Bảo Vệ Bản Quyền Ảnh Màu Kỹ Thuật Số Bằng Lược Đồ Thủy Vân Dựa Vào DFT và SIFT

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số bằng lược đồ thủy vân dựa vào phép biến đổi dft kết hợp với, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Hà Trọng Thắng
• Người hướng dẫn: PGS TS Bùi Thế Hồng
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Bảo Vệ Bản Quyền Ảnh Màu Kỹ Thuật Số Bằng Thủy Vân DFT và SIFT
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng quan về bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số

Bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số là một vấn đề quan trọng trong thời đại công nghệ số hiện nay. Với sự phát triển của các công nghệ chỉnh sửa và sao chép, việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ cho các sản phẩm số trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Kỹ thuật thủy vân số (Digital Watermarking) đã được phát triển như một giải pháp hiệu quả để nhúng thông tin bản quyền vào trong ảnh mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Thủy vân không chỉ giúp xác định quyền sở hữu mà còn có thể phát hiện các hành vi xâm phạm bản quyền.

1.1. Khái niệm về thủy vân và ứng dụng của nó

Thủy vân là một kỹ thuật nhúng thông tin vào trong ảnh mà không làm thay đổi đáng kể chất lượng hình ảnh. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi trong việc bảo vệ bản quyền ảnh, video và các sản phẩm số khác. Thủy vân có thể được phân loại thành hai loại chính: thủy vân bền vững và thủy vân dễ vỡ, mỗi loại phục vụ cho những mục đích khác nhau.

1.2. Tầm quan trọng của bảo vệ bản quyền ảnh

Bảo vệ bản quyền ảnh không chỉ giúp các tác giả và nghệ sĩ bảo vệ quyền lợi của mình mà còn góp phần duy trì giá trị của sản phẩm sáng tạo. Việc sử dụng thủy vân giúp ngăn chặn việc sao chép trái phép và đảm bảo rằng các tác phẩm được công nhận đúng cách.

II. Những thách thức trong bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số

Mặc dù có nhiều phương pháp bảo vệ bản quyền, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc thực hiện. Các tấn công có chủ đích và không có chủ đích có thể làm giảm hiệu quả của các kỹ thuật thủy vân. Các phương pháp như nén ảnh, biến đổi hình học và các tấn công khác có thể làm hỏng hoặc xóa bỏ thông tin thủy vân.

2.1. Các loại tấn công phổ biến đối với thủy vân

Các tấn công phổ biến bao gồm biến đổi tín hiệu, nén mất thông tin, và các biến đổi hình học như xoay, lật. Những tấn công này có thể làm mất tính đồng bộ của thủy vân, dẫn đến việc không thể trích xuất thông tin bản quyền.

2.2. Tác động của các tấn công đến chất lượng ảnh

Các tấn công có thể làm giảm chất lượng ảnh, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Điều này không chỉ gây thiệt hại cho tác giả mà còn làm giảm giá trị của sản phẩm số trên thị trường.

III. Phương pháp bảo vệ bản quyền ảnh bằng thủy vân DFT và SIFT

Phương pháp thủy vân dựa trên phép biến đổi Fourier rời rạc (DFT) kết hợp với phép biến đổi đặc trưng bất biến tỷ lệ (SIFT) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc bảo vệ bản quyền ảnh. Kỹ thuật này cho phép nhúng thông tin bản quyền vào ảnh mà vẫn giữ được tính bền vững trước các tấn công hình học.

3.1. Nguyên lý hoạt động của DFT trong thủy vân

Phép biến đổi Fourier rời rạc (DFT) giúp chuyển đổi ảnh từ miền không gian sang miền tần số, cho phép nhúng thông tin thủy vân vào các hệ số tần số mà không làm giảm chất lượng hình ảnh. Điều này giúp tăng cường tính bền vững của thủy vân.

3.2. Vai trò của SIFT trong việc phát hiện thủy vân

Phép biến đổi SIFT giúp phát hiện các điểm đặc trưng trong ảnh, cho phép khôi phục ảnh gần đúng với ảnh gốc. Điều này rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng thông tin thủy vân vẫn có thể được trích xuất ngay cả khi ảnh bị biến dạng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của thủy vân DFT và SIFT trong bảo vệ bản quyền

Các ứng dụng thực tiễn của thủy vân DFT và SIFT rất đa dạng, từ bảo vệ bản quyền cho các tác phẩm nghệ thuật đến việc xác thực thông tin trong các sản phẩm số. Kỹ thuật này đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm truyền thông, giải trí và thương mại điện tử.

