Tài liệu Phân tích đa phân giải xây dựng thuật toán giám định ảnh cho ảnh copy move

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH KHẢ TÚ PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI XÂY DỰNG THUẬT TOÁN GIÁM ĐỊNH ẢNH CHO ẢNH COPY-MOVE LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2018 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI XÂY DỰNG THUẬT TOÁN GIÁM ĐỊNH ẢNH CHO ẢNH COPY-MOVE Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện Tử Mã số chuyên ngành: 62520203 Phản biện độc lập 1: PGS.TS.Lê Thị Lan Phản biện độc lập 2: PGS.TS.Dương Anh Đức Phản biện 1: GS.TSKH.Nguyễn Ngọc San Phản biện 2: GS.TS. Vũ Đình Thành Phản biện 3: PGS.TS.Nguyễn Hoàng Hải NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. GS.TS. Lê Tiến Thường 2. TS. Hà Việt Uyên Synh LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án này là trung thực, và không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng theo yêu cầu. Tác giả Luận án __________________________________ Huỳnh Khả Tú 1 TÓM TẮT LUẬN ÁN Luận án trình bày các nội dung thực hiện trong quá nghiên cứu, từ những khảo sát về giám định ảnh Copy-Move đến đề xuất các thuật toán giám định ảnh khả thi, hướng tới ứng dụng phân tích đa phân giải để cân bằng được độ chính xác và thời gian xử lý, đáp ứng yêu cầu và mục tiêu đặt ra. Với các nghiên cứu khảo sát từ các kỹ thuật liên quan lĩnh vực giám định ảnh Copy-Move, Luận án xây dựng một sơ đồ tổng quát để giải quyết bài toán. Xác định vùng giống nhau, là cơ sở của thao tác Copy-Move, được sử dụng dựa trên phân tích đặc tính các khối ảnh nhỏ tạo nên vùng sao chép. Trên cơ sở đó, Luận án đề xuất giải thuật đầu tiên cho thuật toán giám định ảnh CopyMove bằng cách tìm vùng giống nhau sau khi tách nền dựa trên phân tích histogram. Giải thuật này tách nền ra khỏi đối tượng để tìm vùng sao chép nhằm giảm được sự dư thừa trong tính toán trên vùng nền đối với các ảnh có nền tương đối đồng nhất và đối tượng khá đơn giản. Với các ảnh bất kỳ, cách trích đặc tính dùng các Zernike Moments cải tiến (Modified Zernike Moments-MZMs) nhằm cực đại hóa số pixels khi ánh xạ vào vòng tròn đơn vị được đưa ra trong giải thuật đề xuất thứ 2 đã giảm được các sai số hình học và sai số số học khi tìm vùng giống nhau. Hai giải thuật ban đầu được đưa ra từ các nghiên cứu khảo sát, giúp cải thiện được độ phức tạp (đối với giải thuật đầu) và độ chính xác (đối với giải thuật thứ 2) bằng cách xét trực tiếp trên ảnh, và thông qua đó, cho thấy sự cần thiết để phát triển đa phân giải vào việc xây dựng thuật toán giám định ảnh Copy-Move hiệu quả. Từ nhận định trên, Luận án tiến hành nghiên cứu lý thuyết hai phương pháp phân tích đa phân giải bao gồm wavelets và curvlets; và đồng thời xây dựng thuật toán thứ 3 để tìm ra wavelets là ứng viên nổi bật hơn cho giám định ảnh Copy-Move. Không chỉ thế, những đánh giá so sánh về kích thước khối ảnh, bộ lọc cho wavelets, bậc của Zernike Moments (ZMs) cũng được xác định từ thuật toán thứ 3. Giải thuật thứ 4 tiếp theo đề xuất cho thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách phát hiện vùng giống nhau từ các vectors đặc tính dùng MZMs tại thành phần xấp xỉ LL1 của biến đổi wavelets rời rạc, đã cân bằng được thời gian xử lý và độ chính xác trên tập ảnh đa dạng hơn. Giải thuật đồng thời cũng xác định được vùng gốc và vùng 2 sao chép dựa vào so sánh giá trị độ sắc trên các vùng được phát hiện giống nhau, mà các phương pháp trước đây chưa đề cập đến. Để có thể tận dụng cả các dải thành phần tần số cao, Luận án xây dựng giải thuật thứ 5 đề xuất cho thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách so sánh đặc tính từ thành phần xấp xỉ và tính toán độ sắc tại thành phần tần số cao của DWT. Tính toán độ sắc tại các thành phần tần số cao với mục đích xác định vị trí của các vùng cắt dán nghi ngờ, kết hợp với các vùng giống nhau tìm được từ so sánh đặc tính dùng Phương pháp khác biệt chuyển động (Run Difference Method-RDM) tại thành phần xấp xỉ có thể giới hạn các vùng sao chép và cải tiến độ chính xác. Với đặc tiểm tại những vị trí có cắt dán thì độ sắc sẽ rất cao và khác biệt với các cạnh vốn có trên ảnh, Luận án đưa ra đề xuất 6 cho thuật toán xác định giả mạo CopyMove hoặc Splicing từ việc tính toán độ sắc tại thành phần tần số cao, kết hợp khôi phục vùng giả mạo Copy-Move từ thành phần xấp xỉ của biến đổi DWT. Với nội dung nghiên cứu này, giải thuật trước tiên có thể xác định được ảnh có giả mạo hay không, và trong trường hợp có giả mạo thì thao tác giả mạo (bao gồm cả Copy-Move và Splicing) và đối tượng giả mạo tương ứng sẽ được xác định. Việc xác định thao tác Splicing chỉ là một điểm liên quan khi xác định thao tác, đề tài không nghiên cứu giải thuật cho ảnh Splicing. Một hệ thống nhúng dùng Raspberry Pi3B được triển khai thực hiện giải thuật 6 đã khẳng định được hiệu quả và khả năng ứng dụng của giải thuật. Các giải thuật triển khai các thuật toán giám định ứng dụng đa phân giải được kiểm chứng trên các ảnh Copy-Move trích từ tập ảnh benchmark [1], từ ảnh tự nhiên với thao tác Photoshop, hoặc trích từ dbforgery [2] nếu có Splicing (đối với giải thuật 6) thông qua mô phỏng bằng Matlab 2013a, trên Windows 7 Ultimate 64-bit, CPU Intel Core i5 @ 1.8GHz and 4GB RAM. Kết quả của mỗi giải thuật đều được đánh giá so sánh về độ chính xác, recall và F với các phương pháp liên quan ở mức pixels. Luận án là tập hợp kết quả của 13 công trình nghiên cứu, trong đó 05 công trình được đăng trên Tạp chí uy tín (02 Tạp chí được indexed bởi Thomson Reuters, Web of Science và Scopus, 02 Tạp chí thuộc danh mục tính điểm của Hội đồng học hàm, 01 Tạp chí quốc tế có phản biện), 01 chương sách và 07 báo cáo khoa học được trình bày tại các Hội nghị khoa học quốc tế. 3 ABSTRACT The dissertation presents contents of the research process, from doing survey on Copy-Move forgery detection (CMFD) to proposing the suitable image forensics algorithms, oriented to applying multi-resolution analysis to balance the accuracy and processing time, which meets the given requirements and objectives. With research studies on the field of Copy-Move image forensics, the dissertation builds a general diagram to solve the problem. Identifying the similar areas, which is the basis of the Copy-Move operation, is used based on the analysis of the characteristics of the small blocks that constitute the replication area. On that basis, the dissertation proposes the first algorithm for the CMFD algorithm by finding the copied regions after eliminating the background using histogram analysis. The fact that the algorithm separates the background from the foreground before finding the replication region reduces the computing redundant of backgournd in case of relatively uniform background images and simple objects. In an arbitrary image, feature extraction using modified Zernike Moments (MZMs) to maximize the number of pixels mapped to the unit circle, which is suggested in the second proposed algorithm, reduces the geometric and numerical error when searching the duplicated regions. The first two algorithms suggested from investigational studies not only improve the complexity (for the first algorithm) and accuracy (for the second algorithm) by processing directly in the tested image but also show the necessary to develop a multiresolution analysis in building the effective CMFD algorithms. From the above suggestion, the dissertation studies on theory of multiresolution analysis of wavelets and curvelets; and also build the third algorithm from which wavelets is proved to be more suitable candidate in image forensics. In addition, comparisons of image block size, wavelets filters, order of Zernike Moments (ZMs) are also discussed in this algorithm. The fourth algorithm proposes a CMFD solution by detecting the similar regions from the characteristic vectors using MZMs at the LL1 approximation of Discrete Wavelet Transforms, which balances between processing time and accuracy in the more diverse set of images. The algorithm also identifies the original and copied 4 regions based on the comparison of the value of the sharpness in the detected areas, which have not been previously mentioned. In order to take advantage of high frequency components, the dissertation builds the fifth algorithm which proposes for the Copy-Move image detection by comparing properties from the approximation component and estimating the sharpness at high frequency components of DWT. Sharpness estimation at high frequency components to identify the locations of suspected copied-pasted regions, coupled with similar regions detected from the comparison of characteristics using the Run Difference Method (RDM) at the approximation component, can limit the copied areas and improve the accuracy. With the fact that the sharpness at the pasted position is very clear and different from the edges of the image, the dissertation proposes the sixth algorithm for the Copy-Move or Splicing counterfeit detection by sharpness estimation at high frequency components, combined with Copy-Move faked region reconstruction from the approximate component of the DWT transform. In this research, the algorithm firstly determines whether the image is tampered; and in the case of tampering, the manipulation of tampering (including Copy-Move and Splicing) and corresponding fake objects will be defined. Determining the Splicing manipulation is only one of the points involved in determining the manipulations, and the dissertation does not study the algorithm for the Spliced images. An embedded system using Raspberry Pi3B to implement the proposed algorithm has confirmed the efficiency and applicability of the algorithm. The algorithms deploying multi-resolution applications are tested on the CopyMove images from a set of benchmark images [1], from natural images with Photoshop manipulations, or from the dbforgery [2] in case of Splicing (for algorithm 6) by Matlab 2013a, on Windows 7 Ultimate 64-bit, Intel Core i5 processor @ 1.8GHz and 4GB RAM. The results of proposed algorithms are compared in accuracy, recall and F with related methods at pixel level. The dissertation is a collection of 13 papers, of which 05 papers are published in prestigious journals, 01 book chapter and 07 scientific papers presented at the International Conferences. 5 LỜI CÁM ƠN “Chưa biết tri ân là chưa biết sống”- câu nói tình cờ tôi được nghe, và đã trở thành châm ngôn sống của tôi. Trong cuộc sống này, mỗi người đều có những khả năng, những ý chí phấn đấu, những quyết tâm, để đạt được những thành tựu riêng; tuy nhiên điều quan trọng, và cũng chính là yếu tố không thể thiếu để một người có thể tiếp cận đến mục tiêu của mình thật trọn vẹn, đó chính là được sự dẫn dắt và định hướng trong một môi trường có nhiều điều kiện để nắm bắt và nhiều cơ hội tích lũy kiến thức trên lĩnh vực mình đang hướng tới. Với thành quả mỗi người đạt được khác nhau và dù ở mức độ nào, thì “tri ân’ là điều không thể không nhớ tới. Mục tiêu của tôi không cao xa, những gì tôi đạt được không to lớn. Nhưng Luận án này đối với tôi là cả một ấp ủ và mong đợi. Để có thể đặt bút viết những dòng này, điều trước tiên tôi muốn nói, đó chính là kính gửi đến GS.TS. Lê Tiến Thường lời tri ân chân thành nhất. Thầy đã dẫn dắt, định hướng, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có thể hoàn thành nghiên cứu của mình. Với mỗi kết quả mà tôi đạt được đều được sự chia sẻ, khích lệ và được Thầy tư vấn để có thể phát triển các ý tưởng tiếp theo. Tôi may mắn đã được học Thầy từ những bài học đầu tiên về chuyên ngành và được tiếp tục nghiên cứu dưới sự hướng dẫn đầy trách nhiệm và nhiệt huyết của Thầy. Tôi kính gửi đến TS. Hà Việt Uyên Synh với những hỗ trợ, chia sẻ và ý kiến có ý nghĩa cho quá trình nghiên cứu của tôi. Tôi chân thành cảm ơn các Thầy/Cô ở Bộ Môn Viễn Thông đã có những ý kiến đóng góp chuyên môn trong những chuyên đề để tôi có thể cải tiến và hoàn thiện nghiên cứu; Cám ơn các Thầy/Cô/Anh/Chị Khoa Điện-Điện Tử, Phòng Đào tạo Sau đại học đã luôn tạo điều kiện thuận lợi cho tôi, cũng như những tư vấn rất hữu ích trong quá trình thực hiện nghiên cứu. Tôi trân trọng cám ơn Trường Đại học Bách Khoa, Đề án 911 và nơi tôi công tác đã cho tôi những cơ hội để thực hiện và hoàn tất Luận án này. Cám ơn những người bạn, những đồng nghiệp, những người đã luôn động viên tôi hoàn thành Luận án. Kính gửi đến Ba, Mẹ và em trai cho tất cả những gì tôi có được đến ngày hôm nay trong sự nghiệp và trong cuộc sống của mình. Tp.HCM, ngày 06/8/2018 6 MỤC LỤC MỞ ĐẦU ....................................................................................................................... 18  Sự cần thiết của nghiên cứu ........................................................................... 19  Đặt vấn đề....................................................................................................... 22  Hướng giải quyết vấn đề ................................................................................ 22  Những đóng góp của Luận án ........................................................................ 24  Cấu trúc của Luận án ...................................................................................... 28 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI THUẬT NGHIÊN CỨU BAN ĐẦU ........................................................... 30 1.1 Tổng quan các nghiên cứu liên quan .............................................................. 31 1.1.1 Khảo sát và phân tích các giải thuật liên quan đến đề tài ..................... 31 1.1.2 Những vấn đề còn tồn tại từ các giải thuật đã được khảo sát và phân tích ........................................................................................................ 46 1.1.3 Kết luận về tình hình nghiên cứu liên quan và định hướng xây dựng nghiên cứu ban đầu ............................................................................... 47 1.1.4 Các thông số đánh giá được sử dụng trong các giải thuật giám định ảnh Copy-Move .................................................................................... 48 1.2 Các giải thuật nghiên cứu ban đầu ................................................................. 48 1.2.1 Thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách tìm vùng giống nhau sau khi tách nền dựa trên phân tích histogram ............................ 48 1.2.2 Thuật toán giám định ảnh Copy-Move dùng Zernike Moments (ZMs) với sai số hình học và sai số số học được cải tiến ..................... 60 1.3 Đánh giá so sánh 02 giải thuật đề xuất và các giải thuật liên quan ................ 72 1.4 Kết luận Chương 1 ......................................................................................... 73 2 CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI VÀ CÁC THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG ĐA PHÂN GIẢI TRONG GIÁM ĐỊNH ẢNH COPY-MOVE ............... 75 7 2.1 Phân tích đa phân giải wavelets, curvelets ..................................................... 77 2.1.1 Wavelets ............................................................................................... 77 2.1.2 Curvelets ............................................................................................... 81 2.1.3 Nhận xét ................................................................................................ 84 2.2 Thuật toán giám định ảnh Copy-Move kết hợp trích đặc tính dùng Zernike moments và đa phân giải ................................................................................ 85 2.2.1 Mô tả bài toán 3 .................................................................................... 85 2.2.2 Giải thuật giám định ảnh Copy-Move kết hợp trích đặc tính dùng Zernike moments và đa phân giải ......................................................... 85 2.2.3 Kết quả thử nghiệm cho giải thuật giám định ảnh Copy-Move kết hợp trích đặc tính dùng Zernike moments và đa phân giải .................. 87 2.2.4 So sánh giữa wavelets và curvelets với vai trò đa phân giải trong giám định ảnh Copy-Move ................................................................... 92 2.2.5 Kết luận giải thuật 3 ............................................................................. 96 2.3 Các thuật toán đề xuất dùng DWT và MZMs ................................................ 97 2.3.1 Biến đổi Wavelets rời rạc giảm độ phức tạp tính toán ......................... 97 2.3.2 Thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách phát hiện vùng giống nhau từ thành phần xấp xỉ LL1 của DWT và phân biệt vùng sao chép và vùng gốc .......................................................................... 100 2.3.3 Thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách so sánh đặc tính trên LL1 và tính toán độ sắc tại HH1 của DWT ................................ 113 2.4 Đánh giá so sánh 03 giải thuật đề xuất và các giải thuật liên quan .............. 121 2.5 Kết luận Chương 2 ....................................................................................... 123 3 CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH THAO TÁC GIẢ MẠO VÀ KHÔI PHỤC VÙNG GIẢ MẠO DO COPY-MOVE ................................................... 124 3.1 Mô tả bài toán 6 ............................................................................................ 126 3.2 Thuật toán xác định thao tác giả mạo copy-move hoặc Splicing từ thành phần tần số cao, kết hợp khôi phục vùng giả mạo copy-move từ thành phần xấp xỉ ................................................................................................... 126 8 3.2.1 Biến đổi DWT mức 1 với vai trò đa phân giải ................................... 126 3.2.2 Trích đặc tính dùng phương pháp khác biệt chuyển động (Run Difference Method-RDM) .................................................................. 126 3.2.3 Giải thuật đề xuất 6 ............................................................................. 129 3.2.4 Kết quả thử nghiệm giải thuật 6 ......................................................... 132 3.2.5 Kết luận giải thuật 6 ........................................................................... 134 3.3 Phát triển hệ thống nhúng để thực hiện giải thuật ........................................ 135 3.3.1 Thiết lập hệ thống ............................................................................... 136 3.3.2 Các bước cấu hình và hiện thực thuật toán đa phân giải .................... 138 3.3.3 Kết quả thực hiện trên Raspberry ....................................................... 140 3.4 Kết luận Chương 3 ....................................................................................... 142 KẾT LUẬN ................................................................................................................. 143  Tổng hợp quá trình và kết quả nghiên cứu ................................................... 144  Các đóng góp của Luận án ........................................................................... 147  Nhận xét các thuật toán đề xuất ................................................................... 148  Các công bố khoa học của Luận án .............................................................. 153  Hướng nghiên cứu tiếp theo ......................................................................... 156 PHỤ LỤC .................................................................................................................... 157 PHỤ LỤC 1: Cấu hình chung để thực hiện các giải thuật .................................. 157 PHỤ LỤC 2: Giải thuật K-means ....................................................................... 157 PHỤ LỤC 3: Các ảnh được sử dụng thử nghiệm trong Luận án ........................ 157 PHỤ LỤC 3.1: Ảnh được sử dụng chung cho các giải thuật .............................. 157 PHỤ LỤC 3.2: Ảnh được sử dụng riêng cho các giải thuật................................ 159 TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 161 9 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 0.1 Các công bố khoa học về giám định ảnh trong 10 năm qua đăng bởi IEEE và Science Direct. Thống kê được thực hiện tại trang web của IEEE Explore và Science Direct với từ khóa “Image Forgery Detection”. ............................... 19 Hình 0.2 Ảnh gốc và ảnh được giả mạo do cắt ghép từ trên cùng ảnh; ........................ 20 Hình 0.3 Ảnh gốc và ảnh được giả mạo do cắt ghép từ các ảnh khác nhau; (a), (b), (c), (d). Ảnh gốc; (ab). Ảnh cắt ghép từ (a), (b); (cd). Ảnh cắt ghép từ (c), (d). Phần cắt ghép từ ảnh khác được khoanh vùng. ..............................................20 Hình 0.4 Các công bố về phát hiện ảnh giả mạo Copy-Move trong mười năm gần đây bởi IEEE và Science Direct. Thống kê được thực hiện tại trang web của IEEE Explore và Science Direct với từ khóa “Copy-Move Image Forgery detection”. ......................................................................................................21 Hình 1.1 Sơ đồ phân loại các phương pháp khảo sát. ...................................................32 Hình 1.2 Các bước tổng quát của hệ thống phát hiện ảnh giả mạo Copy-Move. .........33 Hình 1.3 Quá trình giám định. ....................................................................................... 53 Hình 1.4 Tìm histogram của ảnh ; (a). Ảnh cây dừa (Ảnh gốc); (b). Histogram theo R; (c). Histogram theo G; (d). Histogram theo B; (Nguồn từ google search). ...54 Hình 1.5 Lưu đồ giải thuật nhận dạng đối tượng nghi ngờ sao chép trên ảnh. .............55 Hình 1.6 Một số kết quả thử nghiệm từ các ảnh Copy-Move nguồn google search và ảnh tự chụp; (a). Ảnh hoa đào (vùng giống nhau được khoanh đỏ); (b). Ảnh hoa đào (vùng giống nhau được khoanh vàng); (c). Ảnh hoa đào (vùng giống nhau được khoanh xanh dương); (a1). Kết quả từ hình (a); (b1). Kết quả từ hình (b); (c1). Kết quả từ hình (c). .................................................................57 Hình 1.7 Một số kết quả thử nghiệm từ các ảnh thuộc tập ảnh benchmark; (a). Ảnh cây thông (vùng giống nhau được khoanh đỏ); (b). Ảnh khu nhà (vùng giống nhau được khoanh vàng); (c). Ảnh cây thông (vùng giống nhau được khoanh xanh dương); (a1). Kết quả từ hình (a); (b1). Kết quả từ hình (b); (c1). Kết quả từ hình (c). ............................................................................................... 57 Hình 1.8 Kỹ thuật ánh xạ một ảnh NxN vào vòng tròn đơn vị (r, ). ............................ 63 10 Hình 1.9 Phân tích vòng tròn đơn vị. (a). Khối 10x10 pixels; (b). Mô hình ánh xạ truyền thống;(c). Phân tích theo phương pháp truyền thống; (d). Co vùng quan tâm ROI ở hình (a) vào mô hình cải tiến;(e). Mô hình ánh xạ cải tiến; (f). Phân tích vòng tròn đơn vị trong mô hình cải tiến. ..................................64 Hình 1.10 K-means tạo nhóm phân cấp. .......................................................................67 Hình 1.11 Lưu đồ phát hiện vùng ảnh giả mạo trên ảnh. ..............................................68 Hình 1.12 Một số kết quả thử nghiệm cho ảnh trích từ benchmark; (a). Ảnh có giả mạo (vùng khoanh màu đỏ); (b). Ảnh giả mạo (vùng khoanh màu vàng và cam); (c). Ảnh giả mạo (vùng khoanh màu trắng và xanh dương); (a1). Phát hiện vùng giả mạo của ảnh (a); (b1). Phát hiện vùng giả mạo của ảnh (b); (c1). Phát hiện vùng giả mạo của ảnh (c). .............................................................. 69 Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc trình bày của Chương 2. ......................................................... 76 Hình 2.2 Hình Các không gian con lồng nhau. ............................................................. 78 Hình 2.3 Biến đổi wavelets một chiều...........................................................................80 Hình 2.4 Biến đổi wavelets hai chiều. ...........................................................................80 Hình 2.5 So sánh xấp xỉ giữa wavelets (a) và curvelets (b). .........................................81 Hình 2.6 Không gian và tần số của curvelets; (a). Mặt phẳng tần số; (b). Lưới không gian tọa độ Cartesian với thang đo và hướng cho trước. ............................... 82 Hình 2.7 Ảnh trong miền phổ dưới dạng chóp tần số hình chữ nhật; (a). Chóp dạng số curvelets 5 mức của một ảnh; (b) Wedge tại thang 4, hướng 4, các curvelets theo tỉ lệ parabol. ............................................................................................ 83 Hình 2.8 Lưu đồ giải thuật của phương pháp đề xuất khi sử dụng DWT/FDCT. .........86 Hình 2.9 Nhóm 12 ảnh tự do được được sử dụng để mô phỏng cho giải thuật 5. ........87 Hình 2.10 Thời gian tính toán cho các ZMs trên các ảnh đã phân tích đa phân giải khi sử dụng wavelets và curvelets. .......................................................................88 Hình 2.11 Kết quả phát hiện ảnh giả với các ZMs bậc khác nhau khi sử dụng wavelets và curvelets. ....................................................................................................89 Hình 2.12 Kết quả phát hiện ảnh giả với các khối có kích thước khác nhau khi sử dụng wavelets và curvelets. .....................................................................................90 Hình 2.13 Một số kết quả thử nghiệm cho ảnh Copy-Move tự do từ nguồn internet và ảnh tự chụp với thao tác cắt dán dùng photoshop; Các ảnh ở cột (1) là các 11 ảnh kiểm chứng. Các cột (2), (3) và (4) lần lượt với biến đổi wavelets Haar, db2 và db4 của các ảnh ở cột (1) cùng vị trí. .................................................94 Hình 2.14 Một số Kết quả thử nghiệm cho ảnh Copy-Move từ benchmark; Các ảnh ở cột (1) là các ảnh kiểm chứng. Các cột (2), (3) và (4) lần lượt với biến đổi wavelets Haar, db2 và db4 của các ảnh ở cột (1) cùng vị trí. ........................ 95 Hình 2.15 Bộ lọc dải của phân tách DWT mức 1 ......................................................... 98 Hình 2.16 Phân tách DWT mức 1 của ảnh 2D; (a). Ảnh gốc; (b). DWT mức 1;..........99 Hình 2.17 2-D DWT; (a). Ảnh ban đầu; (b). DWT mức 1; Khối nhỏ màu vàng tại góc trên bên trái của hình (a) có kích thước mxn và ở hình (b) (m/2)x(n/2). ......100 Hình 2.18 Lưu đồ giải thuật phát hiện các vùng giống nhau từ thành phần xấp xỉ của biến đổi DWT mức 1. ...................................................................................102 Hình 2.19 Một số kết quả thử nghiệm cho giải thuật Hình 2.18 với các ảnh màu từ benchmark và hình được chụp và làm giả từ photoshop; (a),(b). Hình từ benckmark; (c), (d). Hình chụp và làm giả từ photoshop; (a1), (b1), (c1) và (d1). Phát hiện giả tương ứng với (a), (b), (c) và (d). ..................................104 Hình 2.20 Một số kết quả thử nghiệm với ảnh mức xám và ảnh màu thực hiện bởi tác giả; (a), (b). Ảnh mức xám; (a1), (b1). Phát hiện giả mạo từ ảnh (a), (b); (c), (d). Ảnh màu; (c1), (d1). Phát hiện giả mạo từ ảnh (c), (d). ........................105 Hình 2.21 So sánh độ chính xác của các giải thuật giám định ảnh Copy-Move HU, KPCA, PCA, Zernike, UDWT+ZMs và phương pháp đề xuất cho các ảnh của Hình 2.19 ...............................................................................................106 Hình 2.22 So sánh độ tốc độ recall của các giải thuật giám định ảnh Copy-Move HU, KPCA, PCA, Zernike, UDWT+ZMs và phương pháp đề xuất cho các ảnh của Hình 2.19. ..............................................................................................106 Hình 2.23 So sánh F của các giải thuật giám định ảnh Copy-Move HU, KPCA, PCA, Zernike, UDWT+ZMs