TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GIẢ MẠO ẢNH
Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý
1.1.1 Xử lý ảnh là gì?
Xử lý ảnh là quá trình thao tác với ảnh đầu vào để tạo ra kết quả mong muốn Kết quả của quá trình này có thể là một bức ảnh được cải thiện hoặc một kết luận cụ thể.
1.1.2 Định nghĩa ảnh số (Digital Image)
- Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định
- Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó
- Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật
Ảnh xám / ảnh đen trắng (Gray Image)
Giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong dải từ 0 đến 255, nghĩa là cần 8 bits hay 1 byte để biểu diễn mỗi điểm ảnh này
Ảnh nhị phân (Binary Image)
Giá trị của mỗi điểm ảnh trong ảnh nhị phân chỉ có hai mức, 0 hoặc 1, tương ứng với màu trắng và đen Mức 0 biểu thị cho màu sáng, trong khi mức 1 biểu thị cho màu tối Trong thực tế, để xử lý trên máy tính, ảnh xám thường được sử dụng để đại diện cho ảnh nhị phân.
Mỗi điểm ảnh trong xử lý ảnh được biểu diễn bằng ba màu cơ bản: đỏ (R), xanh lục (G) và xanh dương (B), với giá trị từ 0 đến 255 Điều này có nghĩa là mỗi điểm ảnh cần 24 bits, tương đương với 3 bytes, để lưu trữ thông tin màu sắc.
Kết luận Ảnh “Tốt hơn”
Hình 1: Quá trình xử lý ảnh
1.1.3 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
1.1.3.1 Biểu diễn ảnh Đối với ảnh đơn giản (ảnh đen trắng) thì ảnh đƣợc biểu diễn bằng một hàm cường độ sáng hai chiều f( X Y , ), trong đó X Y , là các giá trị toạ độ không gian và hàm giá trị của f tại một điểm ( X Y , ) bất kỳ sẽ tỷ lệ với độ sáng hay mức xám của điểm ảnh tại điểm này
1.1.3.2 Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu nhận thường bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử Để khắc phục người ta sử dụng các phép chiếu, các phép chiếu thường được xây dựng trên tập các điểm điều khiển
Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh :
Nhiều hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi
Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các phép lọc
Hình 3: Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn f (X,Y)
Hình 2: Biểu diễn ảnh bằng hàm f( X Y , )
Nhận dạng ảnh là quá trình phân chia hình ảnh thành các đối tượng nhỏ hơn, mỗi đối tượng được gán nhãn để so sánh với mẫu và tuân theo các quy tắc đã biết.
Ảnh giả mạo và các dạng giả mạo ảnh cơ bản
1.2.1 Ảnh giả mạo Ảnh giả mạo đƣợc xem là ảnh không có thật, việc có đƣợc ảnh là do sự ngụy tạo bởi các chương trình xử lý ảnh hoặc quá trình thu nhận Giả mạo ảnh nhằm vào nhiều mục đích trong đó có việc vu cáo, tạo ra các tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng cứ phạm tội v.v… Ảnh giả mạo đƣợc chia làm hai loại:
Ảnh giả mạo nhưng có vẻ thật được tạo ra một cách có chủ đích, sau đó thu nhận mà không chỉnh sửa trực tiếp trên ảnh đã thu.
Ảnh giả mạo được hình thành thông qua việc can thiệp vào nội dung và bản chất của bức ảnh, sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh như cắt, dán, ghép, thêm, bớt và chỉnh sửa.
Trong đề tài nghiên cứu này chỉ quan tâm xác định những bức ảnh giả mạo thuộc loại thứ hai
1.2.2 Các loại ảnh giả mạo cơ bản
Ghép ảnh là một hình thức giả mạo ảnh số phổ biến, trong đó hình 4a là ví dụ điển hình, được tạo ra từ hai ảnh có cùng tỷ lệ Việc xác định ảnh thật hay giả mạo có thể chứng minh mối quan hệ giữa chúng Độ tin cậy của sự giả mạo phụ thuộc vào sự phù hợp của các thành phần ảnh về kích thước, tư thế, màu sắc, chất lượng và ánh sáng Nếu hai ảnh tương thích tốt và được ghép bởi một chuyên gia có kinh nghiệm, kết quả sẽ trông hoàn toàn tự nhiên.
