (Laplace Pyramid)
LSB
K thut thay đi bit ít ý ngha nht (Least Significant Bit)
MSE
Sai s bình phng trung bình (Mean Square Error)
NC
H s tng quan chun (Normalized Cross Correlation)

NDFB
Dàn lc hng không gim mu
(Non Subsample Directional Filter Bank)
NPR
H s pixel láng ging (Neighborhood Pixel Ratio)
NSCT
Bin đi contourlet không gim mu
(Non Subsample Contourlet Transform)
PDFB
Dàn lc hng Pyramid (Pyramidal Directional Filter Bank)
PSNR
T s tín hiu đnh trên nhiu (Peak Signal to Noise Ratio)
QFB
Dàn lc Quincunx (Quincunx Filter Bank)
QIM
iu bin lng t (Quantized Index Modulation)
SSM
Tri rng ph (Spread Spectrum Modulation)
SVD
Phân tích giá tr đc bit (Singular Values Decomposition)
TICSCT
Bin đi contourlet đi xng vòng bt bin phép dch
(Translation-invariant circular symmetric contourlet transform)
WSNR
T s tín hiu trng s trên nhiu (Weighted Signal To Noise Ratio)

1

M U

Tóm tt: Ni dung phn m đu gii thiu tng quan v lnh vc n thông tin vào
ni dung đa phng tin, t đó phân tích lí do thc hin đ tài và xác đnh mc tiêu,
phm vi nghiên cu, đóng góp ca lun án. Ni dung tóm tt tng chng cng
đc trình bày  phn này.

Tng quan
Ngày nay, vi s bùng n v công ngh và thông tin thì các d liu s nh nh,
audio, video, phn mm, tài liu s hóa, v.v đc s dng ngày càng ph bin, tr
thành mt phn không th tách ri trong cuc sng và công vic hàng ngày ca
chúng ta. Các d liu s hóa đc truy cp, trao đi hoc phát tán mt cách d dàng
và nhanh chóng trên Internet. T đó, vic sao chép, sa đi hay gi mo ni dung
d liu s bt hp pháp đã tr thành mt vn đ đc nhiu cá nhân và t chc quan
tâm di góc đ ch s hu ln ngi s dng.
Vì vy, các cá nhân và t chc s hu hoc cung cp d liu buc phi có phng
thc bo v ni dung và bn quyn ca mình theo nhiu cách khác nhau. K thut
n thông tin đã đc đ xut nh mt gii pháp h tr hiu qu cho nhu cu cp
thit này. Hi tho quc t v lnh vc này đc t chc ln đu tiên vào nm 1996
[75] đã m đu cho các nghiên cu sâu rng v n thông tin nói chung và k thut
watermarking nói riêng. Hin nay, k thut n thông tin đang đc nghiên cu và
ng dng rng rãi vì nhng kh nng vt tri trong vic bo v ni dung, chng
gi mo và xác thc bn quyn [36, 71].
Các ng dng ca n thông tin đã đc đa t nghiên cu hàn lâm vào thc t kinh
doanh, đc thng mi hóa và phát huy hiu qu trong nhiu h thng thc t [36].
C th, thng kê ca t chc Digimarc cho thy đã có s bùng n trong vic s
dng watermarking  hai lnh vc xut bn tp chí và kinh doanh trên thit b di
2

đng. Nhiu nhà xut bn và công ty qung cáo đã s dng k thut n thông tin đ
nhúng watermark vô hình vào nhng hình nh, ni dung ca bn in. Trong nm
2011-2012, s lng watermark k thut s đc nhúng trong các bài xã lun và ni

dung qung cáo online trên tp chí tng so vi nm 2010 là 486%, riêng đi vi bài
báo online đã tng 300% và phát hành đn hn 37 triu đc gi.
Lí do thc hin đ tài
K thut n thông tin là lnh vc nghiên cu có liên quan đn nhiu lnh vc hc
thut nh: truyn thông, mã hóa, x lí tín hiu s. ã có nhiu kt qu nghiên cu
mi liên tc ra đi trong các lnh vc này. C th, trong lnh vc liên quan đn x lí
nh, đã có nhiu nghiên cu v k thut bin đi nh mi đc đ xut. Và khi có
vn đ mi phát sinh t nhng lnh vc liên quan trên thì k thut n thông tin cng
phi gii quyt các bài toán mi nhm đt đc kt qu tt hn.
Vn đ quan trng cn gii quyt trong k thut n thông tin là đm bo thc hin
thành công ba yu t mâu thun nhau: tính bn vng trc tn công, kh nng
nhúng nhiu thông tin mà vn đm bo tính trong sut. Vì vy, đ thng mi hóa,
các sn phm đc to ra t các phng pháp n thông tin phi tha mãn các ràng
buc v kinh t ln công ngh cho các yêu cu này. iu này cn đc tip tc
nghiên cu đ ngày càng đt đn mc tha mãn cao hn theo nhu cu thc t.

