Xây dựng lược đồ thủy vân bền vững khóa công khai trên miền tần số

Xây dựng lược đồ thủy vân bền vững bằng khóa công khai. Nghiên cứu kỹ thuật trải phổ trên miền tần số, đảm bảo an toàn và hiệu quả. Giải pháp tối ưu cho bảo mật.

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2016

76
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU

DANH MỤC HÌNH VẼ

MỞ ĐẦU

1. CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ, GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN SỐ

1.1. Khái niệm ảnh số

1.2. Phân loại ảnh số

1.3. Một số khái niệm liên quan đến điểm ảnh

1.4. Histogram của ảnh

1.5. Định dạng ảnh bitmap và ảnh Jpeg

1.6. Một số mô hình màu

1.7. Kỹ thuật giấu tin

1.8. Khái niệm giấu tin

1.9. Mô hình kỹ thuật giấu tin

1.10. Các kỹ thuật giấu tin trong ảnh

1.11. Một số thuật toán giấu tin trên ảnh nhị phân

1.12. Thuật toán THA

1.13. Kỹ thuật thủy vân

1.14. Khái niệm thủy vân

1.15. Thủy vân khóa bí mật và thủy vân khóa công khai

1.16. Phân loại các kỹ thuật thủy vân

1.17. Mô hình hệ thống thuỷ vân

1.18. Các tính chất của hệ thuỷ vân

1.19. Những tấn công trên hệ thuỷ vân

1.20. Đánh giá chất lượng ảnh trong thuỷ vân

1.21. So sánh thuỷ vân tách được với thủy vân gốc

1.22. Ứng dụng của thủy vân số

2. CHƢƠNG II: THỦY VÂN BỀN VỮNG KHÓA CÔNG KHAI TRÊN MIỀN TẦN SỐ

2.1. Một số lƣợc đồ thủy vân trên miền tần số

2.2. Một số thuật toán thủy vân bền vững khóa công khai trên miền Cosine rời rạc (DCT)

2.3. Phép biến đổi DCT

2.4. Phép biến đổi DCT 1 - D

2.5. Phép biến đổi IDCT 1 - D

2.6. Phép biến đổi DCT 2 - D

2.7. Phép biến đổi IDCT 2 - D

2.8. Munir và thuật toán THLA

2.9. Thuật toán THLA

2.10. So sánh tính bền vững của thuật toán R.Munir và thuật toán THLA

3. CHƢƠNG III: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM

3.1. Thủy vân và bản quyền tác giả

3.2. Phân tích bài toán

3.3. Phát biểu bài toán

3.4. Hƣớng giải quyết bài toán

3.5. Phần mềm thử nghiệm thủy vân bền vững trên miền DCT

3.6. Giao diện chính của chương trình

3.7. Các hình thức tấn công

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Thủy Vân Số Bảo vệ Bản quyền hiệu quả

Ngày nay, Internet đã trở thành phương tiện truyền tải thông tin hiệu quả. Tuy nhiên, việc quản lý và khai thác thông tin đôi khi không kiểm soát được do nạn sao chép bất hợp pháp và vi phạm bản quyền ngày càng gia tăng. Do đó, cần có các giải pháp chống sao chép để hạn chế việc vi phạm bản quyền các sản phẩm dữ liệu số. Một trong những giải pháp hữu hiệu là kỹ thuật thủy vân số. Thủy vân số dựa trên kết quả nghiên cứu của nhiều lĩnh vực như Mật mã học, kỹ thuật giấu tin, lý thuyết thống kê và xử lý tín hiệu số. Mục đích là nhúng một lượng thông tin có ích, gọi là thủy vân, vào sản phẩm số. Dựa trên mục đích sử dụng, lược đồ thủy vân được chia thành hai nhóm chính: thủy vân bền vữngthủy vân dễ vỡ. Thủy vân dễ vỡ được ứng dụng trong bài toán xác thực tính toàn vẹn dữ liệu số. Thủy vân bền vững được ứng dụng trong bài toán bảo vệ bản quyền đối với các sản phẩm số. Các thuật toán thủy vân có thể dùng khóa bí mật hoặc khóa công khai.

