KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên điểm đặc trưng

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
−−−−

BÁO CÁO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Đề tài: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa
trên điểm đặc trƣng

Sinh viên: Bùi Thị Huyền
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Khóa học: 62

Hà Nội, 2016


TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

−−−−

BÁO CÁO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa
trên điểm đặc trƣng

Sinh viên: Bùi Thị Huyền
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Giảng viên hướng dẫn: TS. Đặng Thành Trung

Hà Nội, 2016

LỜI CẢM ƠN
E

n h n h nh ả

C n n hệ h n

ọ

n

nh

h n

ư n

h

ện h ận

ả

h

n

n ả
h

ể

h n h nh h
ả

Họ Sư Ph
n

n h

H Nộ n ư

n h n h nh ến

nh h

hể h n h nh

n

Họ Sư Ph

n–Tư n Đ

nh ệ

C

ề

n ử

C n n h

TS. Đặn Th nh T n – G ản

n–Tư n Đ

ẫn ận nh
E

n h

ận

h

H Nộ
h

ế hướn

n
n như

nh n

nh.
ộ

n h

h

n

ến h

ể

ận n .
n

nh

n họ

ậ

n

n như

n

ề

n

ện ộn

n

nh n h n

h n h nh

ận n .
V h

h n
h
E

nh

n

h n

h

nh n

.E

n nhận ư

n

n ể h

ận

n h n h nh ả

ến h

ản h n

n nh ề h n hế h n n
n
ư

n

h

ến

ận
ả

h n h ện h n.

n.
H Nộ n

h n

n

Sinh viên thực hiện
Bùi Thị Huyền

2016


LỜI CAM ĐOAN
T
ưn ”

n
n

n h

ận “Ph

nh n h n

uc

h ện ảnh giả m o sao chép d
n

n

ặc

ưới s hướng dẫn c a th y giáo TS.

Đặng Thành Trung. Các s liệu, hình ảnh ư c sử dụng trong bài khóa luận
các kết quả nghiên c

ể

ư c trình bày trong khóa luận là trung th c.

n như


NHẬN XÉT
(Của giảng viên hƣớng dẫn)
…………………………..…………………………..…………………………..………
…………………..…………………………..…………………………..………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
H Nộ n

h n

n

Giảng viên hƣớng dẫn
TS. Đặng Thành Trung

2016


NHẬN XÉT
(Của giảng viên phản biện)
…………………………..…………………………..…………………………..………
…………………..…………………………..…………………………..………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
…………..…………………………..…………………………..………………………
H Nộ n

h n

n

Giảng viên phản biện
TS. Trần Đăng Hƣng

2016


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ...................................................................................... 2
1.1. Tổng quan về ảnh giả m o ............................................................................ 2
1.2. Bài toán phát hiện ảnh giả m o ..................................................................... 2
1.2.1. Bài toán ................................................................................................... 2
hư n

1.2.2. Một s

h

ả m o ảnh s

hư ng gặp .................................. 3

1.2.3. Hướng tiếp cận bài toán ......................................................................... 5
1.3. Một s ví dụ minh họa ................................................................................... 6
CHƯƠNG 2. PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP ...................................... 9
2.1. Tổng quan về ảnh giả m o sao chép.............................................................. 9
2.2. Phân nhóm các kỹ thuật phát hiện ảnh giả m o sao chép ........................... 12
2.2.1. Phư n

h

2.2.2. Phư n

h

a trên kh i .................................................................. 13
n

ể

ặ

ưn ................................................. 16

CHƯƠNG 3. TÌM HIỂU ĐIỂM ĐẶC TRƯNG VÀ ÁP DỤNG PHÁT HIỆN
ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP ............................................................................................ 18
3.1. Tìm hiể
n

3.2. Nộ

ể

ặ

ưn SIFT(S

í h

ể

3.2.1. Dò tìm c c trị
3.2.2. Lọ

3.3. C

n

ả

ặ hư n

ưn ............................................................... 18

h n

í h

n

ể

3.2.3. G n hướn
3.2.4. Bộ

ặ

h
ể

ể
ặ

-Invarian Feature Transform) ........... 18

ặ

(Scale-space Extrema Detection) 18
ệ (Keypoint localization). .............. 18

ặ

ưn (O

ưn (K

n D

n

A

n

n ) ................ 18

n) ................................ 18

nh .................................................................................... 19

