Một lược đồ thủy vân rỗng mới dựa trên các phép biến đổi DWT, DCT và SVD

Công nghệ thông tin<br /> <br /> MỘT LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN RỖNG MỚI DỰA TRÊN<br /> CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI DWT, DCT VÀ SVD<br /> Nguyễn Hiếu Cường, Cao Thị Luyên*<br /> Tóm tắt: Hiện nay thủy vân (watermarking) vẫn là một trong những phương<br /> pháp phổ biến nhất để bảo vệ bản quyền ảnh số. Các kỹ thuật thủy vân truyền thống<br /> đều phải nhúng một dấu thủy vân (watermark) vào ảnh cần bảo vệ, do đó sẽ ít nhiều<br /> ảnh hưởng đến chất lượng của ảnh. Thủy vân rỗng (zero-watermarking) là một cách<br /> tiếp cận mới, ở đó không cần phải nhúng trực tiếp dấu thủy vân vào ảnh gốc. Bản<br /> quyền của ảnh sẽ được xác định dựa trên đánh giá dấu thủy vân rỗng (zero<br /> watermark) đặc trưng cho mỗi ảnh. Do không phải nhúng dấu thủy vân vào ảnh, nên<br /> với cách tiếp cận này, chất lượng ảnh sẽ hoàn toàn không bị ảnh hưởng. Vấn đề<br /> quan trọng nhất khi thiết kế một lược đồ thủy vân rỗng là tính bền vững. Nói cách<br /> khác, ảnh thủy vân có thể được xác định đúng bản quyền ngay cả khi nó đã bị tấn<br /> công bởi một số thao tác xử lý ảnh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một lược<br /> đồ thủy vân rỗng mới sử dụng các phép biến đổi DWT (Discrete Wavelet<br /> Transform), DCT (Discrete Cosine Transform) và SVD (Singular Value<br /> Decomposition). Kết quả thử nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất có độ phức tạp tính<br /> toán thấp và bền vững trước một số phép tấn công phổ biến, như thêm nhiễu, làm<br /> mờ, lọc trung bình, nén JPEG.<br /> Từ khóa: Thủy vân rỗng; Bảo vệ bản quyền; DWT; DCT; SVD.<br /> 1. GIỚI THIỆU<br /> Ngày nay ảnh số rất thông dụng và là dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực. So<br /> với ảnh truyền thống dùng phim, ảnh số có nhiều ưu điểm như dễ dàng thu nhận, lưu<br /> trữ, chỉnh sửa và chia sẻ. Tuy nhiên, cũng do việc dễ dàng sao chép, chỉnh sửa, ảnh<br /> số cũng tạo ra những vấn đề mới cần được quan tâm, trong đó có việc bảo vệ bản<br /> quyền. Bảo vệ bản quyền các sản phẩm đa phương tiện ngày càng cấp thiết, nhất là<br /> từ khi có sự phổ biến rộng rãi của mạng Internet. Trong lĩnh vực an toàn dữ liệu, mã<br /> hóa là một biện pháp phổ biến. Tuy nhiên, với phương pháp mã hóa, một khi dữ liệu<br /> đã được giải mã, nó sẽ trở thành công khai và do đó sẽ không thể kiểm soát được<br /> việc sao chép, sửa đổi nữa [1]. Do đó, với dữ liệu đa phương tiện nói chung cũng<br /> như ảnh số nói riêng, chúng ta cần có một công cụ khác để có thể xác định, bảo vệ<br /> bản quyền ngay cả khi nội dung của dữ liệu là công khai.<br /> Thủy vân số (digital watermarking) là một công cụ được sử dụng phổ biến<br /> trong việc bảo vệ bản quyền ảnh số [2]. Trong các kỹ thuật thủy vân, người ta cần<br /> nhúng trước một số thông tin, gọi là dấu thủy vân (watermark) vào trong ảnh cần<br /> được bảo vệ. Việc nhúng thủy vân này cần đảm bảo không ảnh hưởng đến cảm<br /> nhận của mắt người về bức ảnh, đồng thời dấu thủy vân có thể trích ra được từ ảnh<br /> đã được nhúng để đánh giá bản quyền của bức ảnh đó.