1.1. Giới thiệu chi tiết về kỹ thuật giấu tin Steganography

Giấu tin là kỹ thuật giấu thông tin vào một đối tượng dữ liệu khác. Khi giấu tin, cần bảo mật cho dữ liệu được giấu và bảo vệ đối tượng chứa tin. Mục tiêu của giấu tin mật là che giấu sự tồn tại của thông tin, trong khi thủy vân số tập trung vào việc bảo vệ bản quyền. Quá trình giấu tin bao gồm: Phương tiện chứa (ví dụ, tệp đa phương tiện), thông tin cần giấu, bộ nhúng (thuật toán giấu tin với khóa bí mật) và môi trường đã giấu tin. Quá trình giải mã bao gồm: Môi trường đã giấu tin, bộ giải mã, khóa giải mã và kết quả thu được (môi trường gốc và thông tin đã giấu). Tính an toàn của hệ thống giấu tin mật phụ thuộc vào độ phức tạp của các thuật toán thám mã. Các kỹ thuật giấu tin phổ biến bao gồm giấu tin trên miền không gian ảnh (thay đổi trực tiếp giá trị pixel) và trên miền biến đổi ảnh (sử dụng các phép biến đổi như Fourier, Cosine rời rạc (DCT), Wavelet).

1.2. Phân loại các kỹ thuật thủy vân số Digital Watermarking

Thủy vân số có thể được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí, bao gồm: Tính bền vững (bền vững hoặc dễ vỡ), tính trực quan (ẩn hoặc hiện) và khóa sử dụng (khóa bí mật hoặc khóa công khai). Thủy vân bền vững được thiết kế để chống lại các tấn công và vẫn có thể được phát hiện sau khi ảnh bị chỉnh sửa. Thủy vân dễ vỡ nhạy cảm với các thay đổi và được sử dụng để xác thực tính toàn vẹn của dữ liệu. Thủy vân ẩn không thể nhìn thấy bằng mắt thường và được sử dụng để bảo vệ bản quyền một cách bí mật. Thủy vân hiện có thể nhìn thấy được, ví dụ như logo hoặc nhãn hiệu. Thủy vân khóa bí mật sử dụng cùng một khóa để nhúng và trích xuất, trong khi thủy vân khóa công khai sử dụng các khóa khác nhau cho hai quá trình này, tăng cường bảo mật.

II. Thách thức Bảo vệ Bản quyền Vấn đề Giải pháp Thủy Vân

Trong môi trường số, việc bảo vệ bản quyền trở thành một thách thức lớn. Sao chép, phân phối trái phép nội dung số diễn ra phổ biến và dễ dàng. Các phương pháp chống sao chép truyền thống thường không hiệu quả. Thủy vân số nổi lên như một giải pháp tiềm năng, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần giải quyết. Các tấn công vào hệ thống thủy vân ngày càng tinh vi, đòi hỏi các thuật toán phải có tính mạnh mẽ (robust) cao. Việc cân bằng giữa tính bền vững của thủy vân, tính trong suốt (không ảnh hưởng đến chất lượng nội dung gốc) và dung lượng (watermark capacity) vẫn là một bài toán khó.

2.1. Các hình thức tấn công phổ biến vào hệ thống thủy vân số

Các hệ thống thủy vân phải đối mặt với nhiều hình thức tấn công khác nhau. Một số tấn công phổ biến bao gồm: Tấn công loại bỏ (cố gắng loại bỏ hoàn toàn thủy vân), tấn công làm nhiễu (thêm nhiễu để làm suy yếu thủy vân), tấn công hình học (thay đổi hình dạng hoặc kích thước của nội dung để làm sai lệch thủy vân), tấn công giao thức (khai thác các lỗ hổng trong giao thức thủy vân) và tấn công giả mạo (fake watermark).