8 a) Ảnh ghép từ hai ảnh riêng rẽ b) Ảnh ghép từ hai ảnh có thay đổi tỷ lệ
Hình 4b là một ví dụ điển hình về hình ảnh giả mạo, được tạo ra từ hai bức ảnh với tỷ lệ khác nhau Nếu không thể chứng minh hình ảnh này là giả, chúng ta sẽ cần xem xét lại cách hiểu về sự tiến hóa của loài gà.
Bài viết đề cập đến các phương pháp nhằm cải thiện trạng thái quan sát của ảnh mà không làm tăng lượng thông tin, mà tập trung vào việc làm nổi bật các đặc tính của ảnh Những phương pháp này bao gồm thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn biên, tăng cường độ tương phản và điều chỉnh mức xám của ảnh.
Hình 5 trình bày một ảnh gốc và ba ví dụ về tăng cường ảnh: (1) xe mô tô màu xanh được chuyển thành màu lục lam, trong khi xe tải màu đỏ trong nền được chuyển thành màu vàng; (2) tăng độ tương phản của toàn cảnh để tạo cảm giác như chụp trong ngày nắng; (3) làm mờ các xe ôtô đỗ để thu hẹp chiều sâu khung cảnh Phương pháp này khác với ghép ảnh, thường ít sử dụng thao tác nhấp chuột hơn.
Hình 4: Ghép ảnh từ hai ảnh riêng rẽ
Ảnh gốc (trên trái) và ảnh đã chỉnh sửa màu sắc (trên phải), tăng độ tương phản (dưới trái) và làm mờ nền (dưới phải) cho thấy rằng mặc dù những thay đổi này không làm biến đổi hình thức hay ý nghĩa của bức ảnh như trong trường hợp ghép ảnh, nhưng chúng vẫn ảnh hưởng đến cách thể hiện Các biện pháp tăng cường ảnh đơn giản có thể làm mờ hoặc làm nổi bật quá mức các chi tiết, cũng như thay đổi thời gian chụp ảnh.
1.2.2.3 Sao chép và dịch chuyển vùng trên ảnh
Một dạng giả mạo phổ biến là sao chép và dịch chuyển các đối tượng trong ảnh, được coi là che phủ hoặc xóa đi đối tượng Ví dụ, trong hình 6.a có hai chiếc ô tô, một xe con và một xe tải, trong khi hình 6.b là phiên bản giả mạo với chiếc xe tải bị che phủ bởi một cành cây từ chính ảnh Tương tự, hình 6.c có một chiếc trực thăng nhỏ, và hình 6.d là phiên bản đã loại bỏ trực thăng Cả hai dạng giả mạo này đều sử dụng cùng một ảnh gốc, dẫn đến độ tương đồng về ánh sáng và bóng, làm cho việc phát hiện bằng mắt thường trở nên khó khăn.
Hình 5: Ví dụ về tăng cường ảnh
10 a) Ảnh gốc b) Ảnh đã che phủ đối tượng c) Ảnh gốc d) Ảnh bỏ đi đối tượng a) Ảnh gốc b) Ảnh bổ sung đối tượng
Hình 7 minh họa một dạng giả mạo sao chép/di chuyển đặc biệt, cụ thể là việc thêm đối tượng vào hình ảnh Trong hình 7.a, chỉ có một chiếc máy bay trực thăng, nhưng hình 7.b đã được chỉnh sửa để có ba chiếc trực thăng xuất hiện.
Hình 6: Ảnh che phủ và bỏ đi đối tượng
Hình 7: Ảnh bổ sung đối tượng
Các trực thăng này được sao chép từ mẫu gốc, dẫn đến việc các vị trí và hướng đều giống nhau, khiến cho việc xác thực trở nên khó khăn.
1.2.3 Các cách tiếp cận chính trong xác thực ảnh số
Phân tích hình dạng là một phương pháp quan trọng để xác định tính giả mạo của hình ảnh, vì việc cắt dán và ghép ảnh thường xảy ra tại các đường biên, nơi có sự thay đổi đột ngột về cường độ sáng của các điểm ảnh.
1.2.3.2 Dựa vào phân tích nguồn sáng
Tấm ảnh ghép từ nhiều hình ảnh khác nhau thường thiếu sự đồng nhất về ánh sáng, bao gồm cường độ và hướng chiếu sáng Ví dụ, một quả cầu sẽ sáng nhất ở bề mặt có ánh sáng chiếu thẳng góc và tối nhất ở phía đối diện, trong khi các vùng xung quanh sẽ có độ sáng khác nhau tùy thuộc vào vị trí khuất Sự phản xạ của tia sáng cũng thay đổi theo không gian và vật thể xung quanh Để xác định hướng của nguồn sáng, cần phải biết hướng chiếu sáng trên từng vị trí của bề mặt Việc nhìn toàn bộ vật thể để nhận diện nguồn sáng có thể khó khăn, nhưng có thể chú ý đến các đường viền trên bề mặt, nơi ánh sáng vuông góc với bề mặt Bằng cách đo độ sáng và hướng tại một số điểm trên đường viền, các thuật toán có thể xác định được hướng nguồn sáng.