<br /> Tuy nhiên, việc nhúng một số thông tin vào ảnh sẽ ít nhiều ảnh hưởng đến chất<br /> lượng của ảnh. Điều này là khó chấp nhận với những dữ liệu ảnh có yêu cầu rất<br /> <br /> <br /> 124 N. H. Cường, C. T. Luyên, “Một lược đồ thủy phân rỗng mới … DWT, DCT và SVD.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> cao về bảo toàn chất lượng, ví dụ như trong các ứng dụng ảnh y tế. Phương pháp<br /> thủy vân rỗng (zero-watermarking) được nghiên cứu gần đây nhằm giải quyết các<br /> yêu cầu về bảo vệ bản quyền ảnh số mà không cần nhúng dấu thủy vân trực tiếp<br /> vào trong ảnh, do đó, không làm ảnh hưởng đến chất lượng của ảnh [3], [4].<br /> Trong các kỹ thuật thủy vân rỗng, ảnh cần bảo vệ bản quyền thường được phân<br /> hoạch thành các khối, sau đó các giá trị đặc trưng được trích ra từ từng khối ảnh.<br /> Dựa trên các giá trị đặc trưng này, một khóa K được tạo ra. Dấu thủy vân W (dữ<br /> liệu bản quyền) sẽ kết hợp với khóa K để tạo ra một dấu thủy vân rỗng ZW. Dấu<br /> thủy vân ZW có thể được lưu trữ tại một trung tâm xác thực có thẩm quyền để sử<br /> dụng khi cần xác thực bản quyền của ảnh.<br /> Trong khi thuật toán trích xuất các giá trị đặc trưng có thể công khai, do đó<br /> khóa K dễ dàng tính được khi có ảnh thì dấu thủy vân W là một thông tin bí mật,<br /> chỉ những người sở hữu hợp pháp bức ảnh biết. Khi cần xác định bản quyền của<br /> bức ảnh, người ta sẽ trích xuất các đặc trưng từ ảnh để tính khóa K * (bằng thuật<br /> toán dùng để tính khóa K ở trên), sau đó kết hợp K * với dấu thủy vân ZW (được<br /> lấy từ trung tâm xác thực) để nhận được W * . Khi cần xác định bản quyền, giá trị<br /> W của người sở hữu ảnh sẽ được mang ra so khớp với W * . Nếu W trùng với W *<br /> hoặc sự khác biệt là rất nhỏ (dưới một ngưỡng nào đó) thì có thể coi ảnh đó là có<br /> bản quyền hợp pháp.<br /> Các lược đồ thủy vân rỗng đều bao gồm một số bước cơ bản tương tự nhau.<br /> Trong những bước đó, sự khác nhau chủ yếu giữa các lược đồ là ở bước trích xuất<br /> các giá trị đặc trưng từ ảnh. Yêu cầu cơ bản của bước này là các giá trị được trích<br /> xuất cần phải bền vững trước một số phép tấn công có chủ ý nhằm làm sai lệch kết<br /> quả khi đối sánh và kiểm tra bản quyền. Theo hướng tiếp cận thủy vân rỗng, để<br /> trích chọn các giá trị đặc trưng, Ye [5] sử dụng phép phân tích ma trận SVD kết<br /> hợp với DCT, Zhou và Jin [6] sử dụng DWT và SVD. Rani và các đồng sự [7] đề<br /> xuất hai lược đồ kết hợp DWT và SVD, trong đó lược đồ thứ nhất chia ảnh thành<br /> các khối không chờm nhau và lược đồ thứ hai chia ảnh thành các khối chờm nhau.<br /> Thanh và Tanaka [8] sử dụng phân tích QR và biến đổi DCT một chiều (1-D DCT)<br /> trong bước trích chọn đặc trưng. Yang và các đồng sự [9] đề xuất một lược đồ sử<br /> dụng DWT, áp dụng để bảo vệ bản quyền dữ liệu âm thanh. Jalil và các đồng sự áp<br /> dụng thủy vân rỗng trong xác thực văn bản [10].<br /> Bài báo này nghiên cứu về phân tích SVD và áp dụng nó trong thiết kế các đặc<br /> trưng bền vững cho lược đồ thủy vân rỗng. Chúng tôi cải tiến phương pháp trích<br /> chọn đặc trưng bền vững của ảnh bằng cách áp dụng kết hợp các phép biến đổi<br /> DWT, DCT và SVD. Kết quả thực nghiệm cho thấy, lược đồ đề xuất nói chung<br /> bền vững hơn lược đồ thủy vân dựa trên SVD của Ye [5], cũng như lược đồ của<br /> Zhao và Jin [6].