2.2. Yêu cầu đặt ra đối với một hệ thống thủy vân số hiệu quả

Một hệ thống thủy vân hiệu quả cần đáp ứng các yêu cầu sau: Tính bền vững (robust): Thủy vân phải tồn tại ngay cả khi nội dung bị tấn công hoặc chỉnh sửa. Tính trong suốt (imperceptibility): Thủy vân không được làm ảnh hưởng đến chất lượng nội dung gốc. Tính an toàn (security): Khó khăn cho kẻ tấn công để loại bỏ, giả mạo hoặc phát hiện thủy vân. Dung lượng (capacity): Khả năng nhúng một lượng thông tin thủy vân đủ lớn.

2.3. Sự cần thiết của tính bảo mật khóa trong các hệ thống thủy vân

Trong các hệ thống thủy vân khóa bí mật, việc bảo mật khóa là rất quan trọng. Nếu khóa bị lộ, kẻ tấn công có thể dễ dàng loại bỏ hoặc giả mạo thủy vân. Thủy vân khóa công khai giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các khóa khác nhau cho quá trình nhúng và trích xuất. Khóa công khai có thể được chia sẻ rộng rãi mà không ảnh hưởng đến tính an toàn của hệ thống.

III. Kỹ thuật Trải Phổ Phương pháp Thủy Vân số Bền vững

Kỹ thuật trải phổ (spread spectrum) là một phương pháp thủy vân mạnh mẽ, giúp tăng cường tính bền vững của thủy vân trước các tấn công. Thay vì tập trung thủy vân vào một vài điểm cụ thể, kỹ thuật trải phổ phân tán thủy vân trên toàn bộ nội dung. Điều này làm cho việc loại bỏ thủy vân trở nên khó khăn hơn nhiều. Kỹ thuật trải phổ thường được sử dụng kết hợp với các phép biến đổi như DCT hoặc Wavelet.

3.1. Nguyên lý hoạt động cơ bản của kỹ thuật trải phổ

Kỹ thuật trải phổ hoạt động bằng cách trải một tín hiệu băng hẹp (ví dụ: thủy vân) trên một băng tần rộng hơn nhiều. Điều này được thực hiện bằng cách nhân tín hiệu băng hẹp với một chuỗi mã giả ngẫu nhiên (pseudo-random code). Ở phía trích xuất, chuỗi mã giả ngẫu nhiên tương tự được sử dụng để khôi phục tín hiệu thủy vân.

3.2. Ưu điểm của kỹ thuật trải phổ so với các phương pháp khác

Kỹ thuật trải phổ có nhiều ưu điểm so với các phương pháp thủy vân khác, bao gồm: Tính bền vững cao hơn trước các tấn công, khả năng chống nhiễu tốt hơn, tính bảo mật cao hơn (do sử dụng chuỗi mã giả ngẫu nhiên), cho phép nhúng nhiều thủy vân vào cùng một nội dung.

3.3. Cách tích hợp kỹ thuật trải phổ với biến đổi DCT

Để tích hợp kỹ thuật trải phổ với biến đổi DCT, thủy vân được trải phổ bằng một chuỗi mã giả ngẫu nhiên. Sau đó, tín hiệu đã được trải phổ được nhúng vào các hệ số DCT của nội dung gốc. Ở phía trích xuất, quá trình ngược lại được thực hiện để khôi phục thủy vân.

IV. Ứng dụng kỹ thuật Trải Phổ trong Bảo vệ Bản quyền Ảnh

Ảnh là một trong những đối tượng thường xuyên bị vi phạm bản quyền nhất. Kỹ thuật trải phổ có thể được sử dụng để bảo vệ bản quyền ảnh một cách hiệu quả. Thủy vân chứa thông tin bản quyền (ví dụ: tên tác giả, logo) được nhúng vào ảnh bằng kỹ thuật trải phổ. Ngay cả khi ảnh bị chỉnh sửa hoặc cắt xén, thủy vân vẫn có thể được trích xuất để chứng minh quyền sở hữu.

