jpeg 2000

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

=-=.LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Bùi Thế Hồng đã tận tình

hƣớng dẫn, chỉ bảo và hết lòng giúp đỡ để tôi có thể hoàn thành luận văn của

mình.

Xin cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên đã tạo

điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình làm luận văn nghiên cứu.

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2009

Tác giả luận văn

NGUYỀN HỒNG NGỌC

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGUYỄNC HỒNG NGỌC

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU DỰA

TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ RỜI RẠC VÀ ỨNG

DỤNG TRONG MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

THÁI NGUYÊN - 2009


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGUYỄN HỒNGN NGỌC

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU DỰA

TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ RỜI RẠC VÀ ỨNG

DỤNG TRONG MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 60.48.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC

TS. BÙI THẾ HỒNG

THÁI NGUYÊN - 2009


LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thày giáo TS. Bùi Thế Hồng -

Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam là

ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, chỉ bảo tận tình và hết lòng giúp đỡ tôi trong

suốt thời gian làm luận văn này.

Xin cảm ơn các thày giáo, cô giáo, công tác tại Phòng Cơ sở dữ liệu –

Viện Công nghệ thông tin, các thầy cô giáo công tác tại Khoa công nghệ

thông tin – ĐHTN, cùng tập thể các bạn học viên lớp cao học Khóa 6 đã luôn

giúp đỡ, động viên và nhiệt tình chia sẻ với tôi những kinh nghiệm học tập,

nghiên cứu trong suốt khoá học.

Xin đƣợc cảm ơn Ban lãnh đạo Trƣờng CĐCN Việt đức, cùng toàn thể

các bạn đồng nghiệp trong Khoa CNTT đã nhiệt tình tạo điều kiện giúp đỡ cả

về thời gian, vật chất và tinh thần để tôi hoàn thành đƣợc khóa học của mình.

Thái Nguyên, ngày 10 tháng 11 năm 2009

Học viên

Nguyễn Hồng Ngọc


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung bản luận văn này là do tôi tự sƣu tầm,

tra cứu và sắp xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu của đề tài.

Nội dung luận văn này chƣa từng đƣợc công bố hay xuất bản dƣới bất kỳ

hình thức nào và cũng không đƣợc sao chép từ bất kỳ một công trình nghiên

cứu nào.

Tất cả phần mã nguồn của chƣơng trình đều do tôi tự thiết kế và xây

dựng, trong đó có sử dụng một số thƣ viện chuẩn và các thuật toán đƣợc các

tác giả xuất bản công khai và miễn phí trên mạng Internet.

Nếu sai tôi xin tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.

Thái Nguyên, ngày 10 tháng 11 năm 2009

Ngƣời cam đoan

Nguyễn Hồng Ngọc


i

MỤC LỤC

CHƢƠNG 1 .................................................................................................................. 4

TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH ......................................................... 4

1.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số ............................................................................... 4

1.2. Phân loại các kỹ thuật nén ....................................................................................... 6

1.2.1. Nén tổn hao và không tổn hao ......................................................................... 6

1.2.2. Mã hoá dự đoán và mã hoá dựa trên phép biến đổi ........................................... 6

1.2.3. Mã hoá băng con .............................................................................................. 7

1.3. Tiêu chuẩn đánh giá chất lƣợng mã hoá ảnh ........................................................... 7

1.4. Các kỹ thuật nén có tổn hao .................................................................................... 7

1.4.1. Kỹ thuật mã hoá băng con ............................................................................... 7

1.4.2. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi ........................................................... 9

1.4.2.1. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi DCT ................................................ 9

1.4.2.2. Kỹ thuật mã hoá dựa trên phép biến đổi DWT. Mối quan hệ giữa biến đổi

Wavelet và Fourier .................................................................................................. 10

CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA BIẾN ĐỔI WAVELET ............................... 13

2.1. Cơ sở toán học. ..................................................................................................... 13

2.1.1. Biến đổi Wavelet liên tục. .............................................................................. 13

2.1.2. Biến đổi Wavelet rời rạc................................................................................. 13

2.1.3. Tính chất của biến đổi Wavelet. ..................................................................... 14

2.2. Giới thiệu một số họ Wavelet. ............................................................................... 15

2.2.1. Biến đổi Wavelet Haar. .................................................................................. 15

2.2.2. Biến đổi Wavelet Meyer................................................................................. 15

2.2.3. Biến đổi Wavelet Daubechies. ........................................................................ 16

2.3. Một số ứng dụng nổi bật của Wavelet. .................................................................. 16

2.3.1. Nén tín hiệu. .................................................................................................. 16

2.3.2. Khử nhiễu. ..................................................................................................... 17


ii

2.3.3. Mã hoá nguồn và mã hoá kênh. ...................................................................... 17

CHƢƠNG 3 CHUẨN NÉN ẢNH TĨNH DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET

JPEG2000 ................................................................................................................... 18

3.1. Lịch sử ra đời và phát triển chuẩn JPEG2000. ...................................................... 18

3.2. Các tính năng của JPEG2000 ............................................................................... 18

3.3. Các bƣớc thực hiện nén ảnh theo chuẩn JPEG2000. ............................................. 19

3.3.1. Xử lý trƣớc biến đổi. ...................................................................................... 19

3.3.2. Biến đổi liên thành phần. ................................................................................ 19

3.3.3. Biến đổi riêng thành phần (biến đổi Wavelet). ................................................ 20

3.3.4. Lƣợng tử hoá - Giải lƣợng tử hoá. .................................................................. 20

3.3.5. Mã hoá và kết hợp dòng dữ liệu sau mã hoá. .................................................. 21

3.3.6. Phƣơng pháp mã hoá SPIHT. ......................................................................... 21

3.3.7. Phƣơng pháp mã hoá EZW. ............................................................................ 23

3.4. So sánh chuẩn JPEG2000 với JPEG và các chuẩn nén ảnh tĩnh khác. ............ 24

CHƢƠNG 4 ỨNG DỤNG THỦY VÂN TRONG MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ .................. 27

4.1. Giới thiệu về máy ảnh kỹ thuật số. ........................................................................ 27

4.2. Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DWT. .................................................... 28

4.3. Đề xuất qui trình nén và thủy vân ảnh trong máy ảnh số........................................ 42


iii

CÁC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU TRONG LUẬN VĂN

Hình 1.1 Sơ đồ bộ khái quát hệ thống nén ảnh 5

Hình 1.2. Sơ đồ minh hoạ kỹ thuật mã hoá băng con – M băng con 8

Hình 1.3. Sơ đồ bộ mã hoá theo chuẩn JPEG 10

Hình 2.1. Minh hoạ lƣới nhị tố dyadic với các giá trị của m và n 14

Hình 3.1: Trình tự mã hoá (a) và giải mã JPEG2000 (b) 19

Bảng 3.1: So sánh JPEG và JPEG2000 25

Hình 4.1. Lƣợc đồ chung cho quá trình giấu tin 28

Hình 4.2. Lƣợc đồ chung cho quá trình giải mã. 29

Hình 4.3. Sơ đồ nhúng thuỷ vân. 32

Hình 4.4. Sơ đồ tách thuỷ vân. 33


iv

THUẬT NGỮ TIẾNG ANH

CWT

DCT

DPCM

DWT

EZW

IDWT

JPEG

JPEG2000

MRA

MSE

PCM

PSNR

RLC

SPIHT

STFT

Wavelet

Wavelet Decomposition Tree

Biến đổi Wavelet liên tục (Continuous

Wavelet Transform)

Biến đổi Cosine rời rạc (Discrete Cosine

Transform)

Điều xung mã vi sai (Differized Pulse Code

Modulation)

Biến đổi Wavelet rời rạc (Discrete Wavelet

Transform)

Wavelet cây zero (Embedded Zerotree

Wavelet)

Biến đổi Wavelet rời rạc ngƣợc

Chuẩn nén ảnh của ủy ban JPEG quốc tế

(Joint Photographic Experts Group)

Chuẩn nén ảnh JPEG2000

Phân tích đa phân giải (Multi Resolution

Analysis)

Sai số bình phƣơng trung bình (Mean Square

Error)

Điều xung mã (Pulse Code Modulation)

Tỷ số tín hiệu đỉnh trên nhiễu (Peak Signal to

Noise Ratio)

Mã hoá loạt dài (Run Length Coding)

Phƣơng pháp mã hoá phân cấp theo vùng

(Set partitioning in hierarchical trees)

Biến đổi Fourier thời gian ngắn (Short

Time Fourier Transform)

Biến đổi băng con Wavelet

Cây phân giải Wavelet


1

MỞ ĐẦU

Trong thời đại của Internet, thông tin ngày càng đƣợc sử dụng rộng rãi

và lƣợng thông tin đƣợc trao đổi qua mạng càng lớn mạnh. Tuy nhiên, với

lƣợng thông tin lớn nhƣ vậy thì nguy cơ truy cập dữ liệu trái phép cũng tăng

lên. Vì thế, nhu cầu đảm bảo an toàn và bảo vệ bản quyền và sở hữu trí tuệ

sản phẩm đang là một nhu cầu cấp thiết. Một trong những giải pháp hữu hiệu

cho vấn đề này là giấu thông điệp vào những phƣơng tiện chứa. Phƣơng tiện

chứa đƣợc dùng phổ biến là các bức ảnh.

Ngày nay, hầu hết các bức ảnh đều đƣợc chụp bằng các máy ảnh kỹ

thuật số. Để thu gọn độ lớn của các files ảnh, ngƣời ta đã sử dụng các kỹ

thuật nén dữ liệu khác nhau và phát sinh ra các định dạng ảnh tƣơng ứng.

Các kỹ thuật này có thể đƣợc nhúng trực tiếp vào trong ảnh và là một khâu

trong qui trình tạo ảnh.

Luận văn này nghiên cứu và đề xuất một kỹ thuật thủy vân các bức ảnh

số ngay trong qui trình tạo ảnh đƣợc nén bằng kỹ thuật sóng nhỏ rời rạc

DWT nhƣ là một minh chứng cho bản quyền tác giả khi cần thiết. So với các

kỹ thuật nén sử dụng phép biến đổi nhƣ biến đổi Fourier (FT), biến đổi

cosine rời rạc (DCT), biến đổi xếp chồng (LT),.., biến đổi Wavelet (DWT)

có nhiều ƣu điểm không chỉ trong xử lý ảnh mà còn nhiều ứng dụng khác.

Bằng chứng là sự ra đời của chuẩn nén JPEG2000 (dựa trên DWT) có tính

năng vƣợt trội so với JPEG (DCT). Tuy nhiên chuẩn JPEG, MPEG hay ngay

cả JPEG2000 cũng chỉ tập trung vào hiệu quả nén (tỉ số nén) và chất lƣợng.

Trong luận văn trình bầy một kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet

hiệu năng đem lại hiệu quả nén, chất lƣợng hình ảnh.


2

Cơ sở nghiên cứu và mục đích của luận văn

Để có thể sử dụng các dịch vụ Internet và các thông tin số rộng rãi cần

có một kỹ thuật, một công nghệ mang lại nhiều hứa hẹn trong ứng dụng bảo

vệ bản quyền, không bị biến dạng, điều khiển truy cập đối với các dữ liệu đa

phƣơng tiện. Phƣơng pháp giảm kích thƣớc dữ liệu bằng các kỹ thuật nén là

một cách tiếp cận hiệu quả giải quyết các khó khăn trên.

Mặc dù cho đến nay có rất nhiều kỹ thuật nén dữ liệu đa phƣơng tiện

nhƣ: chuẩn JPEG (dựa trên biến đổi DCT), chuẩn JPEG2000 (dựa trên

biến đổi Wavelet) và chuẩn MPEG, tuy nhiên những kỹ thuật này chỉ tập

trung vào hiệu quả nén và cố gắng đánh mất chất lƣợng ảnh ít vì thế chúng

bỏ qua vấn đề tiêu hao năng lượng trong quá trình nén và truyền. Luận văn

này trình bầy một kỹ thuật hiệu quả để khắc phục những khó khăn trên cho

dữ liệu đa phƣơng tiện. Đó là kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet

thích nghi, hiệu năng cho dữ liệu đa phƣơng tiện trong thông tin và kỹ

thuật nhúng thủy vân vào sản phẩm mà không ảnh hƣởng đến chất lƣợng và

bảo vệ bản quyền tác giả, đây là ứng dụng cơ bản bản nhất của kỹ thuật thủy

vân số. Một thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả gọi là thủy

vân sẽ đƣợc nhúng vào trong các sản phẩm, thủy vân đó chỉ một mình ngƣời

chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm đó có và đƣợc dùng làm minh chứng cho

bản quyền sản phẩm.

Tổ chức luận văn

Luận văn đƣợc trình bầy thành 4 chƣơng và 1 phụ lục.

Chƣơng 1 trình bầy khái quát các kỹ thuật nén ảnh, phân loại các

nguyên lý nén và định nghĩa một số thuật ngữ đƣợc sử dụng rộng rãi nhƣ

MSE, PSNR và SNR. Chƣơng này cũng trình bầy cơ sở lý thuyết của các


3

nguyên lý nén có tổn hao điển hình nhƣ: mã hoá băng con; mã hoá dựa

trên biến đổi cosine rời rạc (DCT), biến đổi xếp chồng (LT), biến đổi

Wavelet rời rạc (DWT).

Chƣơng 2, trình bầy cơ sở toán học, tính chất của biến đổi Wavelet.

Nội dung của chƣơng này là lý thuyết nền tảng cho các ứng dụng Wavelet.

Chƣơng 3, giới thiệu tổng quan về chuẩn nén JPEG2000 dựa trên

biến đổi Wavelet. Và trong chƣơng này, trình bầy tóm tắt các bƣớc thực

hiện nén ảnh theo JPEG200 và so sánh nó với chuẩn JPEG và các chuẩn nén

ảnh tĩnh khác.

Chƣơng 4, t rình bày ứng dụng thủy vân trong máy ảnh kỹ thuật số.


4

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH

1.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số

Nén ảnh số là một đề tài nghiên cứu rất phổ biến trong lĩnh vực xử lý

dữ liệu đa phƣơng tiện. Mục đích là làm thế nào để lƣu trữ bức ảnh dƣới

dạng có kích thƣớc nhỏ hơn hay dƣới dạng biểu diễn mà chỉ yêu cầu số bít

mã hoá ít hơn so với bức ảnh gốc. Nén ảnh thực hiện đƣợc là do một thực

tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có trật tự, có tổ

chức. Vì thế nếu bóc tách đƣợc tính trật tự, cấu trúc đó thì sẽ biết đƣợc phần

thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh để biểu diễn và truyền đi với

số lƣợng bít ít hơn so với ảnh gốc mà vẫn đảm bảo tính đầy đủ thông tin. Ở

phía thu, quá trình giải mã sẽ tổ chức, sắp xếp lại đƣợc bức ảnh xấp xỉ gần

chính xác so với ảnh gốc nhƣng vẫn thoả mãn chất lƣợng yêu cầu, đảm bảo

đủ thông tin cần thiết.

Tóm lại, tín hiệu ảnh, video hay audio đều có thể nén lại bởi chúng có

những tính chất nhƣ sau:

Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về không gian: Trong phạm vi

một bức ảnh hay một khung video tồn tại sự tƣơng quan đáng kể (dƣ

thừa) giữa các điểm ảnh lân cận.

Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về phổ: Các dữ liệu thu đƣợc từ

các bộ cảm biến của thiết bị thu nhận ảnh tồn tại sự tƣơng quan đáng

kể giữa các mẫu thu, đây chính là sự tƣơng quan về phổ.

Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về thời gian: Trong một

chuỗi ảnh video, tồn tại sự tƣơng quan giữa các điểm ảnh của các


5

khung video (frame).

Sơ đồ của một hệ thống nén dữ liệu tổng quát nhƣ sau:

Hình 1.1 Sơ đồ bộ khái quát hệ thống nén ảnh

Trong hình1.1, bộ mã hoá dữ liệu thực hiện quá trình nén bằng cách

giảm kích thƣớc dữ liệu ảnh gốc đến một mức phù hợp với việc lƣu trữ và

truyền dẫn trên kênh. Tốc độ bít đầu ra của bộ mã hoá đƣợc tính là số bít

cho một mẫu (điểm ảnh). Bộ mã hoá kênh thực hiện việc chuyển đổi luồng

bít đã đƣợc nén thành dạng tín hiệu phù hợp cả cho việc lƣu trữ và truyền

dẫn, thƣờng bộ mã hoá kênh sử dụng các kỹ thuật: mã hoá có độ dài thay

đổi – RLC (Run Length Coding)[4], mã hoá Huffman[4], mã hoá số học

[4]. Bộ giải mã thực hiện quá trình ngƣợc lại so với bộ mã hoá.

Trong các hệ thống nén, tỉ số nén chính là tham số quan trọng đánh giá

khả năng nén của hệ thống, công thức đƣợc tính nhƣ sau:

Tỉ số nén = Kích thước dữ liệu gốc / Kích thước dữ liệu nén

Đối với ảnh tĩnh, kích thước chính là số bít để biểu diễn toàn bộ bức

ảnh. Đối với ảnh video, kích thước chính là số bít để biểu diễn một

khung hình video (video frame).


6

1.2. Phân loại các kỹ thuật nén

Các kỹ thuật nén chủ yếu đƣợc phân loại nhƣ sau:

1.2.1. Nén tổn hao và không tổn hao

Trong các kỹ thuật nén không tổn hao (losses compression), ảnh

khôi phục giống hoàn toàn so với ảnh gốc. Tuy nhiên, nén không tổn hao

chỉ đạt đƣợc hiệu quả nén rất nhỏ. Trái lại, các kỹ thuật nén có tổn hao (lossy

compression) có thể đạt đƣợc hiệu quả nén cao hơn rất nhiều mà ở điều

kiện cảm nhận hình ảnh thông thƣờng sự mất mát thông tin không cảm

nhận đƣợc và vì thế vẫn đảm bảo chất lƣợng ảnh. Một số kỹ thuật nén có tổn

hao gồm: điều xung mã vi sai – DPCM, điều xung mã – PCM, lƣợng tử hoá

véctơ – VQ, mã hoá biến đổi và băng con. Ảnh khôi phục trong hệ thống nén

có tổn hao luôn có sự suy giảm thông tin so với ảnh gốc bởi vì: phƣơng pháp

nén này đã loại bỏ những thông tin dƣ thừa không cần thiết.

1.2.2. Mã hoá dự đoán và mã hoá dựa trên phép biến đổi

Đối với mã hoá dự đoán (predictive coding) các giá trị mang thông tin

đã đƣợc gửi hay đang sẵn có sẽ đƣợc sử dụng để dự đoán các giá trị khác, và

chỉ mã hoá sự sai lệch giữa chúng. Phƣơng pháp này đơn giản và rất phù

hợp với việc khai thác các đặc tính cục bộ của bức ảnh. Kỹ thuật DPCM

chính là một ví dụ điển hình của phƣơng pháp này. Trong khi đó, mã hoá

dựa trên phép biến đổi (transform based coding) thì lại thực hiện nhƣ sau:

trƣớc tiên thực hiện phép biến đổi với ảnh để chuyển sự biểu diễn ảnh từ

miền không gian sang một miền biểu diễn khác. Các phép biến đổi

thƣờng dùng là: DCT - biến đổi Cosine rời rạc, DWT - biến đổi Wavelet rời

rạc, LT - biến đổi trồng (lapped) , tiếp đó thực hiện mã hoá đối với các hệ số

biến đổi. Phƣơng pháp này có hiệu suất nén cao hơn rất nhiều so với


7

phƣơng pháp nén dự đoán bởi vì chính các phép biến đổi (sử dụng các

thuộc tính nén năng lƣợng của mình) đã gói gọn toàn bộ năng lƣợng bức

ảnh chỉ bằng một số ít các hệ số, số lớn các hệ số còn lại ít có ý nghĩa hơn sẽ

bị loại bỏ sau khi lƣợng tử hoá.

1.2.3. Mã hoá băng con

Bản chất của kỹ thuật mã hoá băng con (subband coding) là chia băng

tần của tín hiệu (ảnh) thành nhiều băng con (subband). Để mã hoá cho mỗi

băng con, chúng ta sử dụng một bộ mã hoá và một tốc độ bít tƣơng ứng với

tính chất thống kê của băng con.

1.3. Tiêu chuẩn đánh giá chất lƣợng mã hoá ảnh

Để đánh giá chất lƣợng của bức ảnh (hay khung ảnh video) ở đầu ra của

bộ mã hoá, ngƣời ta thƣờng sử dụng hai tham số: Sai số bình phƣơng trung

bình – MSE (mean square error) và tỉ số tín hiệu trên nhiễu đỉnh – PSNR

(peak to signal to noise ratio). MSE thƣờng đƣợc gọi là phƣơng sai lƣợng tử.

Một tham số khác hay sử dụng trong các hệ thông viễn thông đó là tỉ số

tín hiệu trên nhiễu - SNR.

1.4. Các kỹ thuật nén có tổn hao

Trong phần này, trình bày hai kỹ thuật nén tổn hao cho nén ảnh tĩnh và

ảnh động đó là: mã hoá băng con (subband coding) và mã hoá sử dụng phép

biến đổi (transform coding). Đây là hai kỹ thuật nén điển hình và cho hiệu quả

nén cũng nhƣ chất lƣợng ảnh cao.

1.4.1. Kỹ thuật mã hoá băng con

Tƣ tƣởng chính của kỹ thuật mã hoá băng con là: các ảnh đƣợc lấy mẫu

ở đầu vào đƣợc phân ly thành các băng tần khác nhau (gọi là các tín hiệu băng


8

con). Yêu cầu của kỹ thuật này là làm thế nào các băng con không bị chồng

chéo lên nhau. Để có thể phân ly tín hiệu ở bộ mã hoá (encoder) thành các

băng con, ảnh đƣợc cho qua một bank lọc (filter bank) gọi là bank lọc phân

tích và mỗi đầu ra của bank lọc băng con đƣợc lấy mẫu xuống hệ số 2. Các

đầu ra băng con tần số đƣợc lẫy mẫu xuống sẽ lần lƣợt đƣợc: lƣợng tử hoá độc

lập bằng các bộ lọc vô hƣớng khác nhau, mã hoá entropy, lƣu trữ và truyền đi.

Ở phía bộ giải mã (decoder), quá trình đƣợc thực hiện ngƣợc lại: giải lƣợng tử

băng con tần số, lấy mẫu lên với hệ số 2, cho đi qua bank lọc băng con tổng

hợp rồi cộng tất cả các đầu ra của bộ lọc để khôi phục lại ảnh.

Hình 1.2 dƣới đây là sơ đồ tổng quát giải thích kỹ thuật mã hoá băng

con.

Hình 1.2. Sơ đồ minh hoạ kỹ thuật mã hoá băng con – M băng con

Trong các hệ thống mã hóa băng con hai chiều thực tế, ngƣời ta chia

miền tần số - không gian hai chiều của ảnh gốc thành các băng khác nhau ở

bất kỳ mức nào.


9

1.4.2. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi

Một phép biến đổi là một hàm toán học đƣợc sử dụng để biến đổi một

tập các giá trị này thành một tập giá trị khác và tạo ra một cách biểu diễn mới

cho cùng một nguồn tin. Tất cả các phép biến đổi trình bầy dƣới đây đều là

không tổn hao (lossless); với sự chính xác của các phép toán số học thì các

phép biến đổi vẫn bảo tồn đƣợc độ chính xác ở bất kỳ mức độ nào. Nhƣng hầu

hết các kỹ thuật mã hoá đều có tổn hao ở bƣớc lƣợng tử hóa do có sự làm tròn

giá trị cho các hệ số phép biến đổi.

1.4.2.1. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi DCT

Phép biến đổi cosine rời rạc – DCT (Discrete Cosine Transform) biến

đổi thông tin ảnh từ miền không gian sang miền tần số để có thể biểu diễn

dƣới dạng gọn hơn. Để hiểu rõ kỹ thuật này trƣớc hết ta cần tìm hiểu biến đổi

Fourier.

* Biến đổi Fourier – FT

Biến đổi Fourier – FT (Fourier Transform) là một phép biến đổi thuận

nghịch, nó cho phép sự chuyển đổi thuận – nghịch giữa thông tin và tín hiệu

đƣợc xử lý. Phép biến đổi FT cũng có thể đƣợc áp dụng cho tín hiệu không ổn

định (non-stationary) nếu chỉ quan tâm đến thành phần phổ nào có trong tín

hiệu mà không quan tâm đến khi nào xuất hiện trong tín hiệu. Tuy nhiên, nếu

thông tin về thời gian xuất hiện của phổ trong tín hiệu là cần thiết, thì phép

biến đổi FT không có khả năng đáp ứng đƣợc yêu cầu này, đây là hạn chế của

phép biến đổi này.

* Nén và giải nén ảnh dựa theo phép biến đổi DCT trong JPEG

JPEG là chuẩn nén số quốc tế đầu tiên cho các ảnh tĩnh có tông màu

liên tục gồm cả ảnh đơn sắc và ảnh màu. Trong kỹ thuật này các khối ảnh kích


10

thƣớc 8x8 đƣợc áp dụng để thực hiện DCT, sau đó lƣợng tử hoá các hệ số rồi

mã hoá entropy sau lƣợng tử.

Đối với những ảnh màu RGB, để áp dụng kỹ thuật nén này, trƣớc hết

phải chuyển sang chế độ màu YUV (Y là thành phần chói, U và V là 2 thành

phần màu). Thành phần độ chói là ảnh đơn sắc xám. Hai thành phần màu còn

lại chứa thông tin về màu. Sơ đồ khối bộ mã hoá và giải mã của JPEG nhƣ

sau:

Hình 1.3. Sơ đồ bộ mã hoá theo chuẩn JPEG

1.4.2.2. Kỹ thuật mã hoá dựa trên phép biến đổi DWT. Mối quan hệ giữa

biến đổi Wavelet và Fourier

Wavelet là phép biến đổi đƣợc sử dụng để phân tích các tín hiệu không

ổn định (non-stationary) – là những tín hiệu có đáp ứng tần số thay đổi theo

thời gian.

Để khắc phục những hạn chế của biến đổi FT, phép biến đổi Fourier

thời gian ngắn – STFT đƣợc đề xuất.

Trên cơ sở cách tiếp cận biến đổi STFT, biến đổi Wavelet đƣợc phát

triển để giải quyết vấn đề về độ phân giải tín hiệu mà STFT vẫn còn hạn chế.


11

Biến đổi Wavelet đƣợc thực hiện theo cách: tín hiệu đƣợc nhân với hàm

Wavelet rồi thực hiện biến đổi riêng rẽ cho các khoảng tín hiệu khác nhau

trong miền thời gian tại các tần số khác nhau. Cách tiếp cận nhƣ vậy còn

đƣợc gọi là: phân tích đa phân giải – MRA (Multi Resolution Analysis): phân

tích tín hiệu ở các tần số khác nhau và cho các độ phân giải khác nhau.

MRA khi phân tích tín hiệu cho phép: phân giải thời gian tốt và phân giải

tần số kém ở các tần số cao; phân giải tần số tốt và phân giải thời gian kém ở các

tần số thấp.

* Biến đổi Wavelet rời rạc – DWT

Bƣớc này có thể hiểu phép biến đổi DWT nhƣ là áp dụng một tập các

bộ lọc: thông cao và thông thấp. Thiết kế các bộ lọc này tƣơng đƣơng nhƣ kỹ

thuật mã hoá băng con (subband coding). Tuy nhiên khác với mã hoá băng

con, các bộ lọc trong DWT đƣợc thiết kế phải có đáp ứng phổ phẳng,

trơn và trực giao.

Từ biến đổi DWT một chiều có thể mở rộng định nghĩa biến đổi DWT

hai chiều theo cách: Sử dụng các bộ lọc riêng biệt, thực hiện biến đổi

DWT một chiều dữ liệu vào (ảnh) theo hàng rồi thực hiện theo cột. Theo

cách này nếu thực hiện biến đổi DWT ở mức 1, sẽ tạo ra 4 nhóm hệ số

biến đổi.

* Hai thuật toán nén sử dụng DWT điển hình.

Nén ảnh dựa trên biến đổi DWT đã có những cải tiến đáng kể, đó là

bƣớc đột phá sử dụng DWT để nén ảnh bắt đầu là kỹ thuật mã hoá – EZW

(embedded zero-tree wavelet).

Thuật toán EZW dựa trên khả năng khai thác các thuộc tính đa

phân giải của biến đổi Wavelet để đƣa ra một thuật toán ít phức tạp trong


12

tính toán mà vẫn cho hiệu quả nén cao. Những cải tiến và nâng cấp của

EZW về sau đã ra đời một số thuật toán tƣơng tự nhƣ: SPIHT (set

partitationing in hierarchical tree – cây phân cấp phân tập) và ZTE

(zero-tree entropy coding – mã hoá entropy cây zero).

Gần đây còn có thêm một thuật toán nữa đƣợc đề xuất đó là LS

(lifting scheme) sử dụng để tạo các biến đổi Wavelet số nguyên. Kỹ thuật

này sử dụng các bộ lọc Wavelet trực giao đem lại hiệu quả rất cao cho các

ứng dụng nén ảnh có tổn hao.


13

CHƢƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA BIẾN ĐỔI WAVELET

2.1. Cơ sở toán học.

2.1.1. Biến đổi Wavelet liên tục.

Biến đổi Wavelet liên tục (Continuous Wavelet Transform - CWT) của một

hàm f tđƣợc bắt đầu từ một hàm Wavelet mẹ (mother Wavelet) t . Hàm

Wavelet mẹ tcó thể là bất kỳ một hàm số thực hoặc phức liên tục nào thoả mãn

các tính chất sau đây:

- Tích phân suy rộng trên toàn bộ trục t của hàm t là bằng 0.

- Tích phân năng lƣợng của hàm trên toàn bộ trục t là một số hữu

hạn.

2.1.2. Biến đổi Wavelet rời rạc.

Việc tính toán các hệ số Wavelet tại tất cả các tỉ lệ là một công việc hết

sức phức tạp. Để giảm thiểu công việc tính toán ngƣời ta chỉ chọn ra một

tập nhỏ các giá trị tỉ lệ và các vị trí để tiến hành tính toán. Quá trình chọn

các tỷ lệ và các vị trí để tính toán nhƣ trên tạo thành lƣới nhị tố

(dyadic). Một phân tích nhƣ trên hoàn toàn có thể thực hiện đƣợc nhờ

biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). Do đó, việc tính toán biến đổi DWT thực

chất là sự rời rạc hoá biến đổi Wavelet liên tục (CWT); việc rời rạc hoá

đƣợc thực hiện với sự lựa chọn các hệ số a và b nhƣ sau:

a 2m ; b 2m n; m, n Z (2.1)

Việc tính toán hệ số của biến đổi Wavelet có thể dễ dàng thực hiện bằng

các băng lọc số nhiều nhịp đa kênh, một lý thuyết rất quen thuộc trong xử lý tín


14

hiệu.

Hình 2.1. Minh hoạ lƣới nhị tố dyadic với các giá trị của m và n

2.1.3. Tính chất của biến đổi Wavelet.

Biến đổi Fourier là một biến đổi đã và đang đƣợc áp dụng rộng rãi

trong nhiều ngành khoa học và kỹ thuật khác nhau. Biến đổi Fourier

chuyển một hàm tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Sử dụng biến

đổi Fourier ta có thể biết đƣợc trong tín hiệu f(t)có các thành phần tần số

nào. Tuy nhiên biến đổi Fourier có một nhƣợc điểm cơ bản là với một tín

hiệu f(t) ta không thể biết đƣợc rằng tại một thời điểm t thì tín hiệu có các

thành phần tần số nào. Một phép biến đổi tốt hơn biến đổi Fourier phải là

phép biến đổi có đầy đủ tính năng của biến đổi Fourier và có khả năng xác

định xem tại một thời điểm t bất kỳ trong tín hiệu f(t) có thành phần tần số

nào. Phép biến đổi Wavelet ra đời đã khắc phục đƣợc các nhƣợc điểm của

biến đổi Fourier trong phân tích tín hiệu. Biến đổi Wavelet dù chỉ làm việc

với các tín hiệu một chiều (liên tục hoặc rời rạc) nhƣng sau khi biến đổi

xong ta thu đƣợc một hàm số hai biến hoặc một tập các cặp giá trị W a, b

minh họa các thành phần tần số khác nhau của tín hiệu xảy ra tại thời

điểm t . Các giá trị W ai , b tạo thành một cột (i=1, 2,...., n) cho biết một

thành phần tần số có trong những thời điểm t nào và các giá trị W a, bi tạo

thành hàng cho biết tại một thời điểm t của tín hiệu f(t) có các thành phần

m = -2

m = -2

m = -2

m = -2

m = -2


15

tần số nào.

Tham số b trong biến đổi Wavelet cho biết khoảng dịch của hàm

Wavelet mẹ và độ phân giải các tần số khác nhau của f t đƣợc minh họa bởi hệ

tỷ lệ chính là a. Biến đổi Wavelet ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi đặc biệt là

trong xử lý tiếng nói, xử lý ảnh số. Xử lý tín hiệu ảnh số là xử lý tín hiệu hai

chiều và do đặc điểm của ảnh số là bao giờ cũng có tính định hƣớng và tính

định vị. Tính định hƣớng của một ảnh nghĩa là trong ảnh bao giờ cũng có một

số ít các thành phần tần số nhƣng các thành phần tần số này trải rộng trên toàn

bộ không gian ảnh còn tính định vị của ảnh chính là tính chất biểu thị rằng tại

một vùng của ảnh có thể có rất nhiều thành phần tần số. Ảnh biểu thị tính định

vị rõ nhất chính là ảnh có nhiều biên vùng phân tách rõ rệt, tại các đƣờng biên

bao giờ cũng có nhiều thành phần tần số khác nhau, còn hầu hết các ảnh có

tông liên tục đều là những ảnh có tính định hƣớng.

2.2. Giới thiệu một số họ Wavelet.

2.2.1. Biến đổi Wavelet Haar.

Biến đổi Haar Wavelet là biến đổi đơn giản nhất trong các phép

biến đổi Wavelet. Hình vẽ 2.3 cho thấy dạng của hàm t với biến đổi

Haar. Do tính chất đơn giản của biến đổi Haar mà nó đƣợc ứng dụng

tƣơng đối nhiều trong nén ảnh, khi áp dụng biến đổi này để nén ảnh thì

thuật toán nén ảnh trên máy tính có một số điểm khác với công thức toán

học của biến đổi Haar.

2.2.2. Biến đổi Wavelet Meyer.

Yves Meyer là một trong những nhà khoa học đã đặt nền móng cho

phép biến đổi Wavelet. Phép biến đổi Wavelet mang tên Meyer cũng là

một phép biến đổi thông dụng, biến đổi này có khả năng phân tích tín


16

hiệu tốt hơn nhiều so với biến đổi Haar.

2.2.3. Biến đổi Wavelet Daubechies.

Giống nhƣ Meyer, Daubechies cũng là một nhà khoa học có công

lao to lớn trong việc nghiên cứu phát triển phép biến đổi Wavelet. Biến

đổi Daubechies là một trong những phép biến đổi phức tạp nhất trong

biến đổi Wavelet. Họ biến đổi này đƣợc ứng dụng hết sức rộng rãi, biến

đổi Wavelet áp dụng trong JPEG2000 là một biến đổi trong họ biến đổi

Wavelet Daubechies.

2.3. Một số ứng dụng nổi bật của Wavelet.

Phần này chỉ nêu ra các lĩnh vực mang tính chất tổng quát các ứng

dụng của Wavelet với tính chất giới thiệu và gợi mở.

2.3.1. Nén tín hiệu.

Do đặc điểm của mình, Wavelet đặc biệt tốt khi sử dụng để nén hay

phân tích các tín hiệu không dừng; đặc biệt là tín hiệu ảnh số và các ứng

dụng nén tiếng nói, nén dữ liệu. Việc sử dụng các phép mã hoá băng con,

băng lọc số nhiều nhịp và biến đổi Wavelet rời rạc tƣơng ứng với loại tín

hiệu cần phân tích có thể mang lại những hiệu quả rất rõ rệt trong nén tín

hiệu. Do tính chất chỉ tồn tại trong các khoảng thời gian rất ngắn (khi

phân tích tín hiệu trong miền thời gian tần số) mà các hệ số của biến đổi

Wavelet có khả năng tập trung năng lƣợng rất tốt vào các hệ số biến đổi.

Các hệ số mang thông tin chi tiết của biến đổi Wavelet thƣờng rất nhỏ và có

thể bỏ qua mà không ảnh hƣởng tới việc mã hoá dữ liệu (trong phƣơng pháp

mã hoá ảnh hay tiếng nói là những tín hiệu cho phép mã hoá có tổn thất

thông tin).


17

2.3.2. Khử nhiễu.

Tính chất của biến đổi Wavelet mà chúng ta đã xét tới trong phần ứng

dụng cho nén tín hiệu đƣợc mở rộng bởi Iain Johnstone và David

Donohos trong các ứng dụng khủ nhiễu cho tín hiệu. Phƣơng pháp khử

nhiễu này đƣợc gọi là Wavelet Shrinkage Denoising (WSD). Ý tƣởng cơ

bản của WSD dựa trên việc tín hiệu nhiễu sẽ lộ rõ khi phân tích bằng biến đổi

Wavelet ở các hệ số biến đổi bậc cao. Việc áp dụng các ngƣỡng loại bỏ

tƣơng ứng với các bậc cao hơn của hệ số Wavelet sẽ có thể dễ dàng loại

bỏ nhiễu trong tín hiệu.

2.3.3. Mã hoá nguồn và mã hoá kênh.

Sở dĩ Wavelet đƣợc ứng dụng trong mã hoá nguồn và mã hoá kênh vì

trong mã hoá nguồn thì chúng ta cần khả năng nén với tỷ lệ nén cao còn

trong mã hoá kênh thì cần khả năng chống nhiễu tốt. Biến đổi Wavelet

kết hợp với một số phƣơng pháp mã hoá nhƣ mã hoá Huffman hay mã hoá

số học có thể thực hiện đƣợc cả hai điều trên.


18

CHƢƠNG 3

CHUẨN NÉN ẢNH TĨNH DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI

WAVELET JPEG2000

3.1. Lịch sử ra đời và phát triển chuẩn JPEG2000.

Nhƣ chúng ta đã biết, sự ra đời của JPEG mang lại nhiều lợi ích to

lớn về nhiều mặt. JPEG có thể giảm nhỏ kích thƣớc ảnh, giảm thời gian

truyền và làm giảm chi phí xử lý ảnh trong khi chất lƣợng ảnh là khá tốt.

Để việc nén ảnh có hiệu quả hơn, Ủy ban JPEG đã đƣa ra một chuẩn nén

ảnh mới là JPEG2000. JPEG2000 sử dụng biến đổi Wavelet và các

phƣơng pháp mã hoá đặc biệt để có đƣợc ảnh nén ƣu việt hơn hẳn JPEG.

JPEG2000 hiện vẫn đang tiếp tục đƣợc phát triển, nhƣng phần I đã đƣợc tổ

chức ISO chấp nhận là chuẩn nén ảnh quốc tế áp dụng cho ảnh tĩnh.

Chuẩn nén ảnh JPEG2000 mà xƣơng sống là biến đổi Wavelet với

tính năng vƣợt trội so với JPEG chắc chắn sẽ đƣợc sử dụng trong các

ứng dụng.

3.2. Các tính năng của JPEG2000

JPEG2000 có nhiều chức năng đặc biệt hơn mọi chuẩn nén ảnh

tĩnh khác nhƣ JPEG hay GIF. Dƣới đây là các chức năng ƣu việt của

JPEG2000 so với các chuẩn nén ảnh tĩnh khác.

Cho chất lƣợng ảnh tốt nhất khi áp dụng nén ảnh tĩnh có tổn thất.

Sử dụng đƣợc với truyền dẫn và hiển thị luỹ tiến về chất lƣợng, độ

phân giải, các thành phần màu và có tính định vị không gian.

Sử dụng cùng một cơ chế nén ảnh cho cả hai dạng thức nén.


19

Truy nhập và giải nén tại mọi thời điểm trong khi nhận dữ liệu.

Giải nén từng vùng trong ảnh mà không cần giải nén toàn bộ ảnh.

Có khả năng mã hoá ảnh với tỷ lệ nén theo từng vùng khác nhau.

Nén một lần nhƣng có thể giải nén với nhiều cấp chất lƣợng tuỳ theo

yêu cầu của ngƣời sử dụng.

3.3. Các bƣớc thực hiện nén ảnh theo chuẩn JPEG2000.

Hình 3.1: Trình tự mã hoá (a) và giải mã JPEG2000 (b)

3.3.1. Xử lý trƣớc biến đổi.

Do sử dụng biến đổi Wavelet, JPEG2000 cần có dữ liệu ảnh đầu

vào ở dạng đối xứng qua 0. Xử lý trƣớc biến đổi chính là giai đoạn đảm

bảo dữ liệu đƣa vào nén ảnh có dạng trên. Ở phía giải mã, giai đoạn xử lý

sau biến đổi sẽ trả lại giá trị gốc ban đầu cho dữ liệu ảnh.

3.3.2. Biến đổi liên thành phần.

Giai đoạn này sẽ loại bỏ tính tƣơng quan giữa các thành phần của

ảnh. JPEG2000 sử dụng hai loại biến đổi liên thành phần là biến đổi màu

thuận nghịch (Reversible Color Transform - RCT) và biến đổi màu không

thuận nghịch (Irreversible Color Transform - ICT) trong đó biến đổi

M· ho¸ Xö lý tríc

biÕn ®æi

BiÕn ®æi thuËn

liªn thµnh

phÇn

BiÕn ®æi

thuËn riªng

thµnh phÇn

Lîng tö hãa ¶nh gèc

¶nh sau khi

m· ho¸

(a)

Xö lý sau biÕn ®æi

Gi¶i m· ho¸

Gi¶i lîng tö ho¸

BiÕn ®æi

ngîc riªng

thµnh phÇn

BiÕn ®æi

ngîc liªn

thµnh phÇn

¶nh m· ho¸

¶nh kh«i phôc

(b)


20

thuận nghịch làm việc với các giá trị nguyên, còn biến đổi không thuận

nghịch làm việc với các giá trị thực. ICT và RCT chuyển dữ liệu ảnh từ

không gian màu RGB sang YCrCb. RCT đƣợc áp dụng trong cả hai dạng

thức nén có tổn thất và không tổn thất, còn ICT chỉ áp dụng cho nén có

tổn thất. Việc áp dụng các biến đổi này trƣớc khi nén ảnh không nằm ngoài

mục đích làm tăng hiệu quả nén. Các thành phần Cr, Cb có ảnh hƣởng rất

ít tới sự cảm nhận hình ảnh của mắt trong khi thành phần độ chói Y có ảnh

hƣởng rất lớn tới ảnh.

3.3.3. Biến đổi riêng thành phần (biến đổi Wavelet).

Biến đổi riêng thành phần đƣợc áp dụng trong JPEG2000 chính là

biến đổi Wavelet. Do phép biến đổi Wavelet không phải là một phép biến

đổi trực giao nhƣ biến đổi DCT mà là một phép biến đổi băng con nên các

thành phần sẽ đƣợc phân chia thành các băng tần số khác nhau và mỗi

băng sẽ đƣợc mã hóa riêng rẽ. JPEG2000 áp dụng biến đổi Wavelet

nguyên thuận nghịch 5/3 (IWT) và biến đổi thực không thuận nghịch

Daubechies 9/7. Việc tính toán biến đổi trong JPEG2000 này sẽ đƣợc thực

hiện theo phƣơng pháp Lifting.Việc tính toán biến đổi Wavelet 2D suy ra

từ biến đổi Wavelet 1D theo các phƣơng pháp phân giải ảnh tuỳ chọn. Trong

JPEG2000 có 3 phƣơng pháp phân giải ảnh nhƣng phƣơng pháp đƣợc sử

dụng nhiều nhất chính là phương pháp kim tự tháp.

3.3.4. Lƣợng tử hoá - Giải lƣợng tử hoá.

Các hệ số của phép biến đổi sẽ đƣợc tiến hành lƣợng tử hoá. Quá

trình lƣợng tử hoá cho phép đạt tỷ lệ nén cao hơn bằng cách thể hiện các giá

trị biến đổi với độ chính xác tƣơng ứng cần thiết với mức chi tiết của ảnh

cần nén. Các hệ số biến đổi sẽ đƣợc lƣợng tử hoá theo phép lƣợng tử hoá vô

hƣớng. Các hàm lƣợng tử hoá khác nhau sẽ đƣợc áp dụng cho các băng con


21

khác nhau.

Trong dạng biến đổi nguyên, đặt bƣớc lƣợng tử bằng 1.Với dạng biến

đổi thực thì bƣớc lƣợng tử sẽ đƣợc chọn tƣơng ứng cho từng băng con riêng

rẽ. Bƣớc lƣợng tử của mỗi băng do đó phải có ở trong dòng bít truyền đi để

phía thu có thể giải lƣợng tử cho ảnh.

3.3.5. Mã hoá và kết hợp dòng dữ liệu sau mã hoá.

JPEG2000 theo khuyến nghị của uỷ ban JPEG quốc tế có thể sử

dụng nhiều phƣơng pháp mã hoá khác nhau cũng nhƣ nhiều cách biến đổi

Wavelet khác nhau để có thể thu đƣợc chất lƣợng ảnh tƣơng ứng với ứng

dụng cần xử lý. Việc áp dụng các phƣơng pháp mã hoá khác nhau cũng

đƣợc mở rộng sang lĩnh vực nén ảnh động bằng biến đổi Wavelet. Trong

thực tế các phƣơng pháp mã hoá ảnh đƣợc áp dụng khi nén ảnh bằng biến

đổi Wavelet cũng nhƣ JPEG2000 thì có hai phƣơng pháp đƣợc coi là cơ sở và

đƣợc áp dụng nhiều nhất: phƣơng pháp SPIHT và phƣơng pháp EZW.

Hiện nay JPEG2000 vẫn đƣợc áp dụng mã hoá bằng hai phƣơng pháp

này và một phƣơng pháp phát triển từ hai phƣơng pháp này là phƣơng

pháp mã hoá mặt phẳng bít.

3.3.6. Phƣơng pháp mã hoá SPIHT.

Dù áp dụng biến đổi Wavelet nào hay cùng với nó là một phép phân

giải ảnh nào thì trong các băng con có số thứ tự thấp cũng là những thành

phần tần số cao (mang thông tin chi tiết của ảnh) trong khi những băng

con có số thứ tự cao hơn thì sẽ chứa những thành phần tần số thấp (mang

thông tin chính về ảnh). Điều đó nghĩa là các hệ số chi tiết sẽ giảm dần từ

băng con mức thấp xuống băng con mức cao và có tính tƣơng tự về không

gian giữa các băng con. Phƣơng pháp SPIHT (Set partitioning in

hierarchical trees - phƣơng pháp mã hoá phân cấp theo phân vùng).


22

Phƣơng pháp SPIHT đƣợc thiết kế tối ƣu cho truyền dẫn luỹ tiến. Điều

này có nghĩa là tại mọi thời điểm trong quá trình giải nén ảnh theo

phƣơng pháp mã hoá này thì chất lƣợng ảnh hiển thị tại thời điểm ấy là tốt

nhất có thể đạt đƣợc với một số lƣợng bít đƣa vào giải mã tính cho tới thời

điểm ấy. Ngoài ra, phƣơng pháp này sử dụng kỹ thuật embedded coding;

nghĩa là một ảnh sau nén với kích cỡ (lƣu trữ) lớn (tỷ lệ nén thấp) sẽ chứa

chính dữ liệu sau nén của ảnh có kích cỡ (lƣu trữ) nhỏ (tỷ lệ nén cao). Bộ

mã hoá chỉ cần nén một lần nhƣng có thể giải nén ra nhiều mức chất lƣợng

khác nhau. Giả sử gọi các pixel trong một ảnh p cần mã hoá là pi, j. Áp dụng

một phép biến đổi Wavelet T nào đó cho các pixel trong ảnh để tạo ra các

hệ số của phép biến đổi Wavelet là ci, j. Các hệ số này tạo ra một ảnh biến

đổi là C. Phép biến đổi này đƣợc viết dƣới dạng toán tử nhƣ sau: C=T(p).

Trong phƣơng pháp truyền dẫn luỹ tiến với ảnh thì bộ mã hoá sẽ bắt đầu

quá trình khôi phục (giải nén) ảnh bằng cách đặt các giá trị của ảnh khôi

phục từ các hệ số biến đổi là C . Sử dụng các giá trị giải mã của các hệ số

biến đổi để tạo ra một ảnh khôi phục (vẫn chƣa áp dụng biến đổi ngƣợc

Wavelet) là C và sau đó áp dụng biến đổi ngƣợc Wavelet để tạo ra ảnh

cuối cùng là p . Chúng ta có thể viết dƣới dạng toán tử nhƣ sau:

1ˆ ˆ( )p T c .

Nguyên tắc quan trọng của phương pháp truyền dẫn ảnh theo kiểu

lũy tiến chính là phương pháp này luôn truyền đi các giá trị mang thông

tin quan trọng hơn của ảnh đi trước. Sở dĩ làm nhƣ vậy là do các thông tin

đó chính là các thông tin sẽ làm giảm thiểu nhiều nhất độ méo dạng của

ảnh (sự sai khác giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục). Đây chính là lý do tại sao

phƣơng pháp SPIHT luôn truyền đi các hệ số lớn trƣớc và cũng là một

nguyên tắc quan trọng của phƣơng pháp này. Một nguyên tắc nữa là các


23

bít có trọng số lớn bao giờ cũng mang thông tin quan trọng nhất trong

dữ liệu nhị phân. Phƣơng pháp SPIHT sử dụng cả hai nguyên tắc này; nó

sắp xếp các hệ số biến đổi và truyền đi các bít có trọng số lớn nhất. Quá

trình giải mã có thể dừng lại ở bất kỳ một bƣớc nào ứng với giá trị ảnh cần

mã hoá yêu cầu. Đây chính là cách mà phƣơng pháp mã hoá SPIHT làm tổn

thất thông tin.

3.3.7. Phƣơng pháp mã hoá EZW.

Phƣơng pháp mã hoá EZW (Embedded Zerotree Wavelet Encoder)

cũng dựa trên cơ sở phép mã hoá luỹ tiến (progressive coding) giống nhƣ

phƣơng pháp mã hoá SPIHT. Phƣơng pháp này chủ yếu dựa trên khái

niệm về cây zero (zerotree).

Cây tứ phân: Sau khi áp dụng biến đổi Wavelet ứng với các mức

phân giải khác nhau có thể biểu diễn các hệ số biến đổi dƣới dạng một

cây. Với cây biểu diễn cứ mỗi nút cha thì có 4 nút con, do quá trình biến

đổi Wavelet ở các tỷ lệ khác nhau. Ta gọi đây là các cây tứ phân (quadtree).

Cây zero (zerotree): Cây zero là một cây tứ phân, trong đó tất cả các

nút của nó đều nhỏ hơn nút gốc. Khi mã hoá sẽ đƣợc mã hoá bằng một đối

tƣợng duy nhất và khi giải mã thì cho tất cả các giá trị bằng không. Ngoài

ra để có thể mã hoá đƣợc các hệ số Wavelet thì giá trị của nút gốc phải

nhỏ hơn giá trị ngƣỡng đang đƣợc xem xét ứng với hệ số Wavelet đó.

Sau khi có đủ các khái niệm cần thiết về cây tứ phân và cây zero,

chúng ta có thể trình bày nguyên lý hoạt động của thuật toán. Thuật toán sẽ

mã hoá các hệ số theo thứ tự giảm dần. Chúng ta sẽ dùng một giá trị gọi

là ngƣỡng (threshold) và sử dụng ngƣỡng này để tiến hành mã hoá các hệ

số biến đổi. Các hệ số đƣợc mã hoá theo thứ tự từ vùng tần số thấp đến vùng

tần số cao. Và chỉ những hệ số có giá trị tuyệt đối lớn hơn hoặc bằng


24

ngƣỡng thì mới đƣợc mã hoá. Tiếp theo giảm ngƣỡng và tiếp tục làm nhƣ

vậy cho tới khi ngƣỡng đạt tới một giá trị nhỏ hơn giá trị của hệ số nhỏ

nhất. Cách giảm giá trị ngƣỡng ở đây thực hiện tƣơng đối đặc biệt, giá trị

của ngƣỡng giảm xuống một nửa so với trƣớc đó. Bộ giải mã phải biết các

mức ngƣỡng này thì mới có thể giải mã ảnh thành công. Khi d i chuyển từ

hệ số này đến hệ số khác theo thứ tự nhƣ thế nào. Việc sắp xếp này còn phải

đƣợc quy ƣớc thống nhất giữa quá trình mã hoá và quá trình giải mã để

việc giải mã ảnh đƣợc thành công.

3.4. So sánh chuẩn JPEG2000 với JPEG và các chuẩn nén ảnh

tĩnh khác.

Một tính năng quan trọng và là ƣu điểm rõ nét nhất của JPEG2000 so

với JPEG cũng nhƣ các chuẩn nén ảnh khác nhƣ MPEG 4 VTC hay JPEG

- LS v. v.... là JPEG2000 đƣa ra cả hai kỹ thuật nén có tổn thất và không

tổn thất theo cùng một cơ chế mã hoá nghĩa là JPEG2000 thực hiện tất cả

các dạng thức của JPEG chỉ bằng một cơ chế mã hoá duy nhất. Nếu xét về

sự tồn tại của hai kỹ thuật này thì JPEG cũng có khả năng nén ảnh có tổn

thất và không tổn thất thông tin. Tuy nhiên với JPEG thì cơ chế mã hoá

với hai dạng này là khác nhau và rất khó để sử dụng cả hai dạng này cùng

lúc cho cùng một ứng dụng. Do đó, có thể thấy rằng JPEG có tính mềm dẻo

hơn bất kỳ chuẩn nén ảnh tĩnh. Hơn thế, chúng ta đã thấy rằng tất cả

các phƣơng pháp thiết kế cho chuẩn JPEG2000 đều ƣu việt và có nhiều

tính năng hơn so với JPEG; ngoài ra những thống kê về thực tế cho thấy

với cùng một tỷ lệ nén và một loại ảnh thì ảnh đƣợc nén bởi JPEG2000

hầu nhƣ luôn có chất lƣợng tốt hơn so với JPEG.

Tính năng ƣu việt thứ hai của JPEG2000 so với JPEG chính là

trong dạng thức nén có tổn thất thông tin, JPEG2000 có thể đƣa ra tỷ lệ


25

nén cao hơn nhiều so với JPEG. Theo công thức tính PSNR trong đơn vị

dB, chúng ta có: (b là số bít dùng biểu diễn một pixel trên ảnh gốc)

PSNR(dB) = -20 log RMSE

2 1b

Sự so sánh về tham số PSNR cho trên bảng 3.1. Để có thể so sánh dễ

dàng hơn, ta xét ảnh đƣợc nén với các tỷ lệ khác nhau (đo lƣờng bởi hệ số

bít/pixel hay bpp). Tất cả các số liệu trên bảng đều cho thấy JPEG2000 nén

ảnh tốt hơn là JPEG; hơn thế hệ số PSNR mà chúng ta xét trong bảng đƣợc đo

trong hệ đơn vị logarit.

Bit per pixel 0. 125 0. 50 2.00

Ảnh 1 theo JPEG 24.42 31.17 35. 15

Ảnh 1 theo JPEG2000 28. 12 32.95 37. 35

Ảnh 2 theo JPEG 22.6 28. 92 35. 99

Ảnh 2 theo JPEG2000 24.85 31.13 38. 80

Bảng 3.1: So sánh JPEG và JPEG2000

Tính năng ƣu việt thứ 3 của JPEG2000 so với JPEG là chuẩn nén

ảnh này có thể hiển thị đƣợc các ảnh với độ phân giải và kích thƣớc khác

nhau từ cùng một ảnh nén. Tính năng này là một lợi thế đặc biệt quan

trọng của JPEG2000, để thu đƣợc chất lƣợng với từng lần nén khác

nhau thì với JPEG2000 ta chỉ cần nén một lần còn chất lƣợng ảnh thì sẽ

đƣợc quyết định tuỳ theo ngƣời sử dụng trong quá trình giải nén ảnh theo

JPEG2000.

JPEG2000 còn có một khả năng đặc biệt ƣu việt hơn so với JPEG, đó

chính là khả năng vƣợt trội trong khôi phục lỗi. Khi một ảnh đƣợc truyền

trên mạng viễn thông thì thông tin có thể bị nhiễu; với các chuẩn nén ảnh


26

nhƣ JPEG thì nhiễu này sẽ đƣợc thu vào và hiển thị, tuy nhiên với

JPEG2000, do đặc trƣng của phép mã hoá có thể chống lỗi, JPEG2000 có

thể giảm thiểu các lỗi này tới mức hầu nhƣ không có.


27

CHƢƠNG 4

ỨNG DỤNG THỦY VÂN TRONG MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ

Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đã đem lại những thay đổi sâu

sắc trong xã hội và trong cuộc sống của chúng ta. Những thuận lợi mà thông

tin kỹ thuật số mang lại cũng sinh ra những thách thức và cơ hội mới cho đổi

mới. Sự ra đời những phần mềm có tính năng rất mạnh, các thiết bị mới nhƣ

máy ảnh kỹ thuật số, máy quét chất lƣợng cao, máy in, máy ghi âm kỹ thuật

số, ... đã với tới thế giới tiêu dùng rộng lớn để sáng tạo, xử lý và thƣởng thức

các dữ liệu đa phƣơng tiện. Mạng Internet đã trở thành một xã hội thông tin số

nơi diễn ra quá trình trao đổi thông tin trong mọi lĩnh vực chính trị, quân sự,

quốc phòng, kinh tế, thƣơng mại... Và chính trong môi trƣờng mở và tiện nghi

nhƣ vậy xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực đang rất cần đến các giải pháp hữu

hiệu cho vấn đề an toàn thông tin nhƣ nạn ăn cắp bản quyền, nạn xuyên tạc

thông tin, truy cập thông tin trái phép... Đi tìm giải pháp cho những vấn đề

này không chỉ giúp hiểu thêm về công nghệ phức tạp đang phát triển rất

nhanh mà còn đƣa ra những cơ hội kinh tế mới. Trong nội dung chƣơng này

đi sâu vào ứng dụng của thủy vân vào máy ảnh kỹ thuật số.

4.1. Giới thiệu về máy ảnh kỹ thuật số.

Máy ảnh số là một máy điện tử dùng để thu và lƣu giữ hình ảnh một

cách tự động thay vì phải dùng phim ảnh giống nhƣ máy chụp ảnh thƣờng.

Máy ảnh kỹ thuật số đƣợc thiết kế đựa trên 2 nền tảng là nhiếp ảnh và tin học.

Cho tới ngày nay thiết bị điện tích kép "Charged – Couple Device gọi tắt là

CCD" và "Complement Metal Oxide Semiconductor gọi tắt là CMOS" đƣợc

gọi chung là bộ cảm biến hình ảnh, đây có thể nói chính là linh hồn của máy

ảnh kỹ thuật số.


28

Còn ảnh số là ảnh đƣợc hợp thành bởi các phân tử hình ảnh (pixels),

các phân tử hình ảnh này rất nhỏ.

Với máy ảnh kỹ thuật số thì ta có thể xem hình trực tiếp khi vừa chụp

xong, thể hiện qua màn hình LCD nhỏ nằm phía sau máy hoặc có thể nối máy

với màn hình ti vi, máy vi tính, máy phóng .v.v....

Hình ảnh chụp từ máy ảnh KTS đƣợc lƣu giữ theo một định dạng ngày

càng phổ thông (lƣu giữ trên các thẻ nhớ hoặc bộ nhớ trong của máy), khiến

cho ngƣời dùng có thể dễ dàng thuyên chuyển các hình ảnh giữa các loại thiết

bị và các phần mềm ứng dụng khác nhau. Ví dụ chèn trực tiếp vào căn bản

(báo, bài học .v.v..), gửi hình ảnh bằng thƣ điện tử, đƣa hình lên web .v.v.v....

Chính vì những yếu tố này mà ảnh số ngày càng đƣợc sử dụng rộng rãi,

phổ biến.

4.2. Kỹ thuật thuỷ vân sử dụng phép biến đổi DWT.

Giấu thông tin là một kỹ thuật nhúng (giấu) một lƣợng thông tin số nào

đó vào trong một đối tƣợng dữ liệu số khác.

Dƣới đây là mô hình của kỹ thuật giấu tin cơ bản đƣợc mô tả theo hai

hình vẽ sau:

Hình 4.1: Lƣợc đồ chung cho quá trình giấu tin.


29

Hình vẽ trên biểu diễn quá trình giấu tin cơ bản. Phƣơng tiện chứa bao

gồm các đối tƣợng đƣợc dùng làm môi trƣờng để giấu tin ảnh ..., thông tin

giấu là một lƣợng thông tin mang một ý nghĩa nào đó nhƣ ảnh, logo, đoạn văn

bản,... tuỳ thuộc vào mục đích của ngƣời sử dụng. Thông tin sẽ đƣợc giấu vào

trong phƣơng tiện chứa nhờ một bộ nhúng, bộ nhúng là những chƣơng trình,

triển khai các thuật toán để giấu tin và đƣợc thực hiện với một khoá bí mật

giống nhƣ các hệ mã mật cổ điển. Sau khi giấu tin ta thu đƣợc phƣơng tiện

chứa bản tin đã giấu và phân phối sử dụng trên mạng.

Hình 4.2: Lƣợc đồ chung cho quá trình giải mã

Hình vẽ trên chỉ ra các công việc giải mã thông tin đã giấu. Sau

khi nhận đƣợc đối tƣợng phƣơng tiện chứa có giấu thông tin, quá trình giải mã

đƣợc thực hiện thông qua một bô giải mã tƣơng ứng với bộ nhúng thông tin

cùng với khoá của quá trình nhúng. Kết quả thu đƣợc gồm phƣơng tiện chứa

gốc và thông tin đã giấu. Bƣớc tiếp theo thông tin giấu sẽ đƣợc xử lí kiểm

định so sánh với thông tin giấu ban đầu.

Kỹ thuật giấu thông tin nhằm mục đích đảm bảo an toàn và bảo

mật thông tin rõ ràng ở hai khía cạnh. Một là bảo mật cho giữ liệu đƣợc đem

giấu, hai là bảo mật cho chính đối tƣợng đƣợc dùng để giấu tin. Hai khía cạnh

khác nhau này dẫn đến hai khuynh hƣớng kỹ thuật chủ yếu của giấu tin.

Khuynh hƣớng thứ nhất là giấu tin mật. Khuynh hƣớng này tập trung vào các

kỹ thuật giấu tin sao cho thông tin giấu đƣợc nhiều và quan trọng là ngƣời


30

khác khó phát hiện đƣợc một đối tƣợng có bị giấu tin bên trong hay không.

Khuynh hƣớng thứ hai là thuỷ vân số. Khuynh hƣớng thuỷ vân số đánh giấu

vào đối tƣợng nhằm khẳng định bản quyền sở hữu hay phát hiện xuyên tạc

thông tin. Thuỷ vân số có miền ứng dụng lớn hơn nên đƣợc quan tâm nghiên

cứu nhiều hơn và thực tế đã có nhiều những kỹ thuật dành cho khuynh hƣớng

này. Mỗi ứng dụng của thuỷ vân có yêu cầu riêng, do đó các kỹ thuật thuỷ

vân cũng có những tính năng khác biệt tƣơng ứng

Trong kỹ thuật giấu tin, thì thuỷ vân ảnh số đang đƣợc quan tâm nhiều.

Khi thực hiện thuỷ vân ảnh số thì cần phải có một số tính chất để đánh giá

chất lƣợng của giải thuật. Các tính chất đó nhƣ sau:

Tính vô hình (Imperceptibility): Khi nhúng thuỷ vân vào trong ảnh, thì phải

đƣa theo giải thuật thích hợp để ngƣời dùng không nhận thấy sự thay đổi đó.

Thuỷ vân phải không ảnh hƣởng nhiều đến chất lƣợng của ảnh. Thông thƣờng

các bit ít nhạy cảm sẽ đƣợc ƣu tiên dùng để chứa thuỷ vân.

Tính bền vững (Robustness): Tùy vào từng loại ứng dụng mà có thể xem

tính bền vững này bằng nhiều điểm khác nhau, nếu nhƣ đối với các ứng dụng

dùng để bảo vệ quyền sở hữu thì thuỷ vân cần phải bền vững qua một số các

tác động ảnh. Nếu nhƣ đối với ứng dụng để chống làm giả hoặc chống lại sự

thay đổi trên phƣơng tiện kỹ thuật số thì đòi hỏi thuỷ vân phải huỷ bỏ khi xảy

ra các thao tác này.

Tính không phân chia (Inseparability): Sau khi ảnh chứa thuỷ vân thì rất

khó hoặc không thể phân chia thành 2 thành phần riêng biệt nhƣ lúc đầu.

Bảo mật (Security): Sau khi đă đƣa thuỷ vân ảnh, thì yêu cầu là chỉ cho phép

những ngƣời có quyền sử dụng dụng đƣợc chỉnh sửa và phát hiện đƣợc thuỷ

vân điều này đƣợc thực hiện nhờ vào khóa mã dùng làm khoá trong giải thuật

đƣa thuỷ vân vào ảnh số và giải thuật phát hiện ra thuỷ vân trong ảnh số.


31

Thuỷ vân số có ứng dụng rất rộng trong nhiều lĩnh vực, dƣới đây sẽ liệt kê

một số ứng dụng chính của thuỷ vân.

Bảo vệ quyền sở hữu (Copyright Protection): đây là ứng dụng cơ bản nhất

của kỹ thuật thủy vân. Một thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tác

giả sẽ đƣợc nhúng vào trong các sản phẩm, thủy vân đó chỉ một mình ngƣời

chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm đó có và đƣợc dùng làm minh chứng cho

bản quyền sản phẩm. Để bảo vệ các sản phẩm chống lại các hành vi lấy cắp

hoặc làm nhái cần phải có một kỹ thuật để "dán tem bản quyền" vào sản phẩm

này. Việc dán tem hay chính là việc nhúng thủy vân cần phải đảm bảo không

để lại một ảnh hƣởng lớn nào đến việc cảm nhận sản phẩm. Yêu cầu kỹ thuật

đối với ứng dụng này là thủy vân phải tồn tại bền vững cùng với sản phẩm,

muốn bỏ thủy vân này mà không đƣợc phép của ngƣời chủ sở hữu thì chỉ còn

cách phá huỷ sản phẩm.

Chống nhân bản bất hợp pháp (Copy Protection): Các sản phẩm có chứa

thuỷ vân số biểu hiện cho việc sản phẩm này không đƣợc nhân bản, vì nếu

nhân bản sẽ phạm luật. Nhà sản xuất sẽ trang bị cho các phƣơng tiện dùng để

nhân bản (nhƣ CD writer…) khả năng phát hiện xem ảnh có chứa thuỷ vân

hay không, nếu có thì sẽ từ chối không nhân bản.

Theo dõi quá trình sử dụng (Tracking): Thuỷ vân số có thể đƣợc dùng để

theo dõi quá trình sử dựng của ảnh số. Mỗi bản sao của sản phẩm đƣợc chứa

bằng một thuỷ vân duy nhất dùng để xác định ngƣời có quyền sử dụng là ai.

Nếu có sự nhân bản bất hợp pháp, thì có thể truy ra ngƣời vi phạm nhờ vào

thuỷ vân đƣợc chứa bên trong ảnh số.

Chống giả mạo (Tamper Proofing): Thuỷ vân số có thể đƣợc dùng để chống

sự giả mạo. Nếu có bất cứ sự thay đổi nào về nội dung của các ảnh số thì thuỷ

vân này sẽ bị huỷ đi. Do đó rất khó làm giả các ảnh số có chứa thuỷ vân.


32

Theo dõi truyền thông (Broadcast Monitoring): Các công ty truyền thông

và quảng cáo có thể dùng kỹ thuật thuỷ vân để quản lý xem có bao nhiêu

khách hàng đã dùng dịch vụ cung cấp.

Truyền tin bí mật (Concealed Communication): Bởi vì thuỷ vân số là một

dạng đặc biệt của việc ẩn dữ liệu nên ngƣời ta có thể dùng để truyền các

thông tin bí mật.

Thuỷ vân số là một trong những kỹ thuật giấu dữ liệu hiện đại. Nó

đƣợc định nghĩa nhƣ là quá trình chèn thông tin vào dữ liệu đa phƣơng tiện

nhƣng bảo đảm không cảm thụ đƣợc, nghĩa là chỉ làm thay đổi nhỏ dữ liệu

gốc.

Tất cả các phƣơng pháp thuỷ vân đều có chung các khối sau: một hệ

thống nhúng thuỷ vân và một hệ thống khôi phục thuỷ vân.

Hình 4.3. Sơ đồ nhúng thuỷ vân

Hình 4.3 trình bày quá trình nhúng thuỷ vân tổng quát. Dữ liệu đầu vào

là thuỷ vân, dữ liệu cần nhúng và mã cá nhân hay công cộng. Thuỷ vân có thể

ở bất kì dạng nào nhƣ chữ số văn bản hay hình ảnh. Khoá có thể đƣợc dùng

để tăng cƣờng tính bảo mật, nghĩa là ngăn chặn những kẻ không có bản quyền

Thuỷ vân

Dữ liệu

gốc

Dữ liệu

nhúng

Mã cá nhân/

công cộng


33

khôi phục hay phá hủy thuỷ vân. Các hệ thống thực tế dùng ít nhất là một

khoá, thậm chí kết hợp nhiều khoá. Dữ liệu đầu ra là dữ liệu đã đƣợc thuỷ

vân.

Hình 4. 4. Sơ đồ tách thuỷ vân

Quá trình khôi phục thuỷ vân tổng quát đƣợc cho ở Hình 4.4. Các dữ

liệu đầu vào là dữ liệu đã thuỷ vân, khoá và dữ liệu gốc (có thể có hoặc không

tuỳ thuộc vào phƣơng pháp). Dữ liệu đầu ra hoặc là thuỷ vân khôi phục đƣợc

hoặc đại lƣợng nào đó chỉ ra mối tƣơng quan giữa nó và thuỷ vân cho trƣớc ở

đầu vào.

Trong kỹ thuật thuỷ vân thì thông tin nhúng có thể là một chuỗi các ký

tự, hay một hình ảnh nào đó ... Với kiểu thuỷ vân dùng chuỗi các ký tự nhúng

trực tiếp lên ảnh mang một số thông tin thƣờng là những thông tin có liên

quan đến sản phẩm. Tuy nhiên, kiểu này có một hạn chế đó là một bit bị lỗi

thì sẽ làm sai cả ký tự và chỉ cần một phép biến đổi đơn giản cũng có thể làm

cho thuỷ vân bị sai lệch rất nhiều. Ngoài kiểu thuỷ vân dùng chuỗi các ký tự

nhúng trực tiếp, thì kiểu sử dụng ảnh để nhúng sẽ cho ảnh trong ảnh. Khi giải

tin thì một số điểm ảnh có thể bị sai nhƣng hình tổng thể sẽ đƣợc giữ nguyên.

Thuỷ vân

Dữ liệu

nhúng

Khôi phục

thuỷ vân

Mã cá nhân/

công cộng


34

Có nhiều phép biến đổi cho nhúng thuỷ vân, một trong các phép biến

đổi đó là phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc (DWT).

Do đặc tính đa phân giải, sơ đồ mã hoá Wavelets đặc biệt thích hợp cho

các ứng dụng mà tính vô hƣớng và suy biến đóng vai trò quan trọng. Minh

chứng cho điều này là phép biến đổi DWT đã đƣợc dùng nhƣ một tiêu

chuẩn trong nén JPEG2000. Ngoài ra, tính đa phân giải của Wavelets còn hữu

ích trong việc phân phối thông điệp vào đối tƣợng bao phủ trong khi vẫn

đảm bảo tính bền vững và chất lƣợng hiển thị. Do đó, kỹ thuật thuỷ vân

ảnh số dùng DWT làm dự báo sự sống còn của thuỷ vân sau tác động nén có

tổn hao JPEG2000 trong khi vẫn đảm bảo sự suy giảm chất lƣợng ảnh cho

phép. Nói một cách tổng quát, biến đổi sóng nhỏ thực hiện khai triển tần số -

không gian đa tỉ lệ của một ảnh. Khai triển này tạo ra các hệ số xấp xỉ và các

hệ số chi tiết ngang, dọc và chéo. Quá trình khai triển lại tiếp tục với các hệ số

xấp xỉ ở các mức phân tích cao hơn. Các hệ số xấp xỉ sau cùng chứa thông tin

về băng tần thấp nhất trong khi các hệ số chi tiết chứa thông tin về băng tần

cao hơn.

Kỹ thuật thuỷ vân ảnh số đƣợc tạo ra từ bộ tạo số giả ngẫu nhiên với

một khoá bí mật. Chiều dài của thuỷ vân xác định mức độ thuỷ vân phân vào

ảnh. Trong phần lớn trƣờng hợp, chiều dài thuỷ vân càng lớn thì độ mạnh

thuỷ vân đòi hỏi càng nhẹ. Nhƣng nói chung, không có chiều dài thuỷ vân

thích hợp cho tất cả các ảnh.

Trong quá trình nhúng thuỷ vân, chúng ta thực hiện DWT cho ảnh.

Một tập các hệ số lớn nhất (có chiều dài bằng chiều dài thuỷ vân) trong băng

tần thích hợp đƣợc tách ra và cộng với thuỷ vân. Từ đó có thể thấy rằng các

hệ số gốc rất cần thiết cho quá trình tách.


35

Sau đây là một thuật toán thủy vân sử dụng phép biến đổi DWT do tác

giả đề xuất. Thuật toán này thủy vân một chuỗi bit nhị phân vào một bức ảnh

chủ đa cấp xám. Tuy nhiên có thể dễ dàng mở rộng cho các ảnh màu bằng

cách nhúng thủy vân vào một trong các lớp màu của ảnh.

* Mô tả thuật toán

Input:

Một ảnh nhỏ hoặc một dãy các bít nhị phân đƣợc sử dụng làm thuỷ vân

Một ảnh F cần nhúng thuỷ vân để bảo vệ bản quyền

Một khoá bí mật để nhúng và giải thuỷ vân

Output:

Một ảnh sau khi thuỷ vân, F‟


36

Qui trình nhúng thuỷ vân

Đọc ảnh chủ , thuỷ vân và

khóa bí mật K

Dùng DWT, phân tích ảnh chủ thành 4

băng A1, H1, V1, D1

Đặt khoá K làm giống

và sinh 2 chuỗi giả ngẫu nhiên

Tại những điểm thuỷ vân bằng 0, cộng thêm cho giá

trị tƣơng ứng của băng H1 và V1 một số giả ngẫu

nhiên tƣơng ứng trong hai chuỗi

Tổng hợp ảnh chủ bằng IDWT từ các băng A1, D1

và các băng đã nhúng thuỷ vân H1 và H2


37

Qui trình tìm lại thuỷ vân

Đọc ảnh chủ đã thuỷ vân

Đọc thuỷ vân gốc và khóa K

Phân tích DWT mức 1 cho ảnh chủ đã

thuỷ vân

Đặt khoá K làm giống cho bộ sinh chuỗi

giả ngẫu nhiên

Tính các hệ số đồng tƣơng quan giữa các băng

H1, V1với các dãy số giả ngẫu nhiên

Xác định các bit thuỷ vân thông qua

các hệ số đồng tƣơng quan


38

* Chương trình thực nghiệm trên MATLAB7

Chƣơng trình nhúng thủy vân

%Mục đích: Nhúng thuỷ vân vào ảnh chủ bằng DWT

clear all;

% ghi lai thời gian bắt đầu

tgbd=cputime;

k=2; % đặt hệ số nhúng

% đọc ảnh chủ

tentep='_Bachtuyet_std_bw.bmp';

anhchu=double(imread(tentep));

% xác định cỡ của ảnh chủ

Mc=size(anhchu,1);

Nc=size(anhchu,2);

% đọc ảnh thuỷ vân và chuyển thành một vector

tentep='_Banquyen.bmp';

thuyvan=double(imread(tentep));

Mm=size(thuyvan,1);

Nm=size(thuyvan,2);

thuyvan_vector=round(reshape(thuyvan,Mm*Nm,1)./256);

% đọc khoá làm trạng thái cho bộ sinh số giả ngẫu nhiên

tentep='_key.bmp';


39

key=double(imread(tentep))./256;

% đặt trạng thái cho bọ sinh số giả ngẫu nhiên về trạng thái "key"

rand('state',key);

% biến đổi DWT một mức cho ảnh chủ

[cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(anhchu,'haar');

% cộng thêm dãy số giả ngẫu nhiên vào các băng H1 và V1 khi thuyvan

= 0

for (kk=1:length(thuyvan_vector))

pn_sequence_h=round(2*(rand(Mc/2,Nc/2)-0.5));

pn_sequence_v=round(2*(rand(Mc/2,Nc/2)-0.5));

if (thuyvan_vector(kk) == 0)

cH1=cH1+k*pn_sequence_h;

cV1=cV1+k*pn_sequence_v;

end

end

% biến đổi ngƣợc (tổng hợp) IDWT

anhchu_thuyvan= idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'haar',[Mc,Nc]);

% chuyển sang dạng uint8

anhchu_thuyvan_uint8=uint8(anhchu_thuyvan);

% ghi ảnh chủ đã thuỷ vân lên đĩa

imwrite(anhchu_thuyvan_uint8,'anhchu_thuyvan_dwt.bmp','bmp');


40

% hiện thời gian thực hiện

elapsed_time=cputime-start_time,

% hiện ảnh đã thuỷ vân

figure(1)

imshow(anhchu_thuyvan_uint8,[ ])

title(„Anh da duoc thuy van‟)

Chƣơng trình giải thủy vân

%Mục đích: Giải thuỷ vân từ ảnh đã đƣợc nhúng thuỷ vân bằng DWT

clear all;

% ghi lại thời gian bắt đầu

tgbd=cputime;

% đọc ảnh đã thuỷ vân bằng DWT

tentep='anhchu_thuyvan_dwt.bmp';

anhchu_thuyvan=double(imread(tentep));

%xác định cỡ của ảnh chủ

Mw=size(anhchu_thuyvan,1);

Nw=size(anhchu_thuyvan,2);

% đọc ảnh thuỷ vân gốc


41

tentep='_Banquyen.bmp';

thuyvan_goc=double(imread(tentep));

Mo=size(thuyvan_goc,1);

No=size(thuyvan_goc,2);

% đọc khoá cho bộ sinh số giả ngẫu nhiên

tentep='_key.bmp';

key=double(imread(tentep))./256;

rand('state',key);

% khởi tạo thuỷ vân tất cả bằng 1

thuyvan_vector=ones(1,Mo*No);

[cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(anhchu_thuyvan,'haar');

% Tính các hệ số đồng tƣơng quan giữa các băng cH1, cV1 với các dãy

giả ngẫu nhiên


pn_sequence_h=round(2*(rand(Mw/2,Nw/2)-0.5));

pn_sequence_v=round(2*(rand(Mw/2,Nw/2)-0.5));

correlation_h(kk)=corr2(cH1,pn_sequence_h);

correlation_v(kk)=corr2(cV1,pn_sequence_v);

correlation(kk)=(correlation_h(kk)+correlation_v(kk))/2;

end


42


if (correlation(kk) > mean(correlation))

thuyvan_vector(kk)=0;

end

end

% hiệu chỉnh thuyvan_vector và hiện thuỷ vân đã tìm thấy .

figure(2)

thuyvan=reshape(thuyvan_vector,Mo,No);

imshow(thuyvan,[ ])

title('Thuy van da tim thay')

% hiện thời gian thực hiện

tgth=cputime – tgbd

4.3. Đề xuất qui trình nén và thủy vân ảnh trong máy ảnh số.

Căn cứ qui trình nén ảnh trong phần 3.3, có thể đƣa ra một qui trình kết

hợp việc nén ảnh với việc nhúng thuỷ vân bản quyền ngay trong các máy ảnh

số. Qui trình này có thể bao gồm các bƣớc sau:

1. Xử lý trƣớc biến đổi

2. Biến đổi liên thành phần

3. Biến đổi riêng thành phần

4. Lƣợng tử hoá

5. Nhúng thủy vân bản quyền

6. Mã hoá

Do thời gian có hạn nên tác giả mới chỉ đƣa ra qui trình nhƣng chƣa có

điều kiện thử nghiệm.


43

KẾT LUẬN

* Kết quả đạt đƣợc và ứng dụng của luận văn.

Luận văn đã trình bày các kỹ thuật nén ảnh, các nguyên lý nén và một

số khái niệm quan trọng trong lĩnh vực xử lý ảnh. Và tập trung trình bầy các

nguyên lý nén có tổn hao điển hình đang là các kỹ thuật cốt lõi của các chuẩn

nén (JPEG, JPEG2000, MPEG,…).

Với mục đích của luận văn là nghiên cứu về kỹ thuật nén ảnh sử dụng

biến đổi Wavelet từ đó áp dụng trong máy ảnh kỹ thuật số, nên đã đi sâu

nghiên cứu cơ sở lý thuyết của phép biến đổi này đồng thời cũng giới thiệu

chuẩn nén ảnh JPEG2000 – là chuẩn nén phổ biến dựa trên biến đổi Wavelet.

Hơn nữa chuẩn này cũng sẽ là một lựa chọn hiệu quả bổ sung chuẩn JPEG

đang đƣợc sử dụng trong các server chuyển đổi định dạng ảnh.

Luận văn cũng đã giới thiệu một kỹ thuật thủy vân nhúng trong ảnh số,

một phƣơng tiện, một công nghệ mới đƣợc đánh giá mang lại nhiều hứa hẹn

trong ứng dụng bảo vệ bản quyền, phát hiện xuyên tạc, điều khiển truy cập

đối với các dữ liệu đa phƣơng tiện. Qua quá trình khảo sát, có thể kết luận

rằng thực hiện kỹ thuật thuỷ vân ảnh số trong miền DWT làm cho hệ thống

trở nên mạnh mẽ và bền vững trong khi vẫn đảm bảo yêu cầu, đặc biệt là

trong các tác động nén JPEG2000, lọc trung bình, lọc Gaussian, lọc sắc nét và

co dãn ảnh. Xét về mặt thời gian cũng nhƣ độ phức tạp thì việc thực hiện

nhúng thuỷ vân trong miền DWT là hoàn toàn khả thi. Điều này mở ra một

hƣớng nghiên cứu dùng phép biến đổi sóng nhỏ trong kỹ thuật thuỷ vân cho

các ứng dụng đòi hỏi thời gian thực nhƣ điều khiển và chống sao chép hay

xác nhận lấy dấu tay.


44

* Hƣớng phát triển nghiên cứu.

Tác giả xin đề cập một số hƣớng nghiên cứu trong tƣơng lai:

Tiến hành thực hiện kỹ thuật nhúng thuỷ vân cho chuỗi dữ liệu video

với một số điều chỉnh hợp lý để đạt kết quả tốt hơn.

Kết hợp thực hiện với dữ liệu audio để nhúng thuỷ vân cho dữ liệu của

các phƣơng tiện kỹ thuật số khác.


45

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. PGS. TS. Hồ Anh Tuý - “Xử lý tín hiệu số” (2002)

2. Lƣơng Mạnh Bá - TS. Nguyễn Thanh Thuỷ - “Nhập môn xử

lý ảnh số”(1999)

3. Nguyễn Kim Sách – “Xử lý ảnh và video số” – NXB KHKT, 1997

4. Anil K. Jain - “Fundamental of Digital Image Processing”(1994)

5. Geoffrey Davis - Arina Nosratinia - “Waveled-Based Image

Encoding - Overview” (1997)

6. Jin Li - “Image Compression - the Mechanics of the

JPEG2000”(2001)

7. Michael David Adams - “JPEG2000 - The Next Standard for Still

Image Compressing” (12/2002)

8. Martin Vetterli - Jelena Kovacevic - “Wavelet and Subband

Coding”(1995)

9. R. Mehul and R. Priti, “Discrete Wavelet Transform Based Multiple

Watermarking Scheme” Proceedings of IEEE Region 10 Technical

Conference on Convergent Technologies for the Asia-Pacific,

Bangalore, India, October 14-17, 2003.

10. Thomas Sikora – “MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding

Standards”.

11. Thomas Sikora – “Digital Video Coding Standards and Their

Role in Video” Communications - Signal Processing for

Multimedia, J.S. Byrnes (Ed), IOS Press, 1999.

jpeg 2000

Documents