và phương pháp đề xuất cho các ảnh của Hình 2.19. ......................................................................................................................107 Hình 2.24 So sánh thời gian phát hiện của các giải thuật giám định ảnh Copy-Move HU, KPCA, PCA, Zernike, UDWT+ZMs và phương pháp đề xuất cho các ảnh của Hình 2.19.........................................................................................107 12 Hình 2.25 Một số kết quả thử nghiệm phát hiện giả mạo từ giải thuật đề xuất; (a),(b),(c),(d). Ảnh kiểm chứng; (a1),(b1),(c1),(d1). Phát hiện thao tác sao chép trên các ảnh tương ứng (a),(b),(c),(d). .................................................112 Hình 2.26 Thao tác “opening”; (a). Phần tử cấu trúc B “lăn” dọc theo ranh giới bên trong của A; (b). dấu chấm chỉ gốc của B; (c). Đường kẻ đậm là biên bên ngoài của “opening”; (d). “Opening” hoàn chỉnh. .......................................115 Hình 2.27 Thao tác “closing”; (a). Phần tử cấu trúc B “lăn” theo ranh giới bên ngoài của A; (b). Đường kẻ đậm là biên bên ngoài của “closing”; (c). “Closing” hoàn chỉnh. ...................................................................................................115 Hình 2.28 Lưu đồ giải thuật kết hợp thành phần xấp xỉ và thành phần tần số cao để cải tiến độ chính xác. .........................................................................................117 Hình 2.29 Kết quả thử nghiệm cho một số ảnh trích từ benchmark; (a),(b),(c). Ảnh gốc; (a1),(b1),(c1). Phát hiện giả mạo Copy-Move lần lượt của ảnh (a),(b) và (c)..................................................................................................................119 Hình 2.30 Kết quả thử nghiệm cho một số ảnh tự nhiên và thao tác từ Photoshop; ...119 Hình 2.31 Các đánh giá so sánh theo F và thời gian tính toán của các giải thuật đề xuất và một số giải thuật liên quan. .....................................................................121 Hình 3.1 Ma trận khác biệt chuyển động. ...................................................................128 Hình 3.2 Lưu đồ giải thuật cho giai đoạn phát hiện thao tác cắt dán. .........................130 Hình 3.3 Lưu đồ giải thuật giai đoạn 2 để xác định thao tác giả mạo trên ảnh. ..........131 Hình 3.4 Một số kết quả với các ảnh Splicing hoặc cả Splicing và Copy-Move chụp tự do và dùng Photoshop; (a),(b). Ảnh Splicing; (c),(d). Ảnh gồm Copy-Move và Splicing; (a1),(b1). Phát hiện thao tác splicing của hình (a) và (b); (c1),(d1). Phát hiện thao tác Copy-Move và Splicing của hình (c) và (d); Vùng khoanh đỏ: Copy-Move; Vùng khoanh xanh: Splicing......................132 Hình 3.5 Một số kết quả thử nghiệm; (a),(b). Ảnh Copy-Move từ benchmark; (c). Ảnh Splicing bởi Photoshop; (d). Ảnh bao gồm cả Copy-Move và Splicing bởi Photoshop; (a1). Phát hiện thao tác Copy-move của hình (a); (b1). Phát hiện thao tác Copy-move của hình (b); (c1). Phát hiện thao tác Splicing của hình (c); (d1). Phát hiện thao tác Copy-Move và Splicing của hình (d); Vùng khoanh đỏ: Copy-Move; Vùng khoanh xanh: Splicing. ..............................132 13 Hình 3.6 KIT Raspberry Pi 3B ....................................................................................135 Hình 3.7 Sơ đồ kết nối hệ thống ..................................................................................136 Hình 3.9 Sử dụng máy tính remote Raspberry bằng VNC. .........................................137 Hình 3.8 Hệ thống Raspberry Pi thực tế: KIT, monitor, mouse, keyboard. ................137 Hình 3.10 Thực hiện giải thuật trên KIT, kết quả hiển thị trên màn hình ...................139 Hình 3.11 Minh họa chuyển ảnh màu sang ảnh mức xám; (a). Ảnh kiểm chứng (ảnh màu); (b). Ảnh mức xám. .............................................................................140 Hình 3.12 Các thành phần sau khi qua biến đổi DWT mức 1; (a). LL; (b). LH; (c).HL; (d). HH. ........................................................................................................140 Hình 3.13. Ảnh Negative sau khi tách biên và giãn nở trên các thành phần và sau khi biến đổi wavelets ngược; (a),(b),(c). Ảnh tách biên và lần lượt theo dọc, ngang và chéo; (d). Ảnh sau khi biến đổi ngược IDWT từ các thành phần dọc, ngang, chéo. ..........................................................................................141 Hình 3.14 Ảnh kết quả thu được sau khi thực hiện thuật toán. ...................................141 14 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Kết quả (%) thực hiện vài giải thuật phát hiện vùng sao chép ...................... 