http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NƠI OBO OK S CO M KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN ĐỀ TÀI KHOA HỌC TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỊ TÌM, PHÁT HIỆN SỰ GIẢ MẠO TRONG ẢNH SỐ KIL Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Hồng Xiêm Hà Nội, 3/2008 -1- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN MỤC LỤC KIL OBO OKS CO M Lời mở đầu…………………………………………………… Phần 1: GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH…………………………… 1.1 Biểu diễn ảnh số……………………………………………………………7 1.2 Một số khái niệm sở xử lý ảnh………………………………… 1.3 Các giai đoạn xử lý ảnh…………………………………………….10 Phần 2: BÀI TỐN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO…………… 12 2.1 Bài tốn phát ảnh giả mạo…………………………………………….12 2.2 Hướng tiếp cận tốn…………………………………………………….12 2.2.1 Dựa vào hình dạng……………………………………………………….12 2.2.2 Dựa vào phân tích nguồn sáng……………………………………………12 2.2.3 Dựa vào biến đổi màu sắc……………………………………………… 13 2.2.4 Dựa vào sở liệu…………………………………………………….13 2.2.5 Dựa vào dấu vết q trình điều chỉnh tỷ lệ………………………… 14 2.2.6 Dựa vào phân tích ánh sáng………………………………………………14 Phần 3: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN SỰ KHÁCH BIỆT HƯỚNG NGUỒN SÁNG…………………………………… 15 3.1 Giới thiệu…………………………………………………………………….15 3.2 Các loại nguồn sáng………………………………………………………….15 3.3 Ước lượng hướng chiều nguồn sáng…………………………………………15 3.3.1 Ước lượng hướng chiều nguồn sáng……………………………… 15 3.3.2 Tìm đường có khả biên khuất……………………………16 3.3.3 Ước lượng hướng chiều sáng cho đường biên tìm được………… 17 3.3.4 Sử dụng mạng Bayes tìm ước lượng tốt nhất……………………………17 -2- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 3.4 Nguồn sáng vơ tận (3-D)………………………………………………… 17 3.5 Nguồn sáng vơ tận (2-D)………………………………………………….18 KIL OBO OKS CO M 3.6 Nguồn sáng gần (bộ phận) (2-D)………………………………………….20 3.7 Nhiều nguồn sáng……………………………………………………………20 Phần 4: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN THUẬT TỐN EXACTMATCH……… ……………………………………………21 4.1 Ý tưởng………………………………………………………………………….21 4.2 Thuật tốn……………………………………………………………………….22 4.3 Phát ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước………………… 22 4.4 Thuật tốn cải tiến Exacta match* …………………………………………… 24 4.5 Kết luận…………………………………………………………………………26 Tài liệu tham khảo………………………………………………………………… 27 -3- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN KIL OBO OKS CO M LỜI MỞ ĐẦU Với phát triển khoa học cơng nghệ, ngày có nhiều kỹ thuật tiên tiến ứng dụng vào thực tế ảnh số thành Với khả phần mềm biên tập sử lý ảnh, ảnh dễ dàng bị sửa chữa hiệu chỉnh Các chương trình phần mềm thêm vào hay bỏ đặc trưng ảnh mà khơng để lại nhiều dấu vết giả mạo Người ta tạo ảnh giả mạo nhằm vào nhiều mục đích khác việc vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội v.v… Người ta tạo ảnh giả mạo nhằm vào nhiều mục đích khác việc vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội v.v… Ví dụ: - Tháng 8/2006, ảnh minh họa Hãng tin Reuters xuất trang báo lớn nhỏ khắp giới Nội dung ảnh cột khói tỏa lên từ số tòa nhà cao tầng sau đợt khơng kích Beirut Nhưng sau họ phát phần ảnh bị người ta chép (copy), cắt dán lặp lại nhiều lần ảnh, có lẽ tác giả ảnh muốn cho người xem cảm nhận tàn phá hãi hùng khói -4- http://kilobooks.com - KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Hình 4: Bức ảnh giả chỉnh sửa nhằm tăng độ mạnh thơng tin chiến tranh - Một ảnh giả khác tạo lập từ ảnh: Nhà trắng, Bill Clinton Saddam Hussein Hình ảnh Bill Clinton Saddam Hussein cắt dán vào ảnh Nhà trắng Các hiệu ứng bóng ánh sáng tạo làm cho bước ảnh nhìn gần giống thật, khó nhận biết mắt thường - Một ảnh khác mơ hình ghép hai ảnh khác xuất chiến dịch tranh cử tổng thống Mỹ năm 2004, cho thấy ứng viên John Kerry nói chuyện với cựu nữ diễn viên Jane Fonda biểu tình phản chiến vào năm 60 kỷ trước, bên có đóng “nhãn hiệu cầu chứng” The Associated Press -5- http://kilobooks.com - KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Hình 5: Ảnh giả John Kerry Jane Fonda cắt ghép từ hai ảnh riêng lẻ Một số cựu binh Mỹ thời chiến tranh Việt Nam phản ứng mạnh thái độ giận thấy ứng viên tổng thống lại chia sẻ diễn đàn với nữ diễn viên tích cực chống chiến tranh Như ảnh hưởng thơng tin từ ảnh lớn, thơng tin hình ảnh ln có tác động mạnh trực tiếp tới người Do ảnh coi cơng cụ biểu diễn truyền đạt thơng tin phổ biến hữu dụng -6- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Phần 1: GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Biểu diễn ảnh số KIL OBO OKS CO M Đối với ảnh đơn giản (ảnh đen trắng) ảnh biểu diễn hàm cường độ sáng hai chiều f ( X , Y ) , giá trị f điểm ( X , Y ) bất X ,Y giá trị toạ độ khơng gian hàm kỳ tỷ lệ với độ sáng hay mức xám điểm ảnh điểm [2,4] * P(X,Y) Hình 1: Biểu diễn ảnh hàm f ( X , Y ) Trong mộ số trường hợp hàm ảnh biểu diễn với trục thứ gọi hàm cường độ sáng (với hình 1.1, trục thứ 0) Một ảnh số ảnh f ( X , Y ) gián đoạn theo khơng gian cường độ sáng Một ảnh số xem ma trận với hàng cột biểu diễn điểm ảnh giá trị điểm ma trận tương ứng với mức xám điểm Các phần tử dãy số gọi điểm ảnh Ánh sáng có dạng lượng f ( X , Y ) phải khác hữu hạn: < f ( X ,Y ) < ∞ (1.1) Con người có khả nhận hình ảnh từ ánh sáng phản xạ qua vật thể Cơ sở f ( X , Y ) đặc trưng qua hai thành phần: Số lượng ánh sáng nguồn rơi cảnh vật nhìn thấy Số lượng ánh sáng nguồn phản xạ từ vật thể ( cảnh vật) -7- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Chúng gọi gần phát sáng thành phần phản xạ, biểu diễn tương ứng i ( X , Y ) r ( X , Y ) Bản chất i ( X , Y ) xác định KIL OBO OKS CO M nguồn sáng r ( X , Y ) xác định đặc trưng vật thể Hàm i ( X , Y ) r ( X , Y ) kết hợp với hàm f ( X , Y ) f ( X , Y ) = i( X , Y ) r ( X , Y ) Với: (1.2) ( < i( X , Y ) < ∞ < r( X ,Y ) < ) Ở ta gọi cường độ sáng ảnh đen trắng tọa độ ( X , Y ) mức xám (l ) ảnh điểm Từ (1.2), (1.3), (1.4) , l nằm khoảng: Lmin ≤ l ≤ Lmax (1.3) Trong lý thuyết, cần Lmin > Lmax hữu hạn Trong thực tế: Lmin = imin rmin (1.4) Lmax = imax rmax Sử dụng giá trị chiếu sáng phản xạ tổng kết qua thực nghiệm xem giá trị Lmin ≈ 0.005, Lmax ≈ 100 cho xử lý ảnh Khoảng [ Lmin , Lmax ] gọi thang xám Ta dịch khoảng đến [0, L ] , l = đen l = L trắng thang xám Giá trị tức thời dạng mức xám thay đổi liên tục từ đen đến trắng 1.2 Một số khái niệm sở xử lý ảnh Để xử lý máy tính điện tử ảnh cần phải số hóa Đó q trình biến đổi ảnh từ tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua việc lấy mẫu lượng tử hóa Trong q trình người ta sử dụng khái niệm “pixel” Mỗi pixel đặc trưng cặp tọa độ ( X , Y ) màu sắc nó.