Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Tăng cường mức độ ổn định của thủy vân dựa trên mô hình ảnh đa tầng và các điểm đặc trưng ảnh

Bài viết trình bày một giải pháp nhằm tăng cường mức độ ổn định của thủy vân khi nhúng vào ảnh dựa trên việc xử lí ảnh trong không gian tỉ lệ DoG (Difference of Gaussian). Ý tưởng chính của thuật toán là việc phân tích ảnh thành các lớp trong không gian tỉ lệ DoG và nhúng thủy vân vào dần các lớp ảnh này sử dụng mô hình JND đa tầng (Just Noticeable Difference). | Tăng cường mức độ ổn định của thủy vân dựa trên mô hình ảnh đa tầng và các điểm đặc trưng ảnh JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE DOI: 10.18173/2354-1075.2015-0064 Educational Sci., 2015, Vol. 60, No. 7A, pp. 169-179 This paper is available online at http://stdb.hnue.edu.vn TĂNG CƯỜNG MỨC ĐỘ ỔN ĐỊNH CỦA THỦY VÂN DỰA TRÊN MÔ HÌNH ẢNH ĐA TẦNG VÀ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƯNG ẢNH Phan Đăng Khuyên1 , Nguyễn Phi Bằng2 , Đặng Thành Trung3 1 Trường THPT Phan Bội Châu, Thành phố Pleiku, Gia Lai 2 Research Engineer, Engineering Human-Computer Interaction Research Group, LIG, Grenoble INP 3 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội Tóm tắt. Bài bào trình bày một giải pháp nhằm tăng cường mức độ ổn định của thủy vân khi nhúng vào ảnh dựa trên việc xử lí ảnh trong không gian tỉ lệ DoG (Difference of Gaussian). Ý tưởng chính của thuật toán là việc phân tách ảnh thành các lớp trong không gian tỉ lệ DoG và nhúng thủy vân vào dần các lớp ảnh này sử dụng mô hình JND đa tầng (Just Noticeable Difference). Dựa trên mô hình này, một lược đồ nhúng thủy vân đảm bảo tính trong suốt nhưng ổn định được đề xuất. Để tăng cường hơn nữa mức độ ổn định của thủy vân trong việc chống lại các cuộc tấn công không đồng bộ, chúng tôi sử dụng các điểm đặc trưng ảnh SIFT (Scale Invariant Feature Tranform). Việc phát hiện các điểm đặc trưng và tính toán mặt nạ JND được thực hiện ngay trong từng tầng của không gian tỉ lệ DoG nhằm làm giảm độ phức tạp của thuật toán. Một loạt các kết quả thí nghiệm được thực hiện và đã chứng minh tính đúng đắn của thuật toán đề xuất. Thủy vân được nhúng hầu như không được phát hiện bởi mắt thường và ổn định đối với một loạt các phép tấn công không đồng bộ hóa như Print-Scan và Camorder. Từ khóa: Thủy vân ảnh, đặc trưng ảnh SIFT, mô hình JND, không gian gian sai khác DoG, tấn công không đồng bộ. 1. Mở đầu Trong thời đại bùng nổ thông tin, ngoài các giải pháp bảo mật thông tin được sử dụng phố biến như hệ mật