<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 125<br />  Công nghệ thông tin<br /> <br /> 2. MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ SỞ<br /> 2.1. Phép phân tích SVD<br /> Với phép phân tích SVD (Singular Value Decomposition), mọi ma trận thực A<br /> cỡ M×N luôn có thể khai triển được thành tích của ba ma trận thực như sau [14]:<br /> A  U  S V T<br /> Trong đó : U và V là các ma trận trực giao cấp và cấp , S là ma trận đường<br /> chéo có tính chất S(1,1) ≥ S(2,2) ≥ ... ≥ S(t, t) ≥ 0, với t = min {M, N}.<br /> Nhiều nghiên cứu, như trong [14], [15] đã chỉ ra rằng các hàng đầu tiên của ma<br /> trận U, các cột đầu tiên của ma trận V và các phần tử đầu tiên trên đường chéo<br /> chính của ma trận S có độ bền vững cao trước một số phép tấn công phổ biến, như<br /> thêm nhiễu, làm mờ, nén JPEG...<br /> 2.2. Xác định hệ số tương quan<br /> Để xác định độ bền vững của các lược đồ thủy vân, chúng tôi so sánh giữa dấu<br /> thủy vân W * trích từ ảnh bị tấn công với dấu thủy vân gốc W. Việc này được thực<br /> hiện thông qua ước lượng giá trị sai số ERR (W ,W * ) :<br /> 1 t<br /> ERR (W , W * )   | w i  w i* | (2.1)<br /> t i 1<br /> Trong đó W *  w1* ,..., wt*  là dấu thủy vân được lấy ra từ ảnh đã bị tấn công H * ,<br />  <br /> W  w1 ,..., wt là dấu thủy vân được trích ra từ ảnh gốc H.<br /> Để xác định bản quyền, hệ số ERR (W ,W * ) sẽ được so sánh với một ngưỡng T.<br /> Nếu ERR (W ,W * ) < T, tức là W * được coi là khá gần với W thì có thể kết luận ảnh<br /> H * là ảnh thuộc bản quyền của tác giả có ảnh H.<br /> 2.3. Một số lược đồ sử dụng SVD<br /> Trong phần này chúng tôi trình bày tóm tắt hai lược đồ thủy vân rỗng khá phổ<br /> biến dựa trên phân tích SVD của Ye [5] và của Zhou và Jin [6].<br /> 2.3.1. Lược đồ của Ye<br /> Đầu vào của thuật toán là một ảnh H có kích thước M×N. Để tạo các dấu hiệu<br /> đặc trưng, các bước thực hiện như sau:<br /> Bước 1: Phân hoạch ảnh H thành các khối ảnh không giao nhau (non-<br /> overlapping) có kích thước mỗi khối là m×n.<br /> Bước 2: Áp dụng SVD để biến đổi từng khối Hi thành tích của ba ma trận ,<br /> và với là ma trận đường chéo.<br /> Bước 3: Áp dụng DCT cho ma trận : =DCT( )<br /> Phép biến đổi DCT biến đổi khối từ miền không gian ảnh sang miền tần số,<br /> trong đó hệ số đầu tiên (hệ số DC) là tập trung nhiều nhất năng lượng của ảnh. Ký<br /> hiệu hệ số DC của ma trận là .<br /> <br /> <br /> <br /> 126 N. H. Cường, C. T. Luyên, “Một lược đồ thủy phân rỗng mới … DWT, DCT và SVD.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Bước 4: Khóa K là đặc trưng của ảnh và được tạo ra theo công thức sau:<br /> Nếu ≥ thì = 0 ngược lại thì = 1<br /> Trong đó ∈ 1, 2, … , × −1 .<br /> Khi cần xác nhận bản quyền của ảnh, người ta sẽ trích xuất các giá trị đặc trưng<br /> từ ảnh để đối sánh với K theo trình tự như dưới đây.<br /> Giả sử H * là ảnh cần được chứng minh là có bản quyền thì trước hết cần thực<br /> hiện các bước để trích xuất các đặc trưng từ H * :<br /> Bước 1: Phân hoạch ảnh H * thành các khối H i * không giao nhau và có kích<br /> thước là m×n.<br /> Bước 2: Áp dụng phân tích SVD cho từng khối H i * :<br /> U i × S i × ( Vi )T = SVD( H i ).<br /> * * * *<br /> <br /> <br /> <br /> Bước 3: Áp dụng DCT cho ma trận S i * :<br /> Gọi hệ số DC của ma trận hệ số Ti * là Di * .<br /> Bước 4: Sử dụng công thức như đã tính K để tính giá trị của K * như sau:<br /> * * * *<br /> Nếu D2 j ≥ D2 j 1 thì K j = 0 ngược lại K j = 1.<br /> <br /> Trong đó ∈ 1, 2, … , × −1 .<br /> Để xác định bản quyền của ảnh H * , cần tính giá trị sai số giữa K * và K. Nhược<br /> điểm của lược đồ này là trong thực tế ứng dụng vẫn có thể gây ra sự nhập nhằng<br /> khi có tranh chấp. Do không có bên thứ ba đáng tin cậy để làm trung gian, đối<br /> phương có thể nói rằng không có gì đảm bảo K là khóa hợp pháp tương ứng với<br /> bức ảnh đó. Phần tiếp theo, chúng tôi trình bày một lược đồ thủy vân rỗng khác, đề<br /> xuất bởi Zhou và Jin [6] trong đó giải quyết được vấn đề còn tồn tại trên.<br /> 2.3.2. Lược đồ của Zhou và Jin<br /> Trong thuật toán tạo khóa, đầu vào là một ảnh H có kích thước M×N, gồm các<br /> bước thực hiện như sau:<br /> Bước 1: Áp dụng DWT trên ảnh H rồi lấy ra phần tần số thấp L: L = DWT(H).<br /> Bước 2: Phân hoạch L thành các khối không chờm nhau có kích thước m×n.<br /> Bước 3: Áp dụng SVD cho từng khối : × × = SVD( ).<br /> Bước 4: Đặc trưng K được tính theo công thức sau:<br /> 1 ế ≥ <br /> =<br /> 0 ượ ạ<br /> Bước 5: Tính thủy vân rỗng ZW theo công thức: ZW = XOR(W, K)<br /> Trong đó W là dấu thủy vân bản quyền cho trước. Dấu thủy vân rỗng ZW sau<br /> khi được tạo ra sẽ được lưu tại một trung tâm xác thực có thẩm quyền. Khi cần<br /> chứng minh bản quyền với ảnh, giá trị ZW tương ứng sẽ được lấy ra để thực hiện<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 127<br />  Công nghệ thông tin<br /> <br /> việc xác định. Quá trình trích các đặc trưng từ một ảnh H * để khẳng định bản<br /> quyền được thực hiện theo chiều ngược lại, gồm các bước:<br /> Bước 1: Áp dụng DWT trên ảnh H * , sau đó lấy ra phần tần số thấp L* :<br /> L* = DWT ( H * ).<br /> Bước 2: Phân hoạch L* thành các khối Li * có kích thước m×n.<br /> Bước 3: Áp dụng SVD cho từng khối Li * : U i * × S i * × ( Vi * )T = SVD( Li * ).<br /> Xây dựng khóa L* dựa vào các đặc trưng của ảnh và công thức dùng để tính<br /> K* .<br /> Bước 4: Đặc trưng K* được tính theo công thức sau:<br /> ∗ 1 ế ∗ ≥ ∗<br /> <br /> =<br /> 0 ượ ạ<br /> Bước 5: Lấy dấu thủy vân ZW từ trung tâm xác thực, tính W * theo công thức:<br /> W * = XOR(ZW, K * )<br /> Bản quyền của ảnh sẽ được xác định thông qua đánh giá tương quan giữa W *<br /> và W.<br /> 3. ĐỀ XUẤT LƯỢC ĐỒ THỦY VÂN RỖNG<br /> Mục này trình bày đề xuất lược đồ thủy vân rỗng sử dụng các phép biến đổi<br /> DWT và DCT kết hợp với phép phân tích ma trận SVD và kết quả thử nghiệm so<br /> sánh lược đồ đề xuất với một số kỹ thuật thủy vân rỗng liên quan.<br /> 3.1. Lược đồ thủy vân rỗng<br /> - Quá trình tạo thủy vân rỗng<br /> Bước 1: Ảnh H được biến đổi DWT hai mức, sau đó lấy phần hệ số thấp L.<br /> Phân hoạch L thành các khối không giao nhau .<br /> Bước 2: Áp dụng SVD cho mỗi khối : Ui × Si × ViT = SVD( )<br /> Bước 3: Áp dụng phép biến đổi DCT cho các khối : = DCT( )<br /> Hệ số đầu tiên (1,1) là hệ số DC có giá trị lớn nhất, là nơi tập trung năng<br /> lượng chủ yếu của . Ký hiệu (1,1) là .