[4] -8- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Ảnh: Là tập hợp pixel có cấu trúc, ta coi ảnh mảng hai chiều I ( n, p ) có n dòng p cột, ảnh có n × p (pixel) Ta ký hiệu I ( X ,Y ) để KIL OBO OKS CO M điểm ảnh có toạ độ ( X , Y ) [4] Mức xám (Gray level): Đó kết việc mã hóa, cho tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số, 16, 32, 64 mức Biểu diễn ảnh: Trong biểu diễn ảnh người ta thường sử dụng phần tử đặc trưng ảnh pixel Một hàm hai biến chứa thơng tin biểu diễn ảnh Một số mơ hình thường dùng để biểu diễn ảnh mơ hình tốn (biểu diễn ảnh nhờ hàm sở), mơ hình thống kê (ảnh coi phần tử tập hợp đặc trưng kỳ vọng tốn, hiệp biến, phương sai, moment…).[4] Tăng cường ảnh: Đây bước quan trọng bao gồm kỹ thuật lọc độ tương phản, khử nhiễu, màu… Biến đổi ảnh: Thao tác chủ yếu tập ma trận sử dụng kỹ thuật để biến đổi ảnh qua ma trận: Biến đổi Furie, Sin, Cosin, tích Kronecker Phân tích ảnh: Liên quan tới việc xác định độ đo định lượng ảnh để đưa mơ tả đầy đủ ảnh Có kỹ thuật để hỗ trợ phân tích ảnh: Dò biên, lọc vi phân, dò theo quy hoạch động, phân vùng ảnh [4] Nhận dạng ảnh: Q trình liên quan đến mơ tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Nhận dạng ảnh thường sau q trình trích chọn đặc trưng chủ yếu đối tượng.[1,4] -9- http://kilobooks.com 1.3 KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Các giai đoạn xử lý ảnh Bài tốn xử lý ảnh bao gồm giai đoạn tổng qt sau [1,2,4] Scanner, Camera Thu nhận ảnh Phân đoạn Biểu diễn Nhận dạng Tiền xử lý Cơ sở tri thức Kết Hình 2: Các bước xử lý ảnh số Bước thu nhận ảnh, thu ảnh số cảm biến ảnh với khả số hóa tín hiệu cảm biến Sau nhận ảnh số, bước tiền xử lý ảnh Mục đích chủ yếu giai đoạn tiền xử lý ảnh nâng cao khả để q trình đạt kết tốt, q trình khử nhiễu, tăng độ tương phản… Bước phân đoạn: Phân đoạn ảnh tách ảnh đầu vào thành phần vật thể Đầu q trình phân đoạn ảnh thường số liệu pixel chưa lọc, bao gồm liên kết vùng tất điểm ảnh vùng Cuối cùng, ảnh phân lớp, nhận dạng cho mục đích khác -10- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 2.2.3 Dựa vào biến đổi màu sắc KIL OBO OKS CO M Ảnh gốc thu nhận thường thực thiết bị Do tính chất biến đổi ống kính bao gồm góc độ chụp, độ mở v.v nên ảnh thu thường bị biến dạng theo tính chất đặc trưng nhà sản xuất Phần ảnh ghép vào hay bổ sung thường khơng có biến đổi tương đồng độ sáng 2.2.4 Dựa vào sở liệu Việc giả mạo ảnh thường dựa vào ảnh có, tức ảnh xuất nơi như: Báo chí, trang Web, tạp chí v.v Các ảnh lưu trữ nên xuất ảnh nghi giả mạo người ta tìm ảnh với phần nguồn ảnh nằm sở liệu ảnh Hình 7: Sơ đồ việc phát giả mạo dựa vào sở liệu -13- http://kilobooks.com KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 2.2.5 Dựa vào dấu vết q trình điều chỉnh tỷ lệ Khi cắt ghép đối tượng từ hai hay nhiều ảnh để ảnh giả người ta phải quan tâm tới việc điều chỉnh kích thước, màu sắc đối tượng ảnh gốc cắt phù hợp với ghép ảnh 2.2.6 Dựa vào phân tích ánh sáng Qua phân tích đồng ánh sáng phân bố phần khác ảnh thực hai cách Cách thứ phân tích bóng đổ để tìm hướng nguồn sáng Hình 8: Hướng nguồn sáng Cách thứ hai nghiên cứu chấm sáng mắt người Mắt phần gương soi vào giới ẩn chứa chủ thể chụp Ngồi ra, màu ánh sáng xác định bóng trắng xác chấm sáng Một ảnh tổng hợp từ nhiều ảnh khác có bóng sắc thay đổi từ người sang người khác -14- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Phần 3: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN SỰ KHÁC BIỆT HƯỚNG NGUỒN SÁNG Giới thiệu KIL OBO OKS CO M 3.1 Vấn đề ước lượng hướng nguồn sáng lĩnh vực nghiên cứu lớn thị giác máy tính Trong phần mơ tả tốn, đề xuất giải pháp sau trình bày cách thức để loại bỏ yếu tố ngoại cảnh, làm đơn giản hóa điều kiện để hạn chế phức tạp q trình xử lý 3.2 Các loại nguồn sáng Ý tưởng phát ảnh giả mạo dựa vào nguồn sáng, nhiên thuật tốn khơng áp dụng giống cho tất loại nguồn sáng Trong nguồn sáng đơn lại chia thành hai loại: nguồn sáng xa (xa vơ hạn) nguồn sáng gần 3.3 Ước lượng hướng chiếu nguồn sáng 3.3.1 Ước lượng hướng chiếu nguồn sáng Phần trình bày thuật tốn ước lượng tự động hướng chiếu nguồn sáng ảnh đơn Thuật tốn gồm ba bước Đầu tiên tìm đường có khả biên khuất với xác suất cao Sau với đường biên khuất ước lượng véc-tơ hướng chiếu nguồn sáng theo mơ hình bóng đổ Cuối ước lượng đưa vào mơ hình mạng Bayet để tìm ước lượng thích hợp cho hướng chiếu nguồn sáng Điều kiện đối tượng phải có bề mặt Lambertian, đồng thời tồn bề mặt có hệ số phản chiếu số -15- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 3.3.2 Tìm đường có khả biên khuất Nhiệm vụ bước tìm đường có khả biên khuất Có cho bước KIL OBO OKS CO M thể khơng tìm xác biên khuất phải đưa đường đủ tốt Thuật tốn phát cạnh Canny gồm bước sau: Bước 1: Bước thuật tốn phát cạnh Canny khử nhiễu làm phẳng ảnh ban đầu trước cố gắng xác định định vị cạnh Bước 2: Sau làm phẳng khử nhiễu ảnh, bước phải tìm độ dài cạnh việc lấy hướng ảnh Bước 3: Tìm hướng cạnh Một biết hướng cạnh theo trục x trục y hướng cạnh dễ dàng tính Bước 4: Khi hướng cạnh tìm ra, bước liên kết hướng với mà lần ảnh Bước 5: Sau biết hướng cạnh thuật tốn tiếp tục sau: dọc cạnh theo hướng cạnh, gặp điểm ảnh mà khơng liên quan đến cạnh khử điểm ảnh (tức cho giá trị điểm ảnh 0) Việc cho đường mảnh ảnh kết Bước 6: Cuối khử tạo thành vạch Sự tạo thành vạch phá vỡ cạnh, gây dao động ngưỡng ngưỡng Đó thuật tốn phát cạnh Canny Sau trích cạnh, nhóm cạnh thành chuỗi theo luật sau: Vùng cạnh đồng màu Màu giống với màu cạnh kế trước chuỗi Vùng cạnh khơng chứa cạnh khác Trong chuỗi khơng tạo nên chỗ gấp khúc Việc thực mặt phẳng cạnh -16- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 3.3.3 Ước lượng hướng chiếu sáng cho đường biên tìm Sau tìm đường biên khuất (có khả biên khuất) chúng sử dụng biên KIL OBO OKS CO M mơ hình bóng đổ cho đường biên để tìm hướng chiếu sáng cho đường Đo cường độ sáng biên khuất Theo cách muốn ước lượng hướng chiếu nguồn sáng cần phải có cường độ sáng biên khuất Tất nhiên điều khơng thể, khơng thể đo trực tiếp cường độ sáng biên khuất, mà phải ngoại suy từ điểm xa biên 3.3.4 Sử dụng mạng Bayes tìm ước lượng tốt Sau bước có tập hợp ước lượng hiệp phương sai n chuỗi cạnh mà khơng biên khuất Để tìm biên khuất xác từ tập hợp n chuỗi ta cần ý điều đường biên khuất xác, nói chung có hiệp phương sai nhỏ phù hợp với mơ hình đường khơng xác 3.4 Nguồn sáng vơ tận (3-D) Hướng chuẩn hóa cho việc ước lượng hướng nguồn sáng việc xây dựng số giả thuyết đơn giản: + Bề mặt đối tượng phản xạ ánh sáng đẳng hướng (bề mặt Lambertian) + Bề mặt đối tượng có số phản xạ + Bề mặt chiếu nguồn sáng điểm xa vơ hạn + Góc bề mặt hướng nguồn sáng khoảng từ đến 90 độ Với giả thuyết vậy, mật độ ảnh mơ tả bởi: -17- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN KIL OBO OKS CO M Với: + R số phản xạ + + véctơ chiều hướng nguồn sáng véctơ pháp tuyến bề mặt điểm +A số giới hạn ánh sáng xung quanh 3.5 Nguồn sáng vơ tận (2-D) Chúng ta ước lượng hai thành phần ( ) hướng nguồn sáng cần dựa ảnh Thành phần z bề mặt chuẩn giả định 0, Khi thành phần x, y bề mặt chuẩn ( ước lượng cách trực tiếp từ ảnh (hình 12b) -18- http://kilobooks.com KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Hình 12: Mơ hình minh họa cho: Nguồn sáng vơ tận (3-D), Nguồn sáng vơ tận (2-D), nguồn sáng cục (2-D) Trong trường hợp 2-D, thành phần z bề mặt Khơng giống trường hợp nguồn sáng vơ tận, hướng nguồn sáng ( biến đổi từ bên qua bên bề mặt hình cầu Đơn giản hóa giả định số độ tương phản Thay coi tồn bề mặt đối tượng có số độ tương phản, phần bề mặt có độ tương phản số Ta ước lượng hướng nguồn sáng phận( ) từ việc xem xét phần bề mặt đối tượng -19- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 3.6 Nguồn sáng gần (bộ phận) (2-D) KIL OBO OKS CO M Với phần trên, giả định nguồn sáng xuất phát từ vơ tận Với nguồn sáng phận, cơng thức trên khơng phù hợp(hình 13.c) Hình 13: Hai đối tượng chiếu nguồn sáng gần 3.7 Nhiều nguồn sáng Trong phần ta giả định có ánh sáng phát từ nguồn sáng chiếu lên vật thể nguồn sáng khác coi khơng đáng kể xem xét với số giới hạn ánh sáng xung quanh (A), điều thường phù hợp với ánh sáng ngồi trời Nhưng xảy trường hợp đối tượng chiếu rọi nhiều nguồn sáng -20- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN KIL OBO OKS CO M Ánh sáng có thuộc tính đặc biệt tuyến tính Giả sử có nguồn sáng chiếu lên đối tượng, hàm mật độ ảnh có dạng: r r r r I ( x, y ) = R(( N ( x, y ) + L1 ) + ( N ( x, y ).L2 )) + A r r r = R( N ( x, y ).( L1 + L2 )) + A r r = R( N ( x, y ).L+ ) + A (3.31) Khi ta xử lý với giả định hai nguồn sáng kết hợp lại cho ta nguồn sáng chung với phương pháp xác định hướng nguồn sáng tương tự phần trước Phần 4: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN THUẬT TỐN EXACT MATCH 4.1 Ý tưởng Giả sử ảnh có kích thước M × N , với B kích thước nhỏ khối bao mà người dùng định nghĩa để đối sánh với điểm ảnh ta xác định khối bao ma trận B × B điểm ảnh Như với ảnh M × N ta xác định ( M − B + 1) × ( N − B + 1) khối bao Với khối bao ta lưu phần tử thuộc khối bao vào hàng ma trận A Vậy duyệt tồn ảnh ta ma trận A với ( M − B + 1) × ( N − B + 1) hàng B × B cột Hai hàng giống ma trận A tương đương với khối bao giống ảnh Chúng ta xếp hàng ma trận A theo thứ tự từ điển, u cầu thực MN log ( MN ) bước Sau ta dễ dàng tìm kiếm cách duyệt MN hàng ma trận qua xếp A tìm kiếm hai hàng giống liên tiếp Kết thuật tốn tìm kiếm đưa tập vùng bao giống chứng chứng minh ảnh bị cắt dán -21- http://kilobooks.com KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Hình Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao thuật tốn Extract macth 4.2 Thuật tốn Thuật tốn Extract match nhằm tìm khối bao giống ảnh, bao gồm bước sau: • Bước 1: Lựa chọn kích thước khối bao nhỏ • Bước 2: Xác định tập khối bao dựa kích thước khối bao nhỏ • Bước 3: Đưa khối bao vào hàng mảng lưu xác định • Bước 4: Sắp xếp hàng mảng lưu bước theo thứ tự tăng dần • Bước 5: Kiểm tra hai hàng liên tiếp mảng lưu sau