4.1. Quy trình nhúng thủy vân số sử dụng kỹ thuật trải phổ vào ảnh

Quy trình nhúng thủy vân sử dụng kỹ thuật trải phổ vào ảnh bao gồm các bước sau: 1. Chọn thủy vân (ví dụ: logo, chuỗi ký tự). 2. Tạo chuỗi mã giả ngẫu nhiên. 3. Trải phổ thủy vân bằng chuỗi mã. 4. Biến đổi ảnh sang miền tần số (ví dụ: sử dụng DCT). 5. Nhúng thủy vân đã trải phổ vào các hệ số tần số. 6. Biến đổi ngược về miền không gian.

4.2. Trích xuất và xác minh thủy vân từ ảnh đã được nhúng dấu

Để trích xuất và xác minh thủy vân, cần thực hiện các bước ngược lại: 1. Biến đổi ảnh sang miền tần số. 2. Sử dụng chuỗi mã giả ngẫu nhiên để khôi phục thủy vân đã trải phổ. 3. Xác minh tính hợp lệ của thủy vân.

V. Kết quả Nghiên cứu và Đánh giá Thuật toán Trải Phổ Thủy Vân

Nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của kỹ thuật trải phổ trong việc bảo vệ bản quyền ảnh. Các thuật toán trải phổ thủy vân thể hiện tính bền vững cao trước nhiều hình thức tấn công, bao gồm cắt xén, nén JPEG và thêm nhiễu. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện tính trong suốt và tăng dung lượng của thủy vân.

5.1. So sánh hiệu suất của các thuật toán trải phổ thủy vân khác nhau

Có nhiều thuật toán trải phổ thủy vân khác nhau, mỗi thuật toán có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Cần so sánh hiệu suất của các thuật toán này dựa trên các tiêu chí như tính bền vững, tính trong suốt, dung lượng và độ phức tạp tính toán.

5.2. Ảnh hưởng của các tham số đến chất lượng và độ bền của thủy vân

Các tham số của thuật toán trải phổ thủy vân, chẳng hạn như cường độ nhúng và chuỗi mã giả ngẫu nhiên, có ảnh hưởng lớn đến chất lượng và độ bền của thủy vân. Cần điều chỉnh các tham số này một cách cẩn thận để đạt được hiệu suất tối ưu.

5.3. Đánh giá khả năng chống lại các hình thức tấn công khác nhau

Cần đánh giá khả năng chống lại các hình thức tấn công khác nhau của thuật toán trải phổ thủy vân. Các hình thức tấn công cần xem xét bao gồm cắt xén, nén JPEG, thêm nhiễu, tấn công hình học và tấn công giao thức.

VI. Tương lai của Thủy Vân Số Xu hướng và Triển vọng Phát triển

Thủy vân số tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu sôi động với nhiều xu hướng và triển vọng phát triển. Các hướng nghiên cứu tiềm năng bao gồm: phát triển các thuật toán thủy vân dựa trên deep learning, tích hợp thủy vân với công nghệ blockchain để tăng cường tính minh bạch và an toàn, và phát triển các tiêu chuẩn thủy vân quốc tế.

6.1. Ứng dụng Deep Learning trong kỹ thuật thủy vân số

Deep learning có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán thủy vân có khả năng thích ứng với các loại nội dung khác nhau và chống lại các tấn công tinh vi hơn. Các mạng nơ-ron có thể được huấn luyện để nhúng và trích xuất thủy vân một cách hiệu quả, đồng thời duy trì tính trong suốt.