Biu đ th hin s lng công trình khoa hc công b hàng nm trong lnh vc n thông tin [61]
Theo thng kê ca nhóm nghiên cu Hussain Nyeem [61] v s bài báo công b
hàng nm trên các tp chí khoa hc uy tín trong lnh vc n thông tin, đây là lnh
vc thu hút ngày càng nhiu s quan tâm ca các nhà khoa hc vi s lng công
3

trình tng dn qua các nm. ó là do nhu cu s dng k thut n thông tin trong
thc t vn gia tng liên tc và cn đc đáp ng kp thi.
Mc tiêu đ tài
 tài tp trung nghiên cu xây dng và phát trin mô hình n thông tin mù trên nh
s, có kh nng đáp ng các yêu cu v tính bn vng, ci thin dung lng n và
đm bo tính vô hình. Trên c s ca các mô hình đã xây dng, tip tc phát trin
mô hình cho phép tip nhn yêu cu ngi dùng đ h thng đáp ng  mc tt nht
có th. C th nh sau:

1. Nghiên cu đ xut nguyên tc và mô hình nhúng d liu vào nh tnh s dng
bin đi contourlet làm min n thông tin.
2. Xây dng phng pháp ci tin mô hình đ tng kh nng chng tn công, đng
thi gi dung lng nhúng và cht lng hình nh  mc cao.  xut ng dng
k thut n thông tin vào trong thc t.
3. Nghiên cu và xây dng mô hình n thông tin có kh nng vn hành linh hot và
mm do theo yêu cu ca ngi s dng.
Phng pháp thc hin
 Kho sát nhng kt qu và thách thc trong lnh vc n thông tin, các yêu cu đ
xây dng mô hình bn vng.
 Nghiên cu phng pháp chn min n thông tin và k thut nhúng phù hp
nht theo đc trng nh s, xây dng các mô hình ci tin n thông tin trên nh
s gii quyt ba vn đ mâu thun.
 S dng kt qu thc nghim đt yêu cu sau khi sánh vi các kt qu ca các
nghiên cu cùng mc tiêu kt hp h m nhm gii quyt theo yêu cu ng dng
đng thi vn đm bo cân bng ba yu t mâu thun: bn vng, trong sut và
dung lng.
Phm vi nghiên cu
 tài tp trung nghiên cu mô hình n thông tin bn vng, trong sut và đt dung
lng cao trên nh mc xám. Thông tin dùng đ nhúng là nh nh phân. K thut dò
và trích thông tin thc hin theo dng mù. Tính bn vng ca mô hình đc xác
4

đnh da trên kh nng chng tn công x lí tín hiu s và tn công hình hc, tính
trong sut da trên đ đo PSNR. ng dng mô hình n thông tin trên nh y khoa.
Ý ngha khoa hc và thc tin
K thut n thông tin là mt vn đ có ý ngha khoa hc và thc tin, đc xem nh
gii pháp hu hiu đ b sung gii quyt các vn đ liên quan đn an toàn và bo
mt thông tin, đc bit đi vi các d liu dng s hóa. Nhiu nhóm nghiên cu trên
th gii đã và đang tp trung nghiên cu và trin khai thc hin trong lnh vc n

thông tin. Do đó, lun án có ngha khoa hc và thc tin cao, có tính thi s, nht là
trong thi đim hin ti khi các vn đ liên quan đn an ninh, an toàn thông tin 
các quc gia trên th gii nói chung và Vit Nam nói riêng rt đc quan tâm.