4.1. Bảo vệ bản quyền trong ngành nghệ thuật

Trong ngành nghệ thuật, thủy vân giúp các nghệ sĩ bảo vệ tác phẩm của mình khỏi việc sao chép trái phép. Việc nhúng thông tin bản quyền vào trong ảnh giúp xác định quyền sở hữu và ngăn chặn hành vi xâm phạm.

4.2. Ứng dụng trong thương mại điện tử

Trong thương mại điện tử, thủy vân giúp bảo vệ hình ảnh sản phẩm khỏi việc sao chép và sử dụng trái phép. Điều này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà sản xuất mà còn đảm bảo tính minh bạch trong giao dịch.

V. Kết luận và tương lai của bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số

Bảo vệ bản quyền ảnh màu kỹ thuật số là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng. Với sự tiến bộ của công nghệ, các phương pháp bảo vệ bản quyền ngày càng trở nên hiệu quả hơn. Tuy nhiên, vẫn cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật mới để đối phó với các thách thức trong tương lai.

5.1. Xu hướng phát triển của công nghệ thủy vân

Công nghệ thủy vân đang ngày càng được cải tiến với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy. Những công nghệ này có thể giúp nâng cao tính bền vững và khả năng phát hiện của thủy vân.

5.2. Tương lai của bảo vệ bản quyền trong môi trường số

Trong tương lai, việc bảo vệ bản quyền sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết khi mà số lượng sản phẩm số ngày càng tăng. Các giải pháp bảo vệ bản quyền cần phải được cập nhật và cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ THỦY VÂN SỐ Trong chương này trình bày khái quát những kiến thức cơ bản về thủy vân số, những kiểu tấn công đối với thủy vân, phân loại, ứng dụng và một số kỹ thuật thủy vân trên ảnh số. So sánh giữa kỹ thuật giấu tin và thủy vân trên ảnh số.1 Giới thiệu về thủy vân Phương pháp thủy vân đầu tiên được thực hiện là thủy vân trên giấy. Đó là một thông tin nhỏ được nhúng chìm trong giấy để thể hiện bản gốc hoặc bản chính thức. Theo Hartung và Kutter, thủy vân trên giấy đã bắt đầu được sử dụng vào năm 1292 ở Fabriano, Italy – nơi được coi là nơi sinh của thủy vân.

Sau đó, thủy vân đã nhanh chóng lan rộng trên toàn Italy và rồi trên các nước châu Âu và Mỹ. Ban đầu, thủy vân giấy được dùng với mục đích xác định nhãn hàng và nhà máy sản xuất. Sau này được sử dụng để xác định định dạng, chất lượng và độ dài, ngày tháng của sản phẩm. Đến thế kỷ thứ 18, nó bắt đầu được dùng cho tiền tệ và cho đến nay thủy vân vẫn là một công cụ được dùng rộng rãi với mục đích bảo mật cho tiền tệ, chống làm tiền giả.

Thuật ngữ “thủy vân” (watermarking) được đưa ra vào cuối thế 18, nó bắt nguồn từ một loại mực vô hình khi viết lên giấy và chỉ hiển thị khi nhúng giấy đó vào nước. Năm 1988, Komatsu và Tominaga đã đưa ra thuật ngữ “thủy vân số” (Digital watermarking). Trong môi trường phân phối điện tử đang phát triển như hiện nay, việc bảo vệ bản quyền tác giả đối với các sản phẩm số trở nên rất cần thiết. Hiện tại đã có khá nhiều lược đồ thuỷ vân nhằm bảo vệ quyền sở hữu của các bức ảnh số thông qua các thông tin được nhúng trong ảnh.

Có thể chia các kỹ thuật thuỷ vân theo hai hướng tiếp cận chính: 5 Hướng thứ nhất dựa trên miền không gian ảnh, tức là tiến hành khảo sát tín hiệu và hệ thống rời rạc một cách trực tiếp trên miền giá trị rời rạc của các điểm ảnh gọi là trên miền biến số độc lập tự nhiên. Sau đó, tìm cách nhúng các thông tin bản quyền vào ảnh bằng cách thay đổi các giá trị điểm ảnh sao cho không ảnh hưởng nhiều đến chất lượng ảnh và đảm bảo sự bền vững của thông tin nhúng trước những tấn công có thể có đối với bức ảnh đã nhúng thuỷ vân. Điển hình cho cách tiếp cận này là phương pháp tách bit ít quan trọng nhất LSB (Least Significant Bit) và phương pháp sử dụng ma trận số giả ngẫu nhiên. Hướng thứ hai là sử dụng các phương pháp khảo sát gián tiếp khác thông qua các kỹ thuật biến đổi.

Các kỹ thuật biến đổi này làm nhiệm vụ chuyển miền biến số độc lập sang các miền khác và như vậy tín hiệu và hệ thống rời rạc sẽ được biểu diễn trong các miền mới với các biến số mới. Phương pháp biến đổi này cũng giống như phương pháp đổi biến trong phép tính tích phân hay phương pháp đổi hệ tọa độ trong giải tích của toán phổ thông quen thuộc. Sau đó, tìm cách nhúng thuỷ vân vào ảnh bằng cách thay đổi các hệ số biến đổi trong những miền thích hợp để đảm bảo chất lượng ảnh và sự bền vững của thuỷ vân sau khi nhúng. Phương pháp khảo sát gián tiếp sẽ làm đơn giản rất nhiều các công việc mà chúng ta gặp phải khi dùng phương pháp khảo sát trực tiếp trong miền biến số độc lập tự nhiên.

Có nhiều phép biến đổi cho dữ liệu ảnh trong đó có một số phương pháp biến đổi được sử dụng rất phổ biến như: Phép biến đổi cosine rời rạc (Discrete Cosine Transform - DCT), phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc (Discrete Wavelet Transform - DWT) và phép biến đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform - DFT).2 Giới thiệu về ảnh 1.1 Ảnh Là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau. Ảnh thường được biểu diễn bằng một ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh. + Ảnh nhị phân (đen trắng): là ảnh có giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 1 bit (giá trị 0 hoặc 1). Ví dụ về biểu diễn ảnh nhị phân: 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 + Ảnh xám: Giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 1 byte (8 bit) (1 byte biểu diễn: 28 = 256 mức, có giá trị từ 0 đến 255) Ví dụ về biểu diễn ảnh xám: 0 6 15 0 125 17 79 5 0 88 198 17 1 253 19 11 + Ảnh màu: thông thường, ảnh màu được tạo nên từ 3 ảnh xám đối với màu nền đỏ (RED), xanh lá cây (GREEN), xanh nước biển (BLUE).

Tất cả các màu trong tự nhiên đều có thể được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên 7 theo các tỷ lệ khác nhau. Người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3 = 224 ≈ 16,7 triệu màu. Ví dụ về biểu diễn ảnh màu: Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED: 0 6 215 0 25 17 179 5 0 88 18 17 10 253 19 7 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN: 0 6 15 0 12 0 79 5 0 188 19 170 1 53 19 1 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE: 0 16 15 0 125 0 179 5 0 26 55 17 1 0 1 68 8 1.2 Một số định dạng của ảnh + Ảnh BMP (Bitmap): Là định dạng được phát triển bởi Microsoft Corporation, được lưu trữ dưới dạng độc lập thiết bị cho phép Windows hiển thị dữ liệu không phụ thuộc vào khung chỉ định màu trên bất kì phần cứng nào. Tên mở rộng mặc định của một tập tin ảnh Bitmap là.

Cấu trúc của mỗi tập tin ảnh BMP gồm bốn phần:  Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap.  Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin giúp hiển thị ảnh.  Palette màu - Bảng màu của ảnh: định nghĩa các màu sẽ được sử dụng trong ảnh.  BitmapData - Dữ liệu ảnh: là phần chứa giá trị màu của điểm ảnh (pixel) trong BMP.