CHƯƠNG 4. CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM ........................................................ 23
4.1. Giới thiệ

hư

ện OpenCV ....................................................................... 23

4.1.1. Giới thiệu .............................................................................................. 23
4.1.2. Hướng dẫn
4.2. C

ặt................................................................................. 23

ặt thử nghiệm ...................................................................................... 35

4.2.1. C

ặ hư n

nh ............................................................................. 35

4.2.2. Kết quả th c nghiệm ............................................................................ 36


ặ hư n

4.3. Cải tiến
4.3.1. Phư n
4.3.2. C

h

ặ hư n

nh ....................................................................... 39

ử dụng KD-Tree............................................................ 39
nh ............................................................................. 41

4.3.3. Kết quả th c nghiệm ............................................................................ 42
4.4. Một s

ư ng h

4.5. Đ nh

h ệu su

hư n

nh

ặt cho kết quả sai ............................. 44

ặ hư n

nh ...................................................... 46

KẾT LUẬN ............................................................................................................ 49
1.1 Kết quả

ư c ........................................................................................ 49

1.2 Hướng nghiên c u ..................................................................................... 49

Danh mục tài liệu tham khảo .................................................................................. 50
1.1 Tiếng Anh .................................................................................................. 50
1.2 Tiếng Việt .................................................................................................. 50
1.3 Website ...................................................................................................... 51


Danh mục hình ảnh
Hình 1.1 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật tút ảnh ............................................................ 3
Hình 1.2 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật ghép ảnh ......................................................... 4
Hình 1.3 Ví dụ về ảnh giả m o sao chép .................................................................. 5
Hình 1.4 Hình ảnh giả ch nh sửa nhằ
Hình 1.5Ví dụ hình ảnh giả m
Hình 1.6 Ảnh giả c

n

ộ m nh c a thông tin chiến tranh .... 7

ư c t o lập từ 3 b c ảnh .................................... 8

J hn K

Hình 2.1Hình ảnh

n

J n F n

ư c cắt ghép từ hai ảnh riêng lẻ 8

ừ t p chí The NewYork 10/7/2008 .................... 10

Hình 2.2 Ví dụ ảnh giả m o sao chép làm giả ch ng c ........................................ 11
Hình 2.3 Ảnh giả m o sao chép giúp nhân bản
Hình 2.4 Hình ảnh minh họ
H nh 3.1 S

ồ kh

hư n

ướ

h

ặ hư n

ư ng ..................................... 11

a trên kh i ...................................... 13
nh ............................................... 19

Hình 3.2 Hình ảnh dùng SIFT trích rút các keypoint c a ảnh ............................... 20
Hình 3.3 Hình ảnh

ịnh vùng ảnh sao chép ..................................................... 21

Hình 3.4 Kết quả hư n
Hình 4.1 Chọn hư

nh h h ện vùng ảnh sao chép ................................ 22

ục giả nén hư

Hình 4.2 Giả nén hư
Hình 4.3 Các folder c

ện OpenCV ............................................... 24

ện OpenCV ...................................................................... 24
hư

ện OpenCV ............................................................ 25

Hình 4.4 Cài biến

ư ng ................................................................................. 26

Hình 4.5 T o biến

ư ng ................................................................................ 27

Hình 4.6 T o một Project mới ................................................................................ 28
Hình 4.7 T o project mới(tiếp) ............................................................................... 29
Hình 4.8 T o file nguồn.......................................................................................... 30
Hình 4.9 T o file nguồn test.cpp ............................................................................ 30
Hình 4.10 C

h nh hư

ện OpenCV ................................................................... 31

Hình 4.11 C

h nh hư

ện OpenCV(tiếp) .......................................................... 32

Hình 4.12 C

h nh hư

ện OpenCV(tiếp) .......................................................... 33

Hình 4.13 C

h nh hư

ện OpenCV(tiếp) .......................................................... 35

Hình 4.14 Hình ảnh giả m o phóng tên lửa c

I n ư c phát hiện..................... 36


Hình 4.15 Hình ảnh biển s oto làm giả bị phát hiện ............................................. 37
Hình 4.16 Hình ảnh giả m o từ t nhiên bị phát hiện ............................................ 37
Hình 4.17 Hình ảnh cọc tiền bị copy sang vùng khác bị phát hiện ........................ 38
Hình 4.18 Hình ảnh oto sao chép bị phát hiện ....................................................... 38
Hình 4.19 Ảnh g c là ảnh thật ................................................................................ 39