óng góp chính ca lun án
Các đóng góp chính ca tác gi bao gm đ xut mô hình n thông tin mù trên min
contourlet, bn vng vi tn công, có dung lng nhúng tt, vô hình, hot đng linh
hot da theo yêu cu ngi dùng; gm các vn đ c th sau:
1.  xut ci tin k thut n thông tin da trên min bin đi contourlet bng vic
phát trin thành công mô hình n thông tin mi, có kh nng gii quyt đc các
yêu cu v n thông tin an toàn và bn vng ([CT2], [CT3], [CT4]).
2.  xut mô hình nhm tng cng kh nng đáp ng các yêu cu ca bài toán n
thông tin trên nh  mc đ cao so vi các tip cn tng t ca các nhóm tác
gi khác v các yu t: bn vng, vô hình và dung lng nhúng ([CT5], [CT6],
[CT8], [CT9], [CT10]).
3.  xut mô hình n thông tin kt hp h m nhm khai thác ti đa nng lc h
thng, có kh nng đáp ng linh hot và đt hiu qu cao hn theo nhu cu ngi
dùng ([CT7]).
Tóm tt b cc và ni dung lun án
 Chng 1 trình bày các khái nim c bn và k thut chuyên sâu liên quan đn
k thut n thông tin trên nh, phép bin đi contourlet.
 Chng 2 trình bày mô hình n thông tin hai giai đon trên min contourlet
dùng thut toán n điu bin lng t QIM. ây là mô hình c bn, xác lp cách
5

thc vn hành QIM trên contourlet  vùng subband và lowband. V dung lng
- đ trong sut - kh nng chng tn công x lí nh, mô hình đt yêu cu khi
đánh giá và so sánh. Mô hình này s đc chúng tôi tip tc phát trin đ gii
quyt các yêu cu khác.
 Chng 3 trình bày các mô hình ci tin  chng 2 đ gii quyt thêm hai vn

đ chng tn công hình hc và tng cng dung lng nhúng. Sau đó, chúng tôi
áp dng mô hình này vào vic n thông tin bnh án cho nh y khoa.
 Chng 4 trình bày v h thng n thông tin kt hp vi h m. Da trên các kt
qu đã đt đc  các mô hình ri rc trong chng 2 và 3, chúng tôi hin thc
hóa và liên kt các mô hình trên thành mt h thng vn hành linh hot và mm
do theo yêu cu n thông tin ca ngi s dng cho mc đích bo v bn quyn
và xác thc ni dung.
 Cui cùng là phn kt lun, trình bày tóm tt nhng kt qu đt đc và hng
phát trin ca lun án.

6

Chng 1

TNG QUAN V K THUT N THÔNG TIN
VÀ BIN I CONTOURLET TRÊN NH S


Tóm tt: Ni dung trình bày tng quan v k thut n thông tin và nhng vn đ
liên quan. K tip là mô t bin đi hai chiu contourlet trên nh và cng là min
n thông tin đc chúng tôi s dng trong các mô hình n thông tin.

1.1 Gii thiu
Trong chng này, sau phn tóm lc v n thông tin và các khái nim liên quan,
chúng tôi s trình bày các phng pháp nhúng thông tin vào nh. Các mô hình n
thông tin chúng tôi đ xut trong các chng tip theo s s dng các kin thc c
s này. Phn k tip gii thiu bin đi contourlet, đây là min n thông tin mà
chúng tôi s dng xuyên sut trong các mô hình ca mình ti chng 2, 3 và 4.
1.2. Tng quan v n thông tin
1.2.1 Các khái nim c bn

Theo Husrev T. Sencar [33], n thông tin (data hiding) là k thut che giu bng
cách nhúng thông tin di dng d liu s vào trong mt tín hiu gc hay còn gi là
vt mang (host/cover signal), mà không to ra s bin đi v ni dung. Mt dng
khác ca n thông tin là steganography – đây là phng thc truyn thông tin da
trên mt kênh (hình 1.1). Tín hiu mang ni dung n (còn gi là stego) s đc lan
truyn qua mng Internet hay bt c mt phng tin nào khác.
7


Hình 1.1 S đ khi v truyn thông kiu truyn thng (a) và truyn thông tin n (b) [33]
Qui trình nhúng và trích thông tin c bn nh hình 1.2 và hình 1.3.