6.2. Kết hợp Blockchain để tăng cường tính an toàn và minh bạch

Công nghệ blockchain có thể được sử dụng để tạo ra một hệ thống quản lý bản quyền phi tập trung và minh bạch. Thông tin về thủy vân và quyền sở hữu có thể được lưu trữ trên blockchain, giúp ngăn chặn việc giả mạo và tranh chấp bản quyền.

6.3. Vai trò của tiêu chuẩn hóa trong việc thúc đẩy ứng dụng rộng rãi

Việc tiêu chuẩn hóa các thuật toán thủy vân và các giao thức liên quan sẽ giúp thúc đẩy ứng dụng rộng rãi của thủy vân số trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các tiêu chuẩn sẽ đảm bảo tính tương thích giữa các hệ thống và tạo ra một môi trường tin cậy cho việc giao dịch nội dung số.

22/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục và tài liệu tham khảo. Luận văn đƣợc bố cục gồm 3 chƣơng, cụ thể nhƣ sau: Chƣơng I: Tổng quan về ảnh số, giấu tin và thủy vân số. Chƣơng II. Thủy vân bền vững khóa công khai trên miền tần số Chƣơng III: Chƣơng trình thử nghiệm.

- Kết luận và những kiến nghị về hƣớng phát triển. Mặc dù trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn em đã rất nỗ lực và cố gắng. Tuy nhiên, do thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong nhận đƣợc sự đóng góp ý kiến, chỉ bảo của các thầy giáo, cô giáo và các bạn để luận văn hoàn thiện hơn. Em xin trân trọng cảm ơn! Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 3 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ, GIẤU TIN VÀ THỦY VÂN SỐ 1.

Khái niệm ảnh số Ảnh số là tập hợp bao gồm hữu hạn các phần tử đƣợc gọi là điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi một số hữu hạn các bit. Ảnh số đƣợc lƣợng tử từ ảnh liên tục. Vì vậy dữ liệu ảnh số có sự tƣơng quan cao, nghĩa là các điểm ảnh lân cận có giá trị xấp xỉ bằng nhau. Trên phƣơng diện toán học, ảnh số đƣợc xem nhƣ là một ma trận nguyên dƣơng gồm m hàng và n cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho một điểm ảnh.

Vì vậy, ta có thể xem việc xử lý ảnh số là việc xử lý ma trận nguyên, dƣơng. Phân loại ảnh số 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 tƣợng của ảnh. Nếu hai màu là đen và trắng thì gọi là ảnh đen trắng.

Nhƣ vậy, ảnh nhị phân đƣợc xem nhƣ 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. Nhƣ vậy, ảnh đa mức xám xem nhƣ là ma trận không âm có giá trị tối đa là 255. Mỗi điểm ảnh trong ảnh đa cấp xám biểu diễn cƣờng độ sáng của ảnh tại điểm đó.

Ảnh màu Ảnh màu là ảnh mà mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi một số byte (thƣờng là 3 byte) đại diện cho 3 thành phần màu khác nhau. Nó còn đƣợc Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 4 gọi là ảnh true color. Ảnh màu có thể xem nhƣ ma trận nguyên ứng với 3 thành phần màu của các điểm ảnh. Hệ màu RGB sẽ bao gồm 3 ma trận màu tƣơng ứng với các giá trị Red, Green và Blue.

Đây là hệ màu đƣợc sử dụng phổ biến nhất. Ngoài ra, ảnh cũng cũng có thể đƣợc phân thành hai loại: Ảnh có tần số cao và ảnh có tần số thấp. Một số khái niệm liên quan đến điểm ảnh Điểm ảnh Điểm ảnh là một phần tử ảnh, đơn vị thông tin nhỏ nhất trong một ảnh dạng raster. Điểm ảnh còn đƣợc gọi là pixel hay picture element.