Hình 4.20 Hình ảnh giả m o phóng tên lửa c

I n ư c phát hiện..................... 42

Hình 4.21 Hình ảnh biển s oto làm giả bị phát hiện ............................................. 43
Hình 4.22 Hình ảnh giả m o từ t nhiên bị phát hiện ............................................ 43
Hình 4.23 Hình ảnh cọc tiền bị copy sang vùng khác bị phát hiện ........................ 43
Hình 4.24 Hình ảnh oto sao chép bị phát hiện ....................................................... 44
Hình 4.25 Ảnh g c là ảnh thật ................................................................................ 44
Hình 4.26 Vùng ảnh sao chép không ch a keypoint .............................................. 45
Hình 4.27 Hình ảnh h

ồ vật gi n nh

ặt c nh nhau ..................................... 45

Hình 4.28 Hình ảnh nhãn mác c a hãng sản xu t kẹo M & M .............................. 46
Hình 4.29 Biể ồ so sánh hiệu su t gi
hư n h
é n và dùng KD-Tree
........................................................................................................................................... 47
Hình 4.30 Biể

ồ t lệ kết quả c

hư n

nh .................................................. 48

LỜI MỞ ĐẦU
ảnh s

Cùng với s phát triển c a m ng Internet, m ng xã hộ
trong nh n

hư n

ện truyền thông phổ biến

n

ột

ư c sử dụng nhiều nh t. Tuy

nhiên, cùng với s phát triển ư t bậc c a công nghệ, các ph n mềm, công cụ xử lý
ảnh n

n

ư c cải tiến, nâng c p cùng với các thuật toán xử lý ảnh ph c t p và

c c kỳ hiệu quả. Đ ề

h

ệc ch nh sửa một b c ảnh s

h

n ư i dùng

i với nh n n ư i không chuyên nghiệp. Kết

ngày càng dễ dàng, thậm chí ngay cả

quả là, việc t o ra các b c ảnh s giả m o là hoàn toàn khả thi và dễ dàng, không
nh ng thế, việc phát hiện b c ảnh

ư c giả

h n

n h n

hể phát hiện

bởi mắ hư ng.
Trong nhiề

ư ng h p, việc xác th c nội dung các b c ảnh s là vô cùng c n

thiết và quan trọng, ví dụ như

n

ư ng h p các b c ảnh ư

bằng ch ng s trong một v n ề

n

như

ột

n ến pháp luật hoặc tài chính... Và nhu

c u c n phải có một công cụ phát hiện ảnh giả m o là hoàn toàn c p thiết, th c tế.
L nh

n h n

n

ở h nh

ộ hướn

ớ

ậ

họn ề

“Ph

ưn ”

h

C

ận

nh ề
n

ề

n n

nh

ả

h ện ảnh

n hệ

h
ả

ả

n

n

ư n

n h n

hé

nh. Nộ

n

n
h

n

n

hệ

ể

ể

ận ồ

ảnh ặ

4 hư n :

Chư n 1: G ớ h ệ

-

Chư n 2: Ph h ện ảnh

-

Chư n 3: Ứng dụng giải thuật SIFT phát hiện ảnh giả m o, sao chép.

-

Chư n 4: C
n

h n ế

ận

n
ả

hé

hử n h ệ .
ề

hướn n h n

1

n

ư n

n
ả. V

-

ặ

ổn

ển

.


CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1. Tổng quan về ảnh giả mạo
Ảnh giả m
ư c xem là ảnh không có thật, việ
ư c ảnh là do s ngụy t o
c
hư n
nh ử lý ảnh hoặc quá trình thu nhận. S c m nh c
hư n
nh
xử lý ảnh giúp việc t o ra các ảnh giả m o từ một hay nhiều ảnh khác nhau trở nên dễ
dàng. Việc giả m o ảnh có thể phát sinh từ nh ng mụ í h

như ừ ảo, vu cáo, giả
làm bằng ch ng ph m tộ
nh
n
nh
n
n ến giao thoogn, tài
hính. D
ệc phát hiện ảnh giả m
h h n
n
n ở lên c p thiết
h n.
Để ch ng giả m o ảnh n ư i ta
n h n u các kỹ thuật về t o bản quyền ảnh
n
ở gi u các thông tin c n thiết vào b c ảnh ướ h h h nh ể tránh tình tr ng
sao chép b t h p pháp hoặ ể tiện cho việc phát hiện sử ổi hoặc cắt ghép sau này.
Theo cách tiếp cận này các thiết bị máy ảnh s
n
n
hư ng bổ sung các
ính n n ản quyền ngay trong quá trình thu nhận ảnh. D
n
hể biết
ư c nguồn g c c a b c ảnh
n nh
hể biế ư
hải là ảnh g c
hay không? Phát hiện ảnh giả m o là một v n ề h h n ảnh giả m

hư ng chia làm
hai lo i chính. Ảnh giả nhưn hật, ở
h ện ư n ư c d ng thậ
ệc thu
nhận ảnh là thật. Lo i th hai là ảnh giả ư c t o lậ
n
ở cắt dán các ph n c a ảnh
g c khác nhau hoặc trên cùng một ảnh g . Đ i với ảnh giả m
ư c t o lậ
n
ở
cắt dán trên cùng một ảnh g c, các vùng trên ảnh ư c thu nhận bởi cùng một camera,
cùng mộ
ộ n n ộ ư n ồng về nh n
n
như nh . D
ằng mắt
hư ng h như h n hể phân biệ ư c.

1.2. Bài toán phát hiện ảnh giả mạo[3,4,5,8,11,12]
1.2.1. Bài toán
Ảnh giả m

ư c chia làm 2 lo i:

Th nh
ảnh giả m nhưn hậ ư c dàn d ng mộ
h
ồ
thu nhận ảnh và không th c hiện thao tác ch nh sửa tr c tiếp trên ảnh thu nhận ư c.

Th hai, ảnh giả m
ư c t o ra từ việ
ộng lên ảnh nhằ h
ổi nội
dung và bản ch t b c ảnh d a trên các kỹ thuật xử lý ảnh (cắt, dán, ghép, thêm, bớt,
ch nh sửa).
T n ề tài khóa luận n
m o thuộc lo i th 2.

h n

n

2

ến

ịnh nh ng b c ảnh giả


1.2.2. Một số phƣơng pháp giả mạo ảnh số thƣờng gặp
Quá trình t o ra hình ảnh giả m
ư
n ản h n t nhiều với s phát triển
m nh mẽ c a các ph n mềm ch nh sửa hình ảnh, ph n mề
ồ họ
ính như A
Photoshop, GIMF P n Sh
Có r t nhiề
h ể làm giả m o một b c ảnh s . D a trên các kỹ thuật t o ra ảnh

giả m n ư i ta có thể phân biệt thành 3 nhóm chính: tút ảnh, ghép ảnh và sao chuyển
vùng ảnh.
1.2.2.1. Tút ảnh
Đ

i có thể coi là ít nguy hiểm nh t trong giả m o ảnh s
h n hế n a
n
h n ư i dùng tác dụng có l i. Hình ảnh bị ch nh sử h n
n ể, thay
n n ư ng hoặc giảm các thuộc tính nh ịnh c a một hình ảnh. Kỹ thuật này
phổ biến với các biên tập viên ảnh c a báo chí. Họ hư ng sử dụn
hn
ể làm cho
các b c ảnh trên trang bìa trở lên h p dẫn h n.

Hình 1.1 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật tút ảnh

Hình ảnh bên phải là ảnh g c, ảnh phía bên trái là kết quả c a việc chính sửa bằng
hư n h
ảnh.
1.2.2.2. Ghép ảnh
n
m o.