Hình ảnh trên minh họa một ví dụ về ảnh ghép, trong đó hướng nguồn sáng chiếu vào các viên cảnh sát không tương ứng với các con vịt (theo hướng mũi tên) Việc ghép các ảnh khác nhau hoặc bổ sung thêm đối tượng mà không phải sao chép có thể được phát hiện thông qua phân tích nguồn sáng của từng đối tượng Thông thường, các đối tượng được ghép sẽ có hướng nguồn sáng không đồng nhất với các đối tượng trong ảnh gốc.
1.2.3.3 Dựa vào biến đổi màu sắc Ảnh gốc thu nhận thường được thực hiện bởi một thiết bị Do tính chất biến đổi của ống kính bao gồm góc độ chụp, độ mở v.v nên ảnh thu được thường bị biến dạng theo các tính chất đặc trƣng của các nhà sản xuất Phần ảnh đƣợc ghép vào hay bổ sung thường không có sự biến đổi tương đồng về màu sắc ánh sáng
Hình 8: Phát hiện dựa vào hướng chiếu sáng
1.2.3.4 Dựa vào cơ sở dữ liệu
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÁC THỰC ẢNH SỐ
Các kỹ thuật xác thực ảnh chủ động
Thủy vân số (Digital Watermarking) là kỹ thuật nhúng các biểu tượng, chữ ký hoặc dấu hiệu khác vào dữ liệu số như ảnh, âm thanh, video và văn bản Kỹ thuật này giúp xác định quyền sở hữu, ngăn chặn sự giả mạo và xuyên tạc thông tin.
Trong các tài liệu Word, bạn có thể xác định bản quyền bằng cách sử dụng chức năng thủy vân (Page Layout/ Watermark) để chèn ký tự vào tài liệu.
Hình 10: Quy trình xác thực ảnh chủ động
Hình 11: Ví dụ thủy vân trên tài liệu Word
Một hệ thống thủy vân số bao gồm các thành phần:
1 Thông điệp được nhúng (Message): thường là một chuỗi bits ngắn đƣợc dùng để nhúng vào dữ liệu
2 Dữ liệu phủ (Cover Data): Là môi trường nhúng dữ liệu như ảnh, âm thanh, video
3 Thuật toán nhúng (Embedding Algorithm): Thuật toán nhúng thông điệp vào dữ liệu phủ mà không làm thay đổi giá trị sử dụng của dữ liệu phủ
4 Thuật toán phát hiện thủy vân (Detection Algorithm): Thuật toán phát hiện thủy vân và tách chúng khỏi dữ liệu phủ
5 Dữ liệu đã thủy vân (Watermarked Data): Kết quả của quá trình nhúng thông tin vào dữ liệu
Những nghiên cứu về thủy vân hiện nay chủ yếu tập trung vào vấn đề bảo vệ bản quyền ảnh số với các kỹ thuật:
1 Kỹ thuật thủy vân dễ vỡ ( Fragile WaterMarking )
2 Kỹ thuật thủy vân bền vững ( Robust WaterMarking)
3 Nhúng thông tin vào các bit có trọng số thấp (Least Signification Bits-
4 Biến đổi miền không gian ảnh (Spatial Domain),
5 Biến đổi miền tần số (Frequency Domain),
6 Kỹ thuật trải phổ (Spread Spectrum)
Mỗi kỹ thuật đều sở hữu những ưu điểm và nhược điểm riêng, nhưng cần đáp ứng một số tính chất chung quan trọng như tính bền vững, tính vô hình, khả năng đảo ngược và tính thuận nghịch.
Kỹ thuật nhúng thông tin vào các bit có trọng số thấp (LSB) là một phương pháp đơn giản và hiệu quả, áp dụng cho các ảnh bitmap không nén và ảnh sử dụng bảng màu Các bit có trọng số thấp là những bit ít quan trọng nhất và gần như không ảnh hưởng đến hiển thị của ảnh Ý tưởng chính của kỹ thuật này là nhúng từng bit của thông điệp cần chèn vào các bit có trọng số thấp của ảnh phủ, giúp bảo toàn chất lượng hình ảnh trong khi vẫn truyền tải thông tin.
K thuật LSB ứng dụng cho việc chống xuyên tạc ảnh phải thỏa mãn tính chất:
Tính vô hình: Mắt thường không thể phát hiện sự thay đổi của ảnh trước khi nhúng thông tin và ảnh sau khi nhúng
Tính không bền vững của thông tin nhúng thể hiện ở việc nó dễ bị thay đổi khi có bất kỳ tác động nào, dù là nhỏ nhất, làm ảnh hưởng đến nội dung của ảnh.
Tính phân bố: Các bít của thông tin nhúng cần đƣợc phân bố đều trên ảnh để chống lại sự thay đổi ảnh trên từng vùng
Trong đồ án này, chúng tôi chọn sử dụng ảnh bitmap không nén 24-bits màu làm môi trường mang tin Loại ảnh này cho phép nhúng một lượng thông tin đáng kể, với quy trình thực hiện nhúng thông tin vào ảnh dễ dàng Hơn nữa, khả năng xác thực của thuật toán được đảm bảo nhờ vào việc mỗi điểm ảnh có thể lưu trữ các bit giấu.
24-bit màu có đặc điểm mỗi điểm ảnh được lưu bởi 24-bits chia thành 3 byte mô tả
3 màu cơ bản là R (red), G (green), B (blue)
Trong hình trên biểu diễn ma trận điểm ảnh trong ảnh bitmap mỗi điểm lưu trữ
3 byte (3 x 8 = 24 bit) tương ứng với 3 màu R, G, B mỗi màu có giá trị từ 0 đến
Mỗi byte màu thành phần trong hệ thống 255 có bit khoanh tròn được gọi là bit có trọng số thấp Khi thay đổi bit này, giá trị màu chỉ tăng hoặc giảm một đơn vị, khiến mắt người khó phát hiện sự thay đổi Điều này giúp đảm bảo tính vô hình của kỹ thuật thủy vân LSB.
Với kỹ thuật thủy vân LSB trên ảnh 24 bits màu, có thể đánh giá đƣợc dung lƣợng tin đƣợc dấu hay khả năng giấu tin:
Nếu giấu 1 bit trọng số thấp nhất của 24 bit màu (bit thứ nhất của màu Blue) ta có: 1/24 (bit ẩn/bit dữ liệu.)
Nếu giấu 3 bit trọng số thấp của 24 bit màu (3 bit có trọng số thấp tương ứng của màu R, G, B) ta có: 3/24 = 1/8 (bit ẩn/ bit dữ liệu)
Nếu giấu 6 bit trọng số thấp của 24 bit màu (2 bit thấp nhất của 3 màu tương ứng R, G, B) ta có: 6/24 = 1/4 (bit ẩn/bit dữ liệu)
Kỹ thuật thủy vân LSB cho phép giấu một lượng thông tin lớn so với kích thước ảnh Chẳng hạn, với ảnh có độ phân giải 800x600 pixel và mỗi điểm ảnh giấu 3 bit, ta có thể giấu được 4.320.000 bit, tương đương 527 KB, đủ để chứa một đoạn văn dài Việc tính toán khả năng giấu tin trước giúp chúng ta tạo ra mẫu tin nhúng phù hợp và phân bổ đều trên bề mặt ảnh.
Hình 12: Biểu diễn ảnh Bitmap không nén
Để phát hiện sự thay đổi nội dung ảnh khi tách thông tin từ thủy vân, cần tạo ra một chuỗi bit nhúng có quy luật Nếu chuỗi bit được tách ra mà không phá vỡ quy luật ban đầu, ảnh sẽ giữ nguyên trạng thái Độ dài của thông điệp nhúng phải là bội số của số bit nhúng trên mỗi điểm ảnh, ví dụ như (01)n, (10)n, (0)n, (1)n với n > 1.
Quá trình nhúng mẫu tin yêu cầu tạo ra phân bố đồng đều trên bề mặt ảnh phủ, điều này được thực hiện thông qua hàm rải Hàm rải cần chọn các điểm ảnh một cách ngẫu nhiên, nhưng tính ngẫu nhiên này phải tuân theo quy luật và được khởi đầu từ một hạt giống (số đầu tiên) Điều này cho phép thuật toán xác định vị trí bắt đầu để tách thông tin nhúng.