Hình 1.2 S đ nhúng thông tin [71]




Hình 1.3 S đ trích thông tin [71]
• Thông đip nhúng m (watermark signal): là mt thông tin cn nhúng.
• Vt mang I (host/cover signal): Là mt d liu dùng đ cha thông đip nhúng
m (còn gi là vt ch).
• Khóa k (stego-key): là phng tin điu khin tin trình giu d liu. Stego-key
dùng đ tng cng tính an toàn đng thi gii hn s phát hin thông đip mt,
Kênh truyn tín
hiu thông đip
Thông đip
nhn đc

Thông đip
(a) S đ truyn thông truyn thng
(b) Truyn thông bng n d liu
B phi
hp
Tín hiu
gc
Tín hiu
thông đip
Kênh truyn tín
hiu thông đip
B trích
Tín hiu thông
đip trích đc
nh
gc I
B nhúng
Thông đip
nhúng m
Khóa k
nh đã
nhúng W
nh W
B trích
Khóa k
Thông đip
trích m
nh gc I
(không mù)
8

đ phc hi thông đip mt khi có stego-key hoc các khóa dn xut t giá tr
ca stego-key.
• Steganography: K thut n thông tin nhm mc đích truyn thông đip hay tin
tc bí mt bng phng tin truyn thông. Thông đip nhúng m có th cha đng
thông tin quan trng hoc không liên quan gì đn vt mang.
• Watermarking: K thut n thông tin nhm mc đích chng minh s liên quan
đn vt mang nh bn quyn, xác thc đn nhng chi tit nh: tiêu đ, ngày gi
to, thông tin v ni dung, v.v Yêu cu chính ca k thut watermark là phi
bo đm vt watermark đc tìm thy ngay c khi vt mang b thay đi  mt
mc đ chp nhn ngha là không b phá hy hoàn toàn.
• Min n thông tin: Các thut toán n thng nhúng thông đip m trong min
không gian hay min bin đi tùy theo yêu cu và đc đim ca vt mang. Các
thut toán nhúng trên min bin đi thng an toàn và bn vng trc tn công
hn khi so vi min không gian. Các bin đi ph bin thng dùng đ n thông
tin là: DCT, DFT, DWT, v.v
1.2.2 Phân loi watermark
- Da vào tính cht hin hay n:
• Watermark "nhìn thy đc" (visible watermark): là vt thy vân trong các loi
tin giy, logo, ch ký xác nhn bn quyn trên vn bn … d liu nhúng lúc này
luôn đc hin th trên đi tng mang watermark.

Hình 1.4 Watermark "nhìn thy đc" [38]
• Watermark "trong sut" (invisible watermark): thông tin đc nhúng là bí mt và
c tình đ không ai nhn ra s tn ti ca chúng. ây là k thut đc ng dng
rng rãi trong thc t. Trong lun án này, chúng tôi tp trung nghiên cu các mô
hình n thông tin theo dng watermarking trong sut.
9

Hình 1.5 Watermark "trong sut" vi thông đip nhúng là logo
(Ngun: Digimarc.com)

Hình 1.6 Watermark "trong sut" vi thông đip nhúng là logo [38]
− Da vào đ bn vng:
• Watermark “d v” (Fragile-watermark): loi này s b phá hy nu d liu
nhúng b thay đi.
• Watermark "bn vng" (Robust-watermark): k thut nhúng đòi hi tính an
toàn cao, ngi dùng không có quyn s không th trích thông đip, tr khi
phá hy luôn đi tng vt mang.
− Da vào quá trình dò tìm hay trích thông tin:
• Trích không mù (Non-blind watermark): k thut này yêu cu có d liu gc
đ so sánh khi thc hin quá trình dò và trích thông đip.
• Trích mù (Blind watermark): ngc li vi trích không mù, k thut này
không cn d liu gc đ so sánh khi thc hin trích thông đip.
10

1.2.3 Nhng yêu cu c bn đi vi bài toán n thông tin
(a) Tính bn vng (Robustness)
Theo Pierre Moulin [67], mt phng pháp n thông tin đt yêu cu cn bn vng
trc nhng thao tác nhm bin đi vt mang có cha thông đip. Các h thng
đc xây dng trong thc t thng phi xác đnh trc nhng yêu cu v đ mnh
m hay kh nng chu tn công. T đó, h thng có th đa ra gii pháp thc hin
hiu qu nht.
Hn na, tùy thuc vào mc tiêu ca ng dng mà đc tính chng tn công s đc
xây dng trong quá trình thit k h thng n thông tin. Hình 1.7 minh ha dng tn
công bng các k thut bin đi hình hc trên nh, theo Ingemar J. Cox và cng s
[35]. Theo J. Cox, tính bn vng trc tn công hình hc là mt trong nhng thách
thc ln nht ca lnh vc n thông tin trên nh mà hin nay vn cha có nghiên
cu nào tìm ra cách gii quyt toàn vn.

