Chương 1 trình bày tổng quan về các kiến thức cơ bản về ảnh số, một số phép biến đổi ma trận, khái niệm về giấu tin và thủy vân số. Chương 2: MỘT SỐ LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI SVD VÀ QR z Trang 10 Chương 2 trình bày các kết quả nghiên cứu về thủy vân số dựa trên các phép biến đổi SVD và QR đã được công bố và đề xuất hai lược đồ thủy vân mới sử dụng biến đổi QR. Chương 3: MỘT SỐ NHẬN XÉT VỀ LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN ĐỀ XUẤT VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM Chương 3 trình bày các phân tích, đánh giá và so sánh giữa các lược đồ thủy vân đã trình bày trong chương 2. Đồng thời tác giả cũng đưa ra kết quả chương trình thử nghiệm cho các lược đồ trên.
z Trang 11 CÁC KHÁI NIỆM CƠ SỞ Tóm tắt: Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về ảnh số, các phép biến đổi ma trận thường dùng trong xử lý ảnh, các khái niệm về giấu tin, thủy vân số. Khái niệm và phân loại ảnh số Ảnh số là tập hợp bao gồm hữu hạn các phần tử được gọi là điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi một số hữu hạn các bit. Trên phương diện toán học, ảnh số được xem như là một ma trận nguyên dương gồm m hàng và n cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho một điểm ảnh. Dựa theo màu sắc ta có thể chia ảnh số thành 3 loại cơ bản: Ảnh nhị phân, ảnh đa cấp xám và ảnh màu (true color).
Ảnh nhị phân Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có hai màu, một màu đại diện cho màu nền và màu còn lại cho đối tượng của ảnh. Nếu hai màu là đen và trắng thì gọi là ảnh đen trắng. Như vậy, ảnh nhị phân được xem như một ma trận nhị phân. Ảnh đa mức xám Ảnh đa cấp xám là ảnh có thể nhận tối đa 256 mức sáng khác nhau trong khoảng màu đen - màu trắng.
Như vậy, ảnh đa mức xám xem như là ma trận không âm có giá trị tối đa là 255. Mỗi điểm ảnh trong ảnh đa cấp xám biểu diễn cường độ sáng của ảnh tại điểm đó. Ảnh màu Ảnh màu hay còn gọi là ảnh true color, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi một số byte (thường là 3 byte) đại diện cho 3 thành phần màu và như vậy, ảnh màu có thể xem như 3 ma trận nguyên ứng với 3 thành phần màu của các điểm ảnh. Hệ màu RGB sẽ bao gồm 3 ma trận màu tương ứng với các giá trị Red, Green và Blue.
Đây là hệ màu được sử dụng phổ biến nhất. Ngoài ra, ảnh cũng cũng có thể được phân thành hai loại: Ảnh có tần số cao và ảnh có tần số thấp. Điểm ảnh Điểm ảnh (pixel, picture element) là một phần tử ảnh, đơn vị thông tin nhỏ nhất trong một ảnh dạng raster. Ảnh số (digital image) là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh.
Ảnh số có thể được biểu diễn dưới dạng một ma trận 2 chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh. Biểu diễn các điểm ảnh trong ảnh số Hàng xóm của một điểm ảnh (Neighbors of a Pixel) Một điểm ảnh p trong hệ tọa độ (x,y) có 4 hàng xóm bên cạnh theo chiều dọc và chiều ngang với tọa độ như sau: (x + 1, y) ; (x - 1, y) ; (x, y + 1) ; (x, y - 1) Tập hợp bốn pixel có tọa độ như trên được gọi là 4-hàng xóm của p, ký hiệu N4(p). Khoảng các từ bốn điểm này đến p có giá trị đúng bằng một đơn vị khoảng cách. Trong trường hợp p nằm ở biên của ảnh, một số hàng xóm của p sẽ nằm ở bên ngoài ảnh.
Bốn điểm có tọa độ sau được gọi là “Hàng xóm chéo – Diagonal Neighbors” của p, ký hiệu ND(p): (x + 1, y + 1) ; (x + 1, y - 1) ; (x - 1, y + 1) ; (x - 1, y - 1) ND(p) cùng với N4(p) được gọi là N8(p), tức là 8 hàng xóm của p. Tương tự như trên thì N8(p) cũng sẽ có các điểm ở bên ngoài ảnh nếu p là một điểm trên biên của ảnh. Điểm ảnh liền kề (Adjacency) Định nghĩa V là tập các giá trị cường độ sáng của ảnh. Tập V được dùng để xác định các điểm ảnh liền kề.
Ví dụ với ảnh nhị phân V = {0, 1}; ảnh đa cấp xám thì V = {0, 1, 2 , …, 255}. Có ba kiểu liền kề: a) 4-adjacency: Hai điểm ảnh p và q trong tập V được gọi là 4-adjacency nếu q thuộc tập N4(p). b) 8-adjacency: Hai điểm ảnh p và q trong tập V được gọi là 8-adjacency nếu q thuộc tập N8(p). c) m-adjacency: Hai điểm ảnh p và q trong tập V được gọi là 8-adjacency nếu thỏa mãn một trong hai điều kiện sau: - q thuộc tập N4(p) - q thuộc tập ND(p) và tập N4(p) ∩ N4(q) = Ø z Trang 13 1.
Màu và mô hình màu Một mô hình màu là một mô hình toán học trừu tượng mô tả cách các màu sắc có thể được biểu diễn như là bộ dữ liệu số, thường là ba hoặc bốn giá trị hoặc các thành phần màu sắc. Người ta chia ra thành nhiều mô hình màu khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng của từng lĩnh vực. Dưới đây là các mô hình màu được dùng phổ biến nhất. Mô hình RGB Mô hình màu RGB sử dụng mô hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác.