Kỹ thuật này nguy hiể h n t nhiều so với tút ảnh. Ghép ảnh là một kỹ thuật
n ến một hỗn h p gồm hai hay nhiều hình ảnh kết h p t o thành b c ảnh giả

3

Hình 1.2 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật ghép ảnh

T n
h nh ảnh chú cá mậ ư c ghép với hình ảnh máy bay tr
hộ t o nên một b c ảnh giả m o hoàn hảo.

h n

u

1.2.2.3. Sao chép vùng ảnh
Kỹ thuật sao – chép vùng ảnh có m
kỹ thuậ n

ề

h

ộ nguy hiể

như ỹ thuật ghép ảnh. Cả hai

ổi một ph n c a ảnh g c. Tuy nhiên thay vì ghép các vùng

ảnh trên nhiều ảnh thì kỹ thuật này dùng chính vùng ảnh g c trên b c ảnh
thành ảnh giả m o. Nói cách khác nguồn

í h

a lo

n

ểt o

ều cùng một b c ảnh.

Trong một thao tác sao – chép vùng ảnh, một ph n c a ảnh sẽ ư c cắ

n ến vị

trí khác trên cùng ảnh

ột s chi

tiết hoặc dùng nhân bản

.Đề n

ư c th c hiện hư n

ư ng trên hình ảnh

.C

ể che gi
ỹ thuật làm m

hư ng

ư c áp dụng dọc theo biên c a khu v c sao – chuyển vùng ảnh ể làm giảm hiệu ng
b

hư ng gi a khu v c g c và khu v c bị sao – chép vùng ảnh.

4


(a)

(b)

Hình 1.3 Ví dụ về ảnh giả mạo sao chép
(a)Ảnh g c (b) Ảnh giả m o sao chép

T n

í ụ về hư n

h

– chép vùng ảnh. Ảnh bên trái là ảnh g c,

ảnh bên phải là ảnh giả m o bằng cách copy một cọc tiền rồi chuyển qua vị trí khác.
1.2.3. Hƣớng tiếp cận bài toán
 D a vào hình d ng
Việ h n í h ể
ịnh tính giả m o có thể d a vào hình d ng vì việc cắt dán
và ghép ảnh hư n ư c th c hiện d

h
ư n
n n
h
ổi không
liên tục c
ư n ộ sáng c
ểm ảnh.
 D a vào phân tích nguồn sáng
Việc ghép các ảnh khác nhau hoặc bổ n h
ư ng không phải th c hiện
thao tác copy có thể ư c th c hiện bằng việc phân tích nguồn n
i với từn
i
ư n
ư n ư
hé hư n
hướng c a nguồn sáng không cùng vớ
i
ư ng trong ảnh g c.
 D a vào biến ổi màu sắc
Ảnh g c thu nhận hư n ư c th c hiện bởi một thiết bị. Do tính ch t biến ổi
c a ng kính bao gồ
ộ chụ
ộ mở v.v.. nên ảnh h ư
hư ng bị biến d ng
theo các tính ch
ặ ưn
a các nhà sản xu t. Ph n ảnh ư c ghép vào hay bổ sung
hư ng không có s biến ổ ư n ồng về ộ sáng.

 D

ở d liệu

Việc giả m o ảnh hư ng d a vào các ảnh
c là các ảnh
bởi mộ n n
như: B
hí
n W
p chí v.v.. Các ảnh n
5

ư c xu t bản
ư
ư


nên khi xu t hiện một ảnh nghi là giả m o n ư i ta có thể tìm ảnh này với các ph n trong
nguồn ảnh nằ
n
ở d liệu ảnh
 D a vào d u vết c

nh

ều ch nh t lệ

Khi cắ hé
ư ng từ hai hay nhiều b c ảnh ể ư c một b c ảnh giả

n ư i ta phải quan tâm tới việ ều ch nh kích thước, màu sắc c
ư ng trên các
b c ảnh g
ư c cắ
ể cho phù h p vớ nh
h ư c ghép trên cùng một b c ảnh
 D a vào phân tích ánh sáng
Qua phân tích s ồn ều c a ánh sáng phân b trên các ph n khác nhau c a b c
ảnh có thể th c hiện bằng hai cách. Cách th nh
h n í h n ổ ể
hướng
c a nguồn sáng.
Cách th hai là nghiên c u các ch
n
n
nn ư
là một ph n t
ư n
hế giới ẩn ch a ch thể ư c chụp.

ắ n ư i. Mắt

Ngoài ra, màu c a ánh sáng có thể
ịnh bóng trắng chính xác c a các ch m
sáng. Một ảnh tổng h p từ nhiều ảnh khác nhau sẽ có bóng sắ h
ổi từ n ư i này
n n ư i khác.

1.3. Một số ví dụ minh họa[4,6]
Tháng 8/2006, một b c ảnh minh họa c a Hãng tin Reuters xu t hiện trên các

trang báo lớn nh trên khắp thế giới. Nội dung c a b c ảnh là nh ng cột khói t a lên từ
một s tòa nhà cao t ng sau mộ
t không kích t i Beirut. Nhưn
họ
h h ện
ra một ph n c a b c ảnh
ị n ư i ta sao chép rồi cắt dán lặp l i nhiều l n trong b c
ảnh, có lẽ tác giả ảnh mu n h n ư i xem cảm nhận ư c s tàn phá và hãi hùng vì
khói.

6


Hình 1.4 Hình ảnh giả chỉnh sửa nhằm tăng độ mạnh của thông tin chiến tranh

Một b c ảnh khác ư c t o lập từ 3 b c ảnh: Nhà trắng, Bill Clinton và Saddam
Hussein. Hình ảnh B C n n
S
H
n ư c cắt và dán vào b c ảnh Nhà
trắng. Các hiệu ng về n
nh n
n ư ct
h ước ảnh có vẻ nhìn
g n gi ng như thật, r t khó nhận biết bằng mắt thư ng.

7


Hình 1.5Ví dụ hình ảnh giả mạo được tạo lập từ 3 bức ảnh

Một b c ảnh khác mô là hình ghép gi a hai b c ảnh khác nhau xu t hiện trong
chiến dịch tranh cử tổng th ng Mỹ n
2004 h h y ng viên John Kerry nói chuyện
với c u n diễn viên Jane Fonda t i một cuộc biểu tình phản chiến vào nh n n 60 a
thế kỷ ướ
n ướ
n “nh n h ệu c u ch n ” Th A
P
.

Hình 1.6 Ảnh giả của John Kerry và Jane Fonda được cắt ghép từ hai ảnh riêng lẻ

Như vậy ảnh hưởng c a nh ng thông tin từ nh ng b c ảnh là r t lớn, thông tin
hình ảnh
n
ộng m nh và tr c tiếp tới con ngư i. Do vậy ảnh ư c coi là công
cụ biểu diễn và truyền t thông tin r t phổ biến và h u dụng.
8


CHƢƠNG 2. PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP[1-7, 11, 12]
2.1. Tổng quan về ảnh giả mạo sao chép
Ngày nay, ảnh s ư c sử dụng rộng rãi trong giao tiếp bởi vì chúng ch a r t
nhiề h n n h n
n n ản hoặc l i tho i. Tuy nhiên, do s phát triển c a
công nghệ và các ph n mềm xử lý ảnh nên việc ch nh sửa hoặc biên so n l i các ảnh s là
n
n ản. Vì vậy việc t o ra b c ảnh giả m o mà mắ n ư i không thể hoặc r t
khó phát hiện là hoàn toàn khả h . D