Hình 1.7 Mt vài phép bin đi hình hc trên nh [9]
Khi xem xét đ sai lch t các thay đi do vô tình hay có ch ý, ta có hai loi tn
công sau:
• Loi th nht: cha mt s sai lch có th đc xem nh các dng nhiu b
sung trong d liu s.
• Loi th hai: do thay đi d liu v min không gian hay thi gian vi mc
đích to ra s sai lch.
11

Hai tn công da vào sai lch này thng đc xem là các tn công nhm phá hoi
và tn công đng b.
Tùy vào ng dng - yêu cu n thông tin, loi thông tin cn n - đi tng mang
thông tin n, có th lit kê các sai lch và kiu tn công nh sau [6, 71, 73]:
• Nâng cao cht lng tín hiu (tng đ tng phn, sa màu …).
• Nhiu (Gauss, đng b, lm đm ).
• Lc tuyn tính (lc lowpass, highpass, bandpass).
• Lc phi tuyn (lc morphology, median).
• Nén mt thông tin (JPEG, MP3).
• Các bin đi hình hc (dch, quay, bin đi t l, ).
• Gim d liu (ct, thay đi lc đ xám).
• Chuyn đi đnh dng cu trúc (WAVMP3, GIF  JPEG,…).
• Chuyn đi t dng analog sang digital và ngc li (D/A, A/D ).
• Nhúng nhiu vt watermark (đa watermarking).
Ngoài ra, có th phân loi tn công theo các mc tiêu khác nhau:
• Tn công đn gin: thng da trên nén, cng nhiu, ct và hiu chnh.
• Tn công vô hiu hóa vic phát hin (detection-disabling attacks): các bin
đi hình hc nh phóng to thu nh, dch chuyn hng, quay, ct hay hoán
v pixel, g b (removal) hoc chèn thêm (insertion).
• Tn công nhp nhng (ambiguity attack): loi tn công này thng xy ra

trong các h thng nhúng đa watermark. Có nhiu watermark đc nhúng
vào cùng vt ch, khin không th nhn ra đâu là watermark đu tiên.
• Tn công g b (removal attack): tn công thông đng (collusion), gim
nhiu hoc khai thác các yu đim thuc v khái nim ca thut toán
watermarking.
Fabien Petitcolas [70] đ xut mt s đnh mc đánh giá các dng tn công. Chúng
tôi đã dùng thang đo này làm c s đánh giá mc đ bn vng trong mô hình đ
xut khi đi sánh kt qu thc nghim vi các tác gi khác. Chi tit và phân loi
mc đ tn công đc trình bày trong bng 1.1 di đây.

12

Bng 1.1 Phân loi mc đ tn công [70]
Loi tn công Mc 0 Mc thp Va
Nén JPEG chun 100 – 90 100 – 75 100 – 50
Gim màu (Colour reduction GIF) 256 256 16
Ct (Cropping) 100– 90 % 100– 75 % 100–50 %
Hiu chnh Gamma (Gamma correction)

0,7 – 1,2 0,5 – 1,5
Kéo (Scale)

1/2 – 3/2 1/3 – 2
Quay (Rotate)

± 0 – 2
o
± 0–5, 90
o

Lt ngang (Horizontal flip)

N/A N/A
Nhiu đng b (Uniform noise)

1 – 5 % 1 – 15 %
Tng phn (Contrast)

± 0 – 10 % ± 0 – 25 %
 sáng (Brightness)

± 0 – 10 % ± 0 – 25 %
Lc trung v (Median)

N/A
3 × 3
(b) Tính trong sut/vô hình (Invisible)
Mt trong các yêu cu quan trng ca mt h thng n thông tin là che giu s tn
ti ca thông tin n. Vì th, vic thit k các h thng n nhm khai thác nhc
đim ca h tri giác con ngi, đ nng lng ca thông tin n phi  di hay trên
ngng cm nhn ca con ngi bng th giác và thính giác.
Theo nhóm tác gi Fabien Petitcolas [70], vic đánh giá đ trong sut bng PSNR là
tiêu chun đánh giá  mc thp.  mc cao hn là đánh giá da vào các thang đo
đ cm nhn. Tuy nhiên, trong hu ht các công trình nghiên cu đu dùng PSNR
làm thang đo đ trong sut, nên chúng tôi s dng thang đo này đ thun tin trong
so sánh và đánh giá kt qu thc nghim trong lun án.
Riêng nhóm tác gi Jirka Klaue
[43] đã đ xut thang đo và phân loi tính trong sut
theo PSNR thành bn mc nh sau: