Thủy vân số cho ảnh màu dựa trên biến đổi Arnold và SVD

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Thủy vân số là một trong những phương pháp hiệu quả để bảo vệ bản quyền tác giả. Bài viết Thủy vân số cho ảnh màu dựa trên biến đổi Arnold và SVD đề xuất một phương pháp nhúng thủy vân số trên ảnh màu dựa trên phương pháp biến đổi Arnold và SVD.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Thủy vân số cho ảnh màu dựa trên biến đổi Arnold và SVD

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 THỦY VÂN SỐ CHO ẢNH MÀU DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI ARNOLD VÀ SVD Đinh Phú Hùng Trường Đại học Thủy lợi, email: hungdp@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU chiều đến các vị trí ngẫu nhiên mới mà không Thủy vân số là một trong những phương làm thay đổi giá trị của các phân tử ma trận. Cho ma trận vuông kích thước NxN. Với pháp hiệu quả để bảo vệ bản quyền tác giả. x, y là vị trí các phần tử của ma trận, gọi x, Đã có những nghiên cứu sử dụng phép biến y là giá trị sau phép biến đổi Arnold đối với đổi cosin rời rạc (DCT) kết hợp với SVD [1- các vị trí x, y. Khi đó: 2], sử dụng biến đổi trên miền sóng ngắn  x   x DWT kết hợp với SVD [3]. Bài báo này đề  y  A   y  mod N xuất một phương pháp nhúng thủy vân số     trên ảnh màu dựa trên phương pháp biến đổi x 1  x  Arnold và SVD. Đầu tiên ảnh được tách  y   A   y mod N     thành 3 kênh màu R, G, B, sau đó sẽ được  1 p  1  pq  p  biến đổi Arnold với 3 bộ tham số khác nhau A  , A1    q 1  pq   q 1  để tăng sự hỗn độn. Tiếp theo, những ma trận này và ma trận ảnh logo sẽ được biến đổi p và q là các số nguyên dương. SVD để lấy ra ma trận đường chéo với mục 2.2. Biến đổi SVD đích nhúng thủ vân vào những ma trận đường chéo này theo một công thức xác định. Các Cho A là một ma trận kích thước MxN, A ma trận đường chéo sau khi được nhúng thủy có thể phân tích được thành 3 ma trận U, S, vân sẽ được biến đổi ngược SVD và biến đổi V thỏa mãn điều kiện: A  U  S  V T . . U và ngược Arnold để thu được ảnh đã nhúng thủy V là các ma trận trực giao, và S là ma trân vân. Giải thuật tách thủy vẫn cũng sẽ được đường chéo. thực hiện theo các bước ngược lại. Kết quả 2.3. Các chỉ số đánh giá thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp này cho ảnh sau khi nhúng thủy vân có chất PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) là chỉ lượng tốt (PSNR > 37dB) và ảnh logo tách số để đánh giá chất lượng ảnh sau khi nhúng được có hình dạng giống với ảnh logo khi thủy vân. Thông thường, nếu PSNR ≥ 37dB nhúng (chỉ số NC > 0.95) trong trường hai thì bằng mắt người gần như không thể phân biệt được giữa ảnh gốc và ảnh sau khi thủy hợp là ảnh đã nhúng thủy vân chưa bị biến vân. PSNR càng cao thì chất lượng ảnh sau đổi và bị cắt đi 25% của ảnh. khi nhúng thủy vân càng tốt. Chỉ số PSNR 2. KIẾN THỨC NỀN TẢNG được tính như sau:  255 2  2.1. Phép biến đổi Arnold PSNR  10  log10    MSE  Phép biến đổi Arnold là một trong những Trong đó, giá trị MSE được tính cho ảnh cách để tăng sự hỗn độn của ảnh. Phép biến màu I (trước) và I (sau khi biến đổi) kích đổi này ánh xạ các vị trí (x, y) của mảng 2 thước MxN như sau: 168
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 M 1 N 1 Bước 7: Thực hiện phép biến đổi ngược 1    I R  i, j   I R  i, j   2 MSE  Arnold với 3 bộ tham số (p1, q1), (p2, q2), 3MN i 0 j 0 (p3, q3) đã dùng ở bước 3 thu được các ma   I G  i, j   I G  i, j     I B  i, j   I B  i, j   2 2 trận IR3, IG3, IB3. NC (Normalized Correlation) là chỉ số để Bước 8: Tổng hợp các ma trận IR3, IG3, IB3 đánh giá chất lượng của thủy vân khi tách ta thu được ảnh sau khi nhúng thủy vân được so với thủy vân ban đầu. Chỉ số này 3.2. Giải thuật tách thủy vân càng gần 1 thì ảnh thủy vân tách được có chất lượng càng tốt. Gọi I (MxN) là ma trận ảnh Bước 1: Tách 3 kênh màu từ ảnh đã nhúng logo ban đầu và I (MxN) là ma trận ảnh logo thủy vân Iw (IwR, IwG, IwB) và ảnh gốc I (IR, IG, IB). tách được. Chỉ số NC được tính như sau: Bước 2: Thực hiện biến đổi Arnold cho các  i 1  j 1 I  i, j   I   i, j  M N ma trận IwR, IwG, IwB và các ma trận IR, IG, IB NC  với các bộ (p, q) tương ứng thu được IwR1, i1  j1 I  i, j  i1  j1 I   i, j  M N 2 M N 2 IwG1, IwB1 và các ma trận IR1, IG1, IB1. Bước 3: Thực hiện việc biến đổi SVD cho 3. GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT các ma trận IwR, IwG, IwB, IR, IG, IB và ma trận ảnh logo. 3.1. Giải thuật nhúng thủy vân T I wR1  U wR1  S wR1  VwR1 Bước 1: Đọc ảnh gốc I, và ảnh thủy vân Ilogo T Bước 2: Đọc 3 kênh màu IR, IG, IB từ ảnh I I wG1  U wG1  S wG1  VwG1 Bước 3: Thực hiện phép biến đổi Arnord T I wB1  U wB1  S wB1  VwB1 cho 3 kênh màu với 3 bộ tham số (p1, q1), (p2, T q2), (p3, q3) thu được IR1, IG1, IB1. I R1  U R1  S R1  VR1 Bước 4: Thực hiện việc biến đổi SVD cho T I G1  U G1  SG1  VG1 từng ma trận: IR1, IG1, IB1 và ma trận thủy T vân Ilogo. I B1  U B1  S B1  VB1 T I R1  U R1  S R1  VR1 T I log o  U log o  Slog o  Vlog o T I G1  U G1  SG1  VG1 Bước 4: Thực hiện tách thủy vân từ các T I B1  U B1  S B1  VB1 ma trận đường chéo SwR1, SwG1, SwB1 và SR1, T SG1, SB1 theo công thức: I log o  U log o  Slog o  Vlog  SwR1  S R1  o Bước 5: Thực hiện nhúng thủy vân bằng Sextract _ R  cách kết hợp 2 ma trận đường chéo theo k công thức: S  S  Sextract _G  wG1 G1 Snew _ R  S R1  k  Slog o k Snew _G  SG1  k  Slog o  S  S B1  Sextract _B  wB1 Snew _B  S B1  k  Slog o k Với k là một hệ số tự chọn sao cho SR1, Bước 5: Thưc hiện tính trung bình cộng SG1, SB1 không thay đổi nhiều. của Sextract_R, Sextract_G, Sextract_B và thu hẹp lai Bước 6: Thực hiện việc biến đổi ngược SVD: kích thước ma trận trận trung bình cộng bằng T I R2  U R1  S new _ R  VR1 với kích thước của ma trận logo thu được Sext. Bước 6: Biến đổi ngược SVD của 3 ma T I G2  U G1  Snew _G  VG1 trận Ulogo, Sext, Vlogo để thu ảnh thủy vân: T T I B2  U B1  S new _B  VB1 I ext  U log o  Sext  Vlog o 169
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO Dữ liệu thực nghiệm được lấy từ nguồn [1] Kumar Ray, S. Padhihary, P. Kumar Patra USC-SIPI Image Database1, và chọn ra 5 ảnh and M. N. Mohanty, 2015, Development of màu bất kì kích thước 512x512. Chọn ảnh a New Algorithm Based on SVD for Image xám logo kích thước 100x100. Sử dụng các Watermarking, Computational Vision and bộ tham số (p1, q1) = (3, 5), (p2, q2) = (7, 9), Robotics, 79-87. [2] Liu F, Liu Y, 2008, A watermarking và (p3, q3) = (11, 13), và tham số k = 0.05. Sử algorithm for digital image based on DCT dụng chỉ số PSNR để đánh giá ảnh trước và and SVD. In: IEEE Congress on Image and sau khi nhúng thủy vân (Bảng 1) và sử dụng Signal Processing, 380-383. chỉ số NC để đánh giá chất lượng của thủy [3] Makbol N.M, Khoo B.E, 2013, Robust vân sau khi tách (trong trường hợp ảnh bình blind image watermarking scheme based on thường và ảnh bị cắt đi 25%) (Bảng 2). redundant discrete wavelet transform and singular value decomposition. Int. J. Bảng 1. PSNR sau khi nhúng thủy vân Electron. Commun. (AEU) 67(2), 102-112. STT Tên ảnh PSNR (dB) 1 4.2.01.tiff 41.6560 2 4.2.02.tiff 43.0187 3 4.2.03.tiff 41.7099 4 4.2.04.tiff 41.7409 5 4.2.05.tiff 41.8085 Trung bình 41.9868 Bảng 2. Bảng chỉ số NC STT Tên ảnh NC0 (0%) NC1 (25%) 1 4.2.01.tiff 0.9997 0.9598 2 4.2.02.tiff 0.9853 0.9439 3 4.2.03.tiff 0.9999 0.9643 4 4.2.04.tiff 0.9998 0.9724 5 4.2.05.tiff 0.9998 0.9592 Trung bình 0.9969 0.9599 Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng chỉ số PSNR > 37 dB chứng tỏ ảnh sau khi nhúng thủy vân chất lượng tốt và bằng mắt thường không thấy sự biệt khác so với ảnh gốc. Chỉ số NC > 0.95 cho thấy ảnh thủy vân tách được có hình dạng giống với ảnh logo khi nhúng. 1 http://sipi.usc.edu/database/ 170