Từ viết tắt RGB trong tiếng Anh có nghĩa là đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue), là ba màu gốc trong các mô hình ánh sáng bổ sung. Tổ hợp màu Red-Green-Blue trong hệ màu RGB Cũng lưu ý rằng mô hình màu RGB tự bản thân nó không định nghĩa thế nào là "đỏ", "xanh lá cây" và "xanh lam" một cách chính xác, vì thế với cùng các giá trị như nhau của RGB có thể mô tả các màu tương đối khác nhau trên các thiết bị khác nhau có cùng một mô hình màu. Mô hình RGB sẽ làm việc tốt với các thiết bị phát quang sử dụng ánh sáng trắng làm cơ sở. Vì vậy mô hình RGB được sử dụng cho các màu thể hiện trên màn hình máy tính cũng như các màu trong thiết kế Web được chiếu qua các màn hình hay máy chiếu dùng ánh sáng.
Trong biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng số bit màu là 16, 24, 32 hoặc 48. Ảnh có số bit càng cao thì càng biểu diễn chính xác màu sắc của điểm ảnh. Mô hình CMYK Từ CMYK (hay YMCK) là một mô hình màu được sử dụng nhiều trong in ấn. Mô hình màu này dựa trên cơ sở trộn các chất màu của các màu sau: C = Cyan - màu xanh lơ M = Magenta - màu cánh sen hay hồng sẫm z Trang 14 Y = Yellow - màu vàng K = Key - màu đen (Ký hiệu là K vì màu Black đã dùng ký hiệu B trong mô hình RGB).
Tổ hợp các màu trong mô hình màu CMYK Nguyên lý làm việc của CMYK là trên cơ sở hấp thụ ánh sáng. Màu mà chúng ta nhìn thấy là từ phần của ánh sáng không bị hấp thụ. Trong CMYK, hồng sẫm cộng với vàng sẽ cho màu đỏ, cánh sen cộng với xanh lơ cho màu xanh lam, xanh lơ cộng với vàng sinh ra màu xanh lá cây và tổ hợp của các màu xanh lơ, cánh sen và vàng tạo ra màu đen. Vì màu “đen” sinh ra bởi việc trộn các màu gốc loại trừ là không thực sự giống như mực đen thật sự hay màu đen của vật đen tuyệt đối (là vật hấp thụ toàn bộ ánh sáng), việc in ấn trên cơ sở bốn màu (đôi khi gọi là in các màu mặc dù điều này không chính xác) phải sử dụng mực đen để bổ sung thêm vào với các màu gốc loại trừ là các màu vàng, cánh sen và xanh lơ.
Việc sử dụng công nghệ in ấn bốn màu sinh ra kết quả in ấn cuối cùng rất cao cấp với độ tương phản cao hơn. Tuy nhiên màu của vật thể mà người ta nhìn thấy trên màn hình máy tính thông thường có sự sai khác chút ít với màu của nó khi in ra vì các mô hình màu CMYK và RGB (sử dụng trong màn hình máy tính) có các gam màu khác nhau. Mô hình màu RGB là mô hình dựa trên cơ sở phát xạ ánh sáng trong khi mô hình CMYK làm việc theo cơ chế hấp thụ ánh sáng. Mô hình HSB Mô hình màu HSB, còn gọi là mô hình màu HSV, là một mô hình màu dựa trên ba giá trị: H: (Hue) Vùng màu S: (Saturation) Độ bão hòa màu B (hay V): (Bright hay Value) Độ sáng z Trang 15 Mô hình YUV Mô hình YUV quy định một không gian màu được tạo bởi một độ sáng và hai thành phần màu (chrominance).
YUV được sử dụng trong hệ thống phát sóng truyền hình theo chuẩn PAL, đây là chuẩn ở phần lớn các nước trên thế giới. Mô hình YUV giúp tạo ra màu đúng với nhận thức của con người hơn chuẩn RGB (được dùng trong các thiết bị đồ hoạ máy tính) nhưng không chuẩn bằng không gian màu HSV. Mặt phẳng màu U-V tại giá trị Y = 0.5 Trong mô hình YUV, Y đại diện cho thành phần độ sáng, U và V là đại diện cho các thành phần màu. Không gian màu YCbCr hay YPbPr, được sử dụng trong các thiết bị phát hình, đều xuất phát từ mô hình màu YUV (Cb/Pb và Cr/Pr là những phiên bản biến thể của U và V), và đôi khi bị gọi một cách không chính xác là “YUV”.
Không gian màu YIQ được dùng trong các hệ thống truyền hình NTSC cũng liên quan đến YUV, tuy nhiên lại đơn giản hơn YUV nhiều. Các tín hiệu YUV đều xuất phát từ các nguồn RGB. Các giá trị trọng số R, G và B được cộng lại với nhau để tạo ra một tín hiệu Y đơn để biểu diễn độ sáng chung tại một điểm. Tín hiệu U sau đó được tạo ra bằng cách trừ Y khỏi tín hiệu xanh lam (B của RGB) và được nhân với một tỉ lệ nhất định, còn V được tính bằng cách trừ Y khỏi màu đỏ (R của RGB) và nhân tỉ lệ với một hệ số khác.
Các công thức sau có thể dùng để tính toán Y, U và V từ R, G và B: 1. Histogram Histogram là khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. Histogram là bảng thống kê tần suất giá trị cường độ sáng của các điểm ảnh.