ệc phát hiện ảnh giả m o là r t c n thiết và
quan trọn . Đ ề n
ư ới mộ hướng nghiên c u mới, phát hiện ảnh s giả m o t
ộng.
Có r t nhiề ư ng h
ể phát hiện ra b c ảnh giả m o hay không là r t quan
trọng và c n thiết. Ví dụ trong một t
ư
n ừ t p chí The NewYork ngày
10/7/2008 bởi Mike nizza and Patrick j.lyons, Mỹ
ch tr n s thật về việc phóng tên
lửa từ phía Iran. Iran phóng 4 quả tên lử
n
h có 3 quả h n h nh n nhưn
bằng kỹ thuật sao chép ảnh I n
o bằng ch ng giả m o tung ra cho báo chí thế giới
biết là phóng thành công 4 quả tên lử . Đ ề n
h I n
h nh n ản
phẩm chế t o c
nh ồng th
h ư n ư c s c m nh c
nh i vớ
nước
khác. Nếu che gi
ư c s thật thì Iran sẽ không bị Mỹ c m vận
n ư c gia ư
học h i công nghệ vớ
nước khác trên thế giớ ư c nhận hỗ tr từ hí
nước

khác trong quá trình sản xu
hí.

9


Hình 2.1Hình ảnh bài báo đăng từ tạp chí The NewYork 10/7/2008

Hình ảnh bài báo trên cho th I n
n ảnh phóng thành công quả tên
lửa th 2 copy sang vùng phóng tên lửa th 3. Đồng th
n
h ở quả tên
lửa th 4 chuyển sang vùng phóng tên lửa th 3 nhằ h
nh ng mảnh vụn v c a quả
tên lửa phóng không thành n n . Đ ề n
o ra b c ảnh giả m o hoàn hảo cho
Iran.
Ảnh giả m o sao chép còn t o bằng ch ng giả
n
nh c quan
trọn như
n n giao thông. Hình ảnh ướ
h h y bằng ch ng vụ tai n n
ị
h
ổi một cách khéo léo mà bằng mắ hư ng ta không thể nhận
ư c.

10

(a)

(b)

Hình 2.2 Ví dụ ảnh giả mạo sao chép làm giả chứng cứ
(a) Ảnh thật (b) Ảnh giả m o sao chép

Hình ảnh n n ư i sử dụn
tình copy s 8
n
9 nhằm làm sai lệch
biển s xe từ 43S – 9888 thành 43S – 8888. Đ ều này gây ảnh hưởng hết s c quan trọng
n
nh ều tra và xác nhận vụ tai n n.
Ngoài việc sử dụng ảnh giả m o sao chép làm sai lệch s thật nhằm mục
í h u thì bên c nh
ảnh giả m o sao chép còn có tác dụng nhân bản
ư n . Đ ều
n
hư n ư
n
n nh
ện ảnh h
ư ng. Khi mà cảnh qu n chúng
h n
n ư n ư
n
tình sao chép một vùng ảnh ch

n
n
vùng ảnh khác nhằm t o ra s ư ng qu n h n
n ảo. Hình ảnh ướ
ột ví
dụ th c tế.

Hình 2.3 Ảnh giả mạo sao chép giúp nhân bản đối tượng

11


Nh ng b c ảnh giả ư c t o ra hết s c dễ dàng nh các công cụ sử lý ảnh, các
thuật toán xử lý ảnh nên nh ng ảnh này không thể nhận ra bằng mắ hư n ư c. Và
nhu c u c n phải có một công cụ phát hiện ra ảnh giả m o sao chép là hoàn toàn c p thiết
và th c tế.

2.2. Phân nhóm các kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo sao chép
B t kỳ ảnh giả m o sao chép nào c ng có s ư n
n
a vùng ảnh g c và
vùng ảnh bị sao chép trên cùng một b c ảnh. M ư n
n n như ộ
ở cho một
phát hiện thành công lo i hình giả m o này. D
2 hướn hính ể phát hiện
vùng ảnh
hé
hư n h
a trên kh

hư n h
n ể
ặc
ưn .
Hiện nay, có r t nhiề hư n h
dán giả m o. H u hết trong s chúng bao gồ
ặ ưn
ọc.