58 Bảng 1.2 Kết quả (%) thực hiện vài giải thuật phát hiện vùng sao chép ...................... 58 Bảng 1.3 Kết quả (%) thực hiện vài giải thuật phát hiện vùng sao chép ...................... 70 Bảng 1.4 Kết quả (%) thực hiện vài giải thuật phát hiện vùng sao chép ...................... 70 Bảng 1.5 Kết quả (%) thực hiện vài giải thuật phát hiện vùng sao chép ...................... 70 Bảng 1.6 Kết quả phát hiện vùng sao chép tại mức pixels, các thông số được tính trung bình cho các ảnh từ Phụ Lục 3.1 để đánh giá so sánh 02 giải thuật đề xuất. .73 Bảng 2.1 Kết quả so sánh giữa các bộ lọc Haar, db2 và db4 cho các ảnh của Hình 2.13 và Hình 2.14. Các thử nghiệm thực hiện trên từng ảnh của cột (1) (được đánh số thứ tự theo Hình và từ trên xuống) ............................................................ 96 Bảng 2.2 Kết quả phát hiện tại mức pixels (%) cho Hình 2.19 cho các ảnh (a1) và (b1) trích từ benchmark .......................................................................................108 Bảng 2.3 Kết quả phát hiện tại mức pixels (%) cho Hình 2.19 cho các ảnh (a1) và (b1) trích từ benchmark .......................................................................................108 Bảng 2.4 Kết quả phát hiện tại mức pixels (%) cho Hình 2.20 cho các ảnh (a1) và (b1) trích từ benchmark .......................................................................................109 Bảng 2.5 Kết quả phát hiện tại mức pixels (%) cho Hình 2.20 cho các ảnh (a1) và (b1) trích từ benchmark .......................................................................................109 Bảng 2.6 Tính toán độ sắc và xác định vùng gốc và vùng cắt dán của các ảnh được phát hiện giả mạo Copy-Move trong Hình 2.25 (a1),(b1),(c1) và (d1). ......112 Bảng 2.7 Kết quả so sánh ở mức pixel (%). Độ chính xác, recall là các giá trị trung bình của của P, r từ các ảnh trong Hình 2.29 và Hình 2.30. ........................120 Bảng 2.8 Kết quả phát hiện vùng sao chép tại mức pixels, các thông số được tính trung bình cho các ảnh từ Phụ lục 3.1 để đánh giá so sánh 03 giải thuật đề xuất. 122 Bảng 3.1 Kết quả phát hiện ảnh Copy-Move tại mức ảnh (%) trong trường hợp ảnh Copy-Move tại một vị trí và tại nhiều vị trí. ................................................133 Bảng 3.2 Một số kết quả phát hiện vùng sao chép tại mức pixels, các thông số được tính trung bình cho các ảnh từ Phụ Lục 3.1 để đánh giá và so sánh giải thuật đề xuất 6. ......................................................................................................134 15 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN Từ Từ nguyên văn viết tắt CMFD Copy-Move Forgery Detection Nghĩa tiếng Việt sử dụng trong Luận án Phát hiện giả mạo Copy-Move CRT Biến đổi Ridgelets liên tục Continuous Ridgelet Transform CSLBP Center-Symmetric Local Binary Pattern CWT Continuous Wavelet Transform DAD Distribution of Average Distance Mẫu nhị phân cục bộ đối xứng qua điểm trung tâm Biến đổi Wavelets liên tục Phân bố khoảng cách trung bình DCT Discrete Cosine Transform Biến đổi Cosine rời rạc DGD DOD DWT DyWT FMT GE GPU KPCA Distribution of Gray Level Difference Distribution of Average Difference Discrete Wavelet Transform Dyadic Wavelet Transform Fourrier –Mellin Transform Geometrical Error Graphic Processing Unit Kernel Principle Component Analysis LBP LP MRA MZMs NE PCA PCET QMF RDM RDMA ROI SIFT Local Binary Pattern Laplacian pyramid Multiresolution Analyis Modified Zernike Moments Numerical Eror Principle Component Analysis Multi-radius Polar complex Quadrature Mirror Filters Run Difference Method Run Difference Matrix Region of Interest Scale invariant feature transform Phân bố độ chênh lệch mức xám Phân bố độ chênh lệch trung bình Biến đổi Wavelets rời rạc Biến đổi Wavelets dyadic Biến đổi Fourrier –Mellin Sai số hình học Bộ xử lý đồ họa Phân tích thành phần cơ bản Kernel Mẫu nhị phân cục bộ Laplacian pyramid Phân tích đa phân giải Các Zernike Moments cải tiến Sai số số học Phân tích thành phần cơ bản Biến đổi dạng mũ phức theo cực Các bộ lọc phản chiếu vuông góc Phương pháp sai biệt chuyển động Ma trận khác biệt chuyển động Vùng quan tâm Biến đổi đặc tính bất biến thang đo Các đặc tính chuyển động Phân tích giá trị đặc biệt Biến đổi UDWT SUFT Speeded Up Robust Features SVD Singular Value Decomposition UDWT Undecimated Dyadic Wavelet Transform ZMs Zernike Moments Zernike Moments 16 MỘT SỐ KÝ HIỆU TOÁN HỌC SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN Ký hiệu toán học Giải thích Nội dung/Phương sử dụng - Xem thêm -