<br /> Bước 4: Tính giá trị của khóa K theo công thức sau:<br /> Nếu > thì = 0, ngược lại thì = 1 với ∈ 1, 2, … , × −1 .<br /> Bước 5: Từ giá trị đặc trưng K và dấu thủy vân bí mật, tạo dấu thủy vân rỗng<br /> theo công thức: ZW = XOR(K, W).<br /> Dấu thủy vân ZW không được nhúng vào ảnh mà sẽ được gửi vào một trung<br /> tâm trung gian có thẩm quyền, thường được gọi là trung tâm xác thực.<br /> - Quá trình kiểm tra bản quyền của ảnh H * được thực hiện theo các bước sau:<br /> Bước 1: Trích các đặc trưng K * từ một ảnh H * được thực hiện tương tự như<br /> quá trình tạo thủy vân rỗng từ bước 1 đến bước 4 ở trên.<br /> <br /> <br /> 128 N. H. Cường, C. T. Luyên, “Một lược đồ thủy phân rỗng mới … DWT, DCT và SVD.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Bước 2: Dấu thủy vân rỗng ZW được lấy từ trung tâm xác thực để tính W * .<br /> Bước 3: Tính tương quan giữa W * và W được tính theo công thức (2.1).<br /> Nếu sai số nhỏ hơn một ngưỡng T nào đó thì H * được coi là thuộc bản quyền<br /> của tác giả có ảnh H.<br /> Kết quả thử nghiệm so sánh độ bền vững của thuật toán đề xuất với các lược đồ<br /> liên quan được trình bày trong phần tiếp theo.<br /> 3.2. Kết quả thử nghiệm<br /> Một thuật toán thủy vân được coi là bền vững nếu sau khi ảnh bị tấn công vẫn<br /> có thể trích ra được các đặc trưng cần thiết để xác định đúng bản quyền. Vì các<br /> lược đồ thủy vân rỗng không nhúng dấu thủy vân trực tiếp vào ảnh nên chất lượng<br /> ảnh không bị ảnh hưởng. Để có thể đánh giá độ bền vững của các lược đồ, chúng<br /> tôi áp dụng riêng rẽ các tấn công với các mức độ khác nhau lên các ảnh chuẩn<br /> được lấy trong cơ sở dữ liệu ảnh USC-SIPI để tạo ra các ảnh bị tấn công như Hình<br /> 1. Các phép tấn công như thêm nhiễu (15%), nén JPEG (50%), làm mờ (2%), lọc<br /> trung bình với cửa sổ lọc 5×5 và phóng to ảnh với tỷ lệ 1.2 được thực hiện trên<br /> photoshop 2010. Để có thể có sự so sánh khách quan, các lược đồ cần thử nghiệm<br /> đều được áp dụng trên cùng các ảnh gốc và ảnh bị tấn công tương ứng và tính các<br /> giá trị tương quan ERR (công thức 2.1). Giá trị ERR càng nhỏ thể hiện thuật toán<br /> càng bền vững. Kết quả thử nghiệm được thể hiện trong các bảng (Bảng 1 – 5).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (A) (B) (C)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (D) (E) (F)<br /> Hình 1. Các ảnh được dùng trong thử nghiệm.<br /> Bảng 1. Độ bền vững đối với phép thêm nhiễu.<br /> A B C D E F<br /> Ye 0.29 0.30 0.19 0.19 0.29 0.21<br /> Zhou và Jin 0.24 0.16 0.11 0.13 0.22 0.15<br /> Đề xuất 0.02 0.00 0.00 0.04 0.00 0.05<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 129<br />  Công nghệ thông tin<br /> <br /> Bảng 2. Độ bền vững đối với phép nén.<br /> A B C D E F<br /> Ye 0.08 0.06 0.04 0.05 0.10 0.21<br /> Zhou và Jin 0.06 0.03 0.01 0.03 0.07 0.15<br /> Đề xuất 0.01 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01<br /> Bảng 3. Độ bền vững đối với phép làm mờ.<br /> A B C D E F<br /> Ye 0.11 0.11 0.16 0.09 0.27 0.13<br /> Zhou và Jin 0.05 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06<br /> Đề xuất 0.02 0.00 0.01 0.02 0.01 0.03<br /> Bảng 4. Độ bền vững đối với phép lọc trung bình.