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 nhƣ sau: (x + 1, y); (x - 1, y); (x, y + 1); (x, y - 1) Tập hợp bốn điểm có tọa độ nhƣ trên đƣợc gọi là 4 - hàng xóm của điểm ảnh p, ký hiệu N4(p). Khoảng các từ bốn điểm này đến p có giá trị đúng bằng một đơn vị khoảng cách. Trong trƣờng hợp p nằm ở biên của ảnh, một số hàng xóm của p sẽ nằm ở bên ngoài ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.

Histogram của ảnh Histogram là bảng thống kê tần suất giá trị cƣờng độ sáng của các điểm ảnh. Đối với ảnh màu, cƣờng độ sáng của một điểm ảnh đƣợc xác định theo công thức: Y = 0.114B Trong đó: - Y là cƣờng độ sáng của ảnh. - là giá trị các thành phần màu. Ví dụ: Ta có thể xác định đƣợc biểu đồ histogram của ảnh đa cấp xám Lena nhƣ hình dƣới đây (a) Ảnh Lena.bmp (b) Biểu đồ Histogram Hình 1.

Biểu đồ histogram của ảnh đa cấp xám Lena 1. Định dạng ảnh bitmap và ảnh Jpeg Ảnh bitmap - Ảnh bitmap còn đƣợc biết đến với tên tiếng anh khác là Windows bitmap, là một định dạng khá phổ biến trong đồ họa máy vi tính. Các tệp ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 6 lƣu dƣới dạng bitmap thƣờng có đuôi là. - Các thuộc tính cơ bản của một tệp ảnh bitmap: + Số bit trên mỗi điểm ảnh thƣờng đƣợc ký hiệu bởi n.

Một ảnh bitmap n -bit có 2n màu. n có thể nhận các giá trị sau:  n = 1 ảnh đen trắng  n = 4  ảnh 16 màu  n = 8  ảnh 256 màu\  n = 16  ảnh 65536 màu  n = 24  ảnh 16 triệu màu Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu và càng rõ nét hơn.Nhƣ vậy ảnh bitmap có n24 màu có chất lƣợng hình ảnh trung thực nhất. + Chiều cao của ảnh cho bởi các điểm ảnh. + Chiều rộng của ảnh cho bởi các điểm ảnh - Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần: Hình 1.

Cấu trúc tệp ảnh bitmap Bitmap Header (14 bytes): chứa các thông tin giúp ta nhận dạng tệp tin bitmap. Bitmap Information (40 bytes): lƣu một số thông tin chi tiết giúp ta hiển thị ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 7 Color Palette (4*x bytes với x là số màu của ảnh): định nghĩa các màu sẽ đƣợc sử dụng trong ảnh. Bitmap Data: vùng này lƣu dữ liệu ảnh.

Ảnh bitmap có một đặc điểm nổi bật là tệp tin hình ảnh thƣờng không đƣợc nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Vì vậy khi lƣu ảnh, các điểm ảnh đƣợc ghi trực tiếp vào tệp tin. Mỗi điểm ảnh sẽ đƣợc mô tả bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lƣu dƣới dạng BMP thƣờng có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh đƣợc nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).

Ảnh JPEG - Ảnh JPEG là một định dạng ảnh đã qua xử lý nén ảnh, thuật toán nén là thuật toán JPEG (Joint Photographic Experts Group) - một trong những phƣơng pháp nén ảnh hiệu quả, có tỷ lệ nén ảnh tới vài chục lần. Tuy nhiên ảnh sau khi giải nén sẽ khác với ảnh ban đầu. Chất lƣợng ảnh sẽ bị suy giảm sau khi giải nén. Sự suy giảm này tăng dần theo hệ số nén.