Các dòng ảnh được lưu từ dưới lên trên, các điểm ảnh được lưu từ trái sang phải. Giá trị của mỗi điểm ảnh là một chỉ số trỏ tới phần tử màu tương ứng của Palette màu. Thuộc tính BitCount (số bit cho một điểm ảnh - bit per pixel) của thành phần Bitmap Information cho biết số bit (có thể là 1, 4, 8, 16, 24) dành cho mỗi điểm ảnh và số lượng màu lớn nhất của ảnh. BitCount càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu, và càng rõ nét hơn.

Cụ thể các giá trị như sau: o 1: Bitmap là ảnh đen trắng, mỗi bit biểu diễn một điểm ảnh. Nếu bit mang giá trị 0 thì điểm ảnh là đen, bit mang gía trị 1 điểm ảnh là điểm trắng. o 4: Bitmap là ảnh 16 màu. o 8: Bitmap là ảnh 256 màu.

o 16: Bitmap là ảnh high color (216 = 65. 9 o 24: Bitmap là ảnh true color (224 ≈ 16 triệu màu), có chất lượng hình ảnh trung thực nhất. Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tốc độ vẽ và tốc độ xử lý nhanh, tập tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn JPEG, GIF hay PNG).

+ Ảnh JPEG (Joint Photographic Experts Group): Đây là một định dạng ảnh được hỗ trợ bởi nhiều trình duyệt Web. Ảnh JPEG được phát triển để nén dung lượng và lưu trữ ảnh chụp, và được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có nhiều màu sắc, ví dụ như là ảnh chụp được scan. File ảnh JPEG là ảnh Bitmap đã được nén lại. + Ảnh GIF (Graphics Interchange Format): Được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thay đổi.

Nó được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít hơn 256 màu, ví dụ như là ảnh hoạt hình hoặc là những bức vẽ với nhiều đường thẳng. File ảnh GIF là những ảnh Bitmap được nén lại. Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG: - Ảnh GIF nén lại theo cách dữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khi ảnh JPEG nén lại nhưng làm mất một số dữ liệu trong ảnh. - Ảnh GIF bị giới hạn bởi số màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnh JPEG không giới hạn số màu mà chúng sử dụng.

+ Ảnh PNG (Portable Network Graphics): Là một dạng hình ảnh sử dụng phương pháp nén dữ liệu mới - không làm mất đi dữ liệu gốc. PNG được tạo ra nhằm cải thiện và thay thế định dạng ảnh GIF. PNG nén tốt hơn và có nhiều tính năng kỹ thuật hay hơn GIF. Tất cả tính năng của GIF, trừ nén hoạt hình, đều được hỗ trợ bởi PNG.3 Những tấn công trên hệ thuỷ vân Phương pháp thuỷ vân cần chống lại được một số phép xử lý ảnh thông thường và một số tấn công có chủ đích.

Cho đến nay vẫn chưa có một hệ thống thuỷ vân hoàn hảo và cũng không rõ ràng việc liệu có tồn tại hay không một hệ thống thuỷ vân an toàn tuyệt đối. Vì vậy, trong thực tế thì thuỷ vân phải cân nhắc giữa bền vững với các thuộc tính khác như lượng thông tin giấu, tính ẩn… Dựa vào yêu cầu của ứng dụng mà sẽ ảnh hưởng đến phương pháp thuỷ vân. Dựa vào những biến đổi có chủ đích hay không có chủ đích đối với hệ thuỷ vân mà ta có thể phân biệt thành hai nhóm tấn công sau: một là các biến đổi được xem như là các nhiễu đối với dữ liệu, hai là làm mất tính đồng bộ để không thể lấy tin ra được. Dưới đây là một vài phép thay đổi trên ảnh số: - Biến đổi tín hiệu: làm sắc nét, thay đổi độ tương phản, màu, gamma… - Nhiễu cộng, nhiễu nhân… - Lọc tuyến tính - Nén mất thông tin - Biến đổi affine cục bộ hoặc toàn cục - Giảm dữ liệu: cropping, sửa histogram - Chuyển mã (gif  jpeg) - Chuyển đổi tương tự - số - Thuỷ vân nhiều lần Nguyên tắc cơ bản của phương pháp thuỷ vân là đảm bảo đủ tính bền vững sao cho các tấn công sẽ làm cho giá trị thương mại của ảnh gốc bị ảnh hưởng.