<br /> A B C D E F<br /> Ye 0.14 0.09 0.21 0.10 0.16 0.17<br /> Zhou và Jin 0.09 0.03 0.13 0.07 0.12 0.12<br /> Đề xuất 0.01 0.00 0.01 0.03 0.01 0.05<br /> Bảng 5. Độ bền vững đối với phép dãn ảnh tỷ lệ 1.2.<br /> A B C D E F<br /> Ye 0.06 0.05 0.06 0.04 0.07 0.06<br /> Zhou và Jin 0.03 0.02 0.03 0.02 0.03 0.02<br /> Đề xuất 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01<br /> <br /> Chúng tôi thử nghiệm lần lượt với các lược đồ của Ye [5], Zhou và Jin [6] và<br /> lược đồ đề xuất của chúng tôi. Kết quả thử nghiệm cho thấy lược đồ của Ye là kém<br /> bền vững nhất. Bằng việc kết hợp với các phép biến đổi DWT và DCT, chúng tôi<br /> đã thiết kế được một lược đồ có độ bền vững cao hơn hẳn. Kết quả thử nghiệm cho<br /> thấy, lược đồ đề xuất đều bền vững hơn hẳn những lược đồ đối sánh.<br /> 4. KẾT LUẬN<br /> Thủy vân rỗng (zero-watermarking) là một phương pháp được sử dụng gần đây<br /> để xác thực và bảo vệ bản quyền ảnh số. Ưu điểm của phương pháp này so với các<br /> kỹ thuật thủy vân truyền thống là chất lượng ảnh được bảo toàn do không phải<br /> nhúng dấu thủy vân vào trong ảnh. Bài báo đã nghiên cứu một số phương pháp<br /> thủy vân rỗng được quan tâm nhiều hiện nay và đề xuất lược đồ thủy vân cải tiến.<br /> Lược đồ áp dụng biến đổi DWT hai mức kết hợp với phân tích SVD và biến đổi<br /> DCT ma trận đường chéo, đã có thể cải tiến đáng kể độ bền vững. Kết quả thử<br /> nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất bền vững trước các phép tấn công phổ biến. So<br /> sánh với các lược đồ của Ye [5] và của Zhou và Jin [6], lược đồ đề xuất nói chung<br /> bền vững hơn.<br /> <br /> <br /> 130 N. H. Cường, C. T. Luyên, “Một lược đồ thủy phân rỗng mới … DWT, DCT và SVD.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Tính bền vững của các lược đồ thủy vân là quan trọng nhất. Tuy nhiên, khi cần<br /> làm việc với rất nhiều ảnh hoặc những ảnh có kích thước lớn thì cải thiện tốc độ<br /> thực hiện của các thuật toán cũng rất cần thiết. Những cải tiến trong [16] có thể<br /> ứng dụng để nâng cao tốc độ thực hiện của các lược đồ thủy vân.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. A. Piva, “An Overview on Image Forensics,” ISRN Signal Process., vol.<br /> 2013, pp. 1–22, 2013.<br /> [2]. I. J. Cox, M. Miller, J. Bloom, and J. Fridrich, "Digital Watermarking and<br /> Steganography". Morgan Kaufmann, 2009.<br /> [3]. X. X. Leng, J. Xiao, D. Y. Li, and Z. Y. Shen, “Study on the Digital Image<br /> Zero-Watermarking Technology,” Adv. Mater. Res., vol. 765–767, pp. 1113–<br /> 1117, 2013.<br /> [4]. A. Rani and B. Raman, “An image copyright protection scheme by encrypting<br /> secret data with the host image,” Multimed. Tools Appl., vol. 75, no. 2, pp.<br /> 1027–1042, 2016.<br /> [5]. T. Ye, “A Robust Zero-Watermark Algorithm Based on Singular Value<br /> Decomposition and Discreet Cosine Transform,” CCIS, pp. 1–8, 2011.<br /> [6]. Y. Zhou and W. Jin, “A novel image zero-watermarking scheme based on<br /> DWT-SVD,” ICMT 2011, pp. 2873–2876, 2011.