ư
h

ề xu
ể phát hiện sao chép và cắt
ước cụ thể
nh ính n n

Bướ
u tiên, là việc so sánh các kh i trong ảnh, t c là tìm các cặp kh ư n
nhau trong ảnh. Các kh i ảnh ư c chiết xu t từ hình ảnh ư c cho là giả m
ư c so sánh với nhau. S gi ng nhau cao gi a hai kh
ư c hiể như
hể là
khu v c bị sao chép. Do s khác biệt về ộ ph c t
ính
n
n như h ết phát
hiện, có hai biến thể ể ính
n
ặ ưn : a trên kh i và d

n ể
ặc
ưn . Đ i vớ
ính n n
a trên kh
u vào hình ảnh
n ư c chia thành các
kh i ảnh chồng lên nh . S
ộ
ặ ưn ẽ ư c sinh ra từ các kh i này.
Việc so sánh hai kh ư n
nhau sẽ ư
é h n
h
ặ ưn
i
diện ư n n . C n i vớ ính n n
n ể
ặ ưn
ẽ ch ra các vùng ảnh
có nhiề
ểm ặ ưn
ng nhau, d a vào s vector n
ể
ặ ưn
h
hiện ra vùng ảnh giả m o.
Bước th hai c a thuật toán bao gồm mộ ư
ồ lọ ể lo i b bớt các so sánh
sai trong khi duy trì nh ng cặp kh

nh n . C
h ư n
có nguồn g c từ
việc sao chép các vùng ảnh hư n
ặc tính gi n nh như
tịnh tiến, co giãn
hoặc xoay. Kỹ thuật lọ ư c sử dụng ch yếu là xem xét s ư ng t i thiểu các kh i
ư n
có s tịnh tiến gi ng nhau nhiề h n ộ n ư n n
. Kh
hể kết luận
là hai vùng ch a các kh ư n
này là bị sao chép. Ví dụ, nếu tồn t i một s các kh i
ư
hé
n h n, t c là không bị xoay hoặc co dãn, sẽ tồn t i một lo t các vector
tịnh tiến n hướng b hư n . D
ệ
ịnh vùng giả m o sao chép sẽ d a vào
s ư ng các vector tịnh tiến gi a các kh ư n
nhau.

12


2.2.1. Phƣơng pháp dựa trên khối

Hình 2.4 Hình ảnh minh họa phương pháp dựa trên khối

C

ặ
ểm chính c
hư n h n
phân chia hình ảnh u vào
thành các kh i chồn n nh . S
ặ ưn
a mỗi kh
ư c tách ra và
ư c sử dụn như
u vào cho kh i phù h p. Có nhiề
hí ể phân lo i các kh i
h
hư n h
nh
n . Đ i với kh i phù h p, có hai phân nhóm: kết h p chính
xác và kết h p m . S khác biệt gi
h n
ính n n
a kh i là trùng
hoặ ư n
. Kết h p chính xác ch tìm th y chính xác gi n như ản sao c a hình kh i
và s m nh mẽ c a nó là h n chế. Giá trị phù h p m ư c sử dụng rộn
h n
ị
th c tế h n. Để h h ính n n h i, h u hế
hư n h
hể ư c phân lo i
thành b n phân nhóm: D a trên th
ểm, d a trên chiều giả
ính n n

a trên
miền, d
n ư n ộ và t n s .
Phư n h d a trên kh
như
ểm là giả sử một ảnh
í h hước
M  N, mỗi kh
í h hước M0  N0 h h
ộ sử lý c a thuật toán là: (M 
2
N)  M0  N0. Đ
ột con s r t lớn ều này dẫn ến t
ộ xử lý c a thuật toán r t
chậm.

13


Hình 2.5 Ví dụ về phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên giảm số chiều
(a)Hình ảnh

n u. (b) Hình ảnh giả m o. Ba bản ồ trùng lặp c a hình ảnh giả m o với
m c ch ư ng JPEG (c) Q=50. (d) Q=70. (e) Q=100.

Hình 2.6 Ví dụ về phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên tần số
(a)Hình ảnh

n

u. (b) Hình ảnh giả m o. (c) mặt n phát hiện bởi KPCA. (d) mặt n
phát hiện bởi Wavelet.

14


Hình 2.7 Ví dụ phát hiện ảnh giả mạo, sao chép dựa trên bất biến mờ
(a)Hình ảnh

n

u. (b) Hình ảnh giả m o. (c) mặt n phát hiện

Hình 2.8 Ví dụ phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên cường độ
(a)Hình ảnh g c (b) Hình ảnh giả m o (c) Mặt n phát hiện

15