Tuy nhiên sự mất mát thông tin này là có thể chấp nhận đƣợc và việc loại bỏ những thông tin không cần thiết đƣợc dựa trên những nghiên cứu về hệ nhãn thị của mắt ngƣời. - Ảnh JPEG có một số đặc điểm sau: + Ảnh có dung lƣợng nhỏ, dùng phổ biến trên các thiết bị di động, các trang web. + Ảnh JPEG có thể hiển thị các hình ảnh với các màu chính xác (true- colour), có thể lên đến 16 triệu màu. + Ảnh sử dụng thuật toán nén JPEG sẽ bị mất thông tin so với ảnh gốc.

Do đó một số đƣờng bao giữa các khối màu sẽ xuất hiện điểm mờ, và các vùng sẽ mất đi sự rõ nét. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www. Một số mô hình màu Một mô hình màu là một mô hình toán học trừu tƣợng. Nó mô tả cách các màu sắc có thể đƣợc biểu diễn nhƣ là bộ dữ liệu số, thƣờng là ba hoặc bốn giá trị hoặc các thành phần màu sắc.

Ngƣời ta chia ra thành nhiều mô hình màu khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng của từng lĩnh vực cụ thể. Dƣới đây là hai mô hình màu đƣợc đề cập đến trong nội dung chƣơng II. Mô hình RGB Mô hình màu RGB là mô hình gồm ba màu gốc trong các mô hình ánh sáng bổ sung: màu đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue). Trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam đƣợc tổ hợp với nhau theo nhiều phƣơng thức khác nhau để tạo thành các màu khác.4: Mô hình màu RGB Mô hình RGB tự bản thân nó không định nghĩa đƣợc màu “đỏ”, “xanh lá cây” và “xanh lam” một cách chính xác.

Vì vậy với cùng các giá trị nhƣ nhau của RGB có thể mô tả các màu tƣơng đối khác nhau trên các thiết bị khác nhau có cùng một mô hình màu. Mô hình RGB làm việc tốt với các thiết bị phát quang sử dụng ánh sáng trắng làm cơ sở. Vì vậy mô hình RGB đƣợc sử dụng cho các màu thể hiện trên màn hình máy tính cũng nhƣ các màu trong thiết kế Web đƣợc chiếu qua các màn hình hay máy chiếu dùng ánh sáng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 9 Trong biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng số bít màu là 16, 24, 32 hoặc 48.

Ảnh có số bít càng cao thì càng biểu diễn chính xác màu sắc của điểm ảnh. Mô hình YCbCr Mô hình YCbCr quy định một không gian màu đƣợc tạo bởi 3 thành phần: Y, Cb, Cr. Trong đó thành phần Y thể hiện độ chói của một điểm, hai thành phần Cb và Cr đại diện cho màu của điểm ảnh, thành phần xanh lam (Cb) và thành phần màu đỏ (Cr).5: Mô hình màu YCbCr Mô hình màu YCbCr đƣợc sử dụng trong truyền hình số cũng nhƣ trong DVD. Đây là chuẩn ở phần lớn các nƣớc trên thế giới.

Mô hình YCbCr giúp tăng tỷ lệ nén mà không làm giảm đáng kể chất lƣợng ảnh. Việc nén hiệu quả hơn với thông tin về độ sáng – thông tin ảnh hƣởng nhiều hơn đến cảm nhận chất lƣợng ảnh của ngƣời xem. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 10 Dƣới đây là các công thức sau có thể dùng để tính toán các thành phần Y, Cb và Cr trong mô hinh màu YcbCr từ các thành phần R, G và B trong mô hình RGB: Y = 0. Kỹ thuật giấu tin 1.

Khái niệm giấu tin Giấu tin là một kỹ thuật giấu một lƣợng thông tin số nào đó vào một đối tƣợng dữ liệu khác. Khi giấu tin ta phải đảm bảo đạt đƣợc hai mục đích: bảo mật cho dữ liệu đƣợc đem giấu và đồng thời cũng phải bảo vệ cho chính đối tƣợng đƣợc giấu tin ở bên trong. Từ mục đích trên ngƣời ta chia giấu tin thành hai hƣớng.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