<br /> [7]. A. Rani, A. K. Bhnullar, D. Dangwal, and S. Kumar, “A Zero-Watermarking<br /> Scheme using Discrete Wavelet Transform,” Procedia Comput. Sci., vol. 70,<br /> pp. 603–609, 2015.<br /> [8]. T. M. Thanh and K. Tanaka, “An image zero-watermarking algorithm based<br /> on the encryption of visual map feature with watermark information,”<br /> Multimed. Tools Appl., pp. 2–12, 2016.<br /> [9]. Y. Yang and M. Lei, “A Novel Robust Zero-Watermarking Scheme Based on<br /> Discrete Wavelet Transform,” J. Multimed., vol. 7, no. 4, pp. 303–308, 2012.<br /> [10]. Z. Jalil, A. M. Mirza, and M. Sabir, “Content based Zero-Watermarking<br /> Algorithm for Authentication of Text Documents,” Int. J. Comput. Sci. Inf.<br /> Secur., vol. 7, no. 2, pp. 212–217, 2010.<br /> [11]. X. K. Kang and S. W. Wei, “Identifying Tampered Regions Using Singular<br /> Value Decomposition in Digital Image Forensics,” 2008 Int. Conf. Comput.<br /> Sci. Softw. Eng., vol. 3, pp. 926–930, 2008.<br /> [12]. W. Lu, F. Chung, and H. Lu, “Blind Fake Image Detection Scheme Using<br /> SVD,” Image (Rochester, N.Y.), no. 5, pp. 1726–1728, 2006.<br /> [13]. U. M. Gokhale and Y. V Joshi, “Noise Estimation Using Filtering and SVD<br /> for Image Tampering Detection,” IJESIT, vol. 2, no. 1, pp. 46–53, 2013.<br /> [14]. K. Barker, “Singular Value Decomposition Tutorial,” 2005.<br /> [15]. R. Wang and X. Ping, “Detection of Resampling Based on Singular Value<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11 - 2018 131<br />  Công nghệ thông tin<br /> <br /> Decomposition,” 2009 Fifth Int. Conf. Image Graph., no. 2, pp. 879–884,<br /> Sep. 2009.<br /> [16]. C.T. Luyen, P.V. At, N.H. Cuong, "A fast and robust watermarking scheme<br /> using improved singular value decomposition", ACIIDS 2016, LNAI 9621,<br /> pp. 780-789, 2016.<br /> <br /> ABSTRACT<br /> A NEW ZERO-WATERMARKING SCHEME<br /> BASED ON DWT, DCT AND SVD<br /> Nowadays, watermarking is a common method for digital image<br /> authentication and protection. Traditional watermarking techniques need to<br /> embed a watermark into the host image, so it can degrade the image quality.<br /> Zero-watermarking is a new approach that does not need to directly embed<br /> watermarks in the image. Therefore, it does not affect image quality. The<br /> most crucial issue in zero-watermarking techniques is to design robust<br /> features from images. This helps to validate the test images even after they<br /> are manipulated. In this paper, we propose a new zero-watermarking scheme,<br /> which employs SVD associated with DWT and DCT. The experimental results<br /> show that the proposed schemes are robust against common attacks, such as<br /> Gaussian noise addition, blurring, mean filtering, JPEG compression.<br /> Keywords: Zero-watermarking; Copyright protection; DWT; DCT; SVD.<br /> <br /> Nhận bài ngày 02 tháng 7 năm 2018<br /> Hoàn thiện ngày 17 tháng 9 năm 2018<br /> Chấp nhận đăng ngày 05 tháng 11 năm 2018<br /> Địa chỉ: Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Giao thông vận tải.<br /> *<br /> Email: caoluyengt@gmail.com.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 132 N. H. Cường, C. T. Luyên, “Một lược đồ thủy phân rỗng mới … DWT, DCT và SVD.”<br />