Random(seed), trong đó seed là hạt giống của thuật toán sinh số ngẫu nhiên
Nhúng tin vào ảnh phủ: a) Thuật toán nhúng thông tin vào ảnh phủ:
1 Chọn một điểm ảnh ban đầu cho bởi hạt giống (seed)
2 Giấu chiều dài mẫu tin vào điểm ảnh đó
3 Duyệt mẫu tin trích 3 bit một: i Chọn ngẫu nhiên điểm ảnh chưa dùng (hạt giống seed) ii Giấu 3 bit đã chọn vào điểm ảnh đó
Mẫu tin nhúng có quy luật
Hạt giống sinh số ngẫu nhiên
Thuật toán nhúng LSB Ảnh đã đƣợc thủy vân
Hình 13: Quá trình nhúng tin với k ỹ thuật LSB
Tách thông tin nhúng và Xác thực ảnh: b) Thuật toán tách tin nhúng và xác thực ảnh:
1 Chọn điểm ảnh có vị trí bằng giá trị của hạt giống (seed)
2 Lấy giá độ dài của dãy bit nhúng từ điểm ảnh đó L= Độ dài chuỗi bít
3 Khởi tạo i = 0, W ={} chuỗi bít được tách
4 Trong khi i < L thực hiện: a) Chọn ngẫu nhiên điểm ảnh j = Random(seed) b) Tách 3 bit trọng số thấp tại điểm ảnh j thêm vào W c) i = i +3
5 Kiểm tra quy luật của chuỗi bít vừa được tách ở bước 4 a) Nếu W vẫn có quy luật như ban đầu thì ảnh ĐƯỢC XÁC THỰC b) Nếu W không có quy luật thì ảnh KHÔNG ĐƯỢC XÁC THỰC
Kỹ thuật thủy vân số LSB trên ảnh Bitmap 24-bit màu đã được nghiên cứu để chống xuyên tạc ảnh Mặc dù nhiều phương pháp hiện nay đạt hiệu quả cao, nhưng chúng thường phức tạp Phương pháp LSB nổi bật nhờ sự đơn giản và hiệu quả, tuy nhiên vẫn tồn tại một số yếu điểm như lựa chọn định dạng ảnh phủ, kích thước mẫu tin thủy vân và độ đo nhiễu.
Hạt giống sinh số ngẫu nhiên
Hàm rải Thuật toán tách thông tin Ảnh đã đƣợc thủy vân LSB
Hình 14: Quá trình tách tin và xác thực ảnh
2.1.2 Kỹ thuật thủy vân bền vững
Thuật toán này áp dụng kỹ thuật trải phổ trong truyền thông để nhúng thủy vân, sử dụng giải tần miền tần số giữa của khối biến đổi Cosin rời rạc DCT 8×8 Các khối DCT 8×8 được chọn ngẫu nhiên từ ảnh gốc và trải qua phép biến đổi cosin rời rạc DCT để chuyển đổi sang miền tần số Mỗi tín hiệu thủy vân được nhúng trong một khối DCT riêng biệt.
Input: Một chuỗi các bít thể hiện bản quyền một ảnh
Output: Một ảnh sau khi thuỷ vân
Quá trình thủy vân (Watermarking )
- Chia ảnh có kích thước m × n thành (m×n)/64 khối 8×8, mỗi bít sẽ được giấu trong một khối
- Chọn một khối bất kỳ B và biến đổi DCT khối đó thu đƣợc B’
Chọn hai hệ số bất kỳ trong miền tần số giữa của khối DCT, ký hiệu là b’(i,j) và b’(p,q) Tính toán giá trị d bằng công thức d = || b’(i,j)| - |b’(p,q)|| mod a, với a là tham số thỏa mãn a = 2(2t + 1), trong đó t là số nguyên dương.
- Bit s i sẽ đƣợc nhúng sao cho thoả mãn điều kiện sau: d >= 2t+1 nếu s i = 1 d < 2t+1 nếu s i = 0
- Nếu d=2t +1 theo công thức sau: max(|b’(i,j)|, |b’(p,q)|) + (INT(0,75 *a) - d)
Với hàm max(|b’(i,j)|, |b’(p,q)|) là hàm chọn ra hệ số có trị tuyệt đối lớn hơn, hệ số đƣợc chọn sẽ đƣợc cộng thêm một lƣợng là (INT(0,75 *a) - d)
- Tương tự, nếu d >= 2t+1 và s i = 0 thì một trong hai hệ số DCT b’(i,j) hoặc b’(p,q) có trị tuyệt đối lớn hơn sẽ đƣợc thay đổi để thoả mãn d