xếp, chúng giống đưa tập khối bao giống tương ứng 4.3 Phát ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước Thuật tốn Exact match trình bày mục thường phát tốt với ảnh giả mạo dạng cắt dán, khơng có thay đổi kích thước Trong trường hợp vùng cắt dán có thay đổi kích thước thuật tốn khơng phát giả mạo ‫ ٭‬Các kỹ thuật thay đổi kích thước Việc thay đổi kích thước vùng ảnh thường sử dụng kỹ thuật nội suy tuyến tính xác định để ánh xạ ảnh từ miền khơng gian sang miền khơng gian khác Các kỹ thuật nội suy sử dụng trong PhotoShop là: Láng giềng gần (nearest neighbor), nội suy tuyến tính (bilinear interpolation) Bicubic -22- http://kilobooks.com (x,y) KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN X = f x ( x, y )orY = f y ( x, y ) Hình Mơ hình ánh xạ điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích Nearest-neighbor Kỹ thuật diễn tả sau: với điểm ảnh từ ảnh gốc tương ứng với vị trí phù hợp ảnh đích (ảnh thay đổi kích thước) giá trị màu tín hiệu điểm ảnh ảnh gán giá trị màu điểm ảnh gần (láng giềng gần nhất) thuộc ảnh gốc tương ứng Bilinear interpolation Đây phương pháp phức tạp nearest neighbor Phương pháp xác định giá trị điểm ảnh dựa trung bình trọng số điểm ảnh láng giềng gần 2x-2 điểm ảnh thuộc ảnh gốc Chúng ta miêu tả chi tiết phương pháp nội suy bilinear sau: Giả sử với điểm (x,y) thuộc ảnh gốc ta xác định giá trị ánh xạ tương ứng (X,Y) thuộc ảnh đích theo phép biến đổi sau: X = f x ( x, y ) Y = f y ( x, y ) Với f x , f y hàm tuyến tính Giả sử u v phần ngun X Y.Thuật tốn nội suy bilinear định nghĩa sau: I ( X , Y ) = Wu, v I (u , v) + Wu +1,v I (u + 1, v) + Wu ,v +1 I (u , v + 1) + Wu +1,v +1 I (u + 1, v + 1) -23- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Trong đó: Wu, v = (u + − x)(v + − y ) KIL OBO OKS CO M W u +1,v= ( x − u )(v + − y ) Wu ,v +1 = (u + − x)( y − v) Wu +1,v +1 = ( x − u )( y − v) Bicubic interpolation Với phương pháp ảnh chia làm khối hình vng kích thước 4x4 Phương pháp tính theo mơ hình “hàng-hàng“ (row-by-row) sau “cột-cột” (column-by-column) Chúng ta giả sử cường độ u-1,u,u+1,u+2 I(u-1), I(u), I(u+1), I(u+2) , Cường độ 0[...]... BÀI TỐN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO 2.1 Bài tốn phát hiện ảnh giả mạo Ảnh giả mạo được chia làm 2 loại: Thứ nhất, đó là ảnh giả mạo nhưng thật, được dàn dựng một cách có ý đồ sau đó thu nhận ảnh và khơng thực hiện thao tác chỉnh sửa trực tiếp trên ảnh thu nhận được Thứ hai, ảnh giả mạo được tạo ra từ việc có tác động lên ảnh nhằm thay đổi nội dung và bản chất bức ảnh dựa trên các kỹ thuật xử lý ảnh (cắt,... lý ảnh mà điển hình là PhotoShop Do vậy mà bài tốn phát hiện ảnh giả mạo đã trở nên cấp thiết và ngày càng khó khăn Trên cơ sở nghiên cứu các kỹ thuật nội suy hiện đang được PhotoShop sử dụng trong việc thay đổi kích thước vùng ảnh Tơi đề xuất một cải tiến cho thuật tốn phát hiện ảnh giả mạo Exact match Thuật tốn mà tơi đề xuất có khả năng phát hiện đối với các ảnh giả mạo dạng cắt dán từ chính một ảnh. .. các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích Nearest-neighbor Kỹ thuật này được diễn tả như sau: với mỗi điểm ảnh từ ảnh gốc sẽ tương ứng với một vị trí phù hợp trong ảnh đích (ảnh đã được thay đổi kích thước) các giá trị màu và tín hiệu của một điểm ảnh trong ảnh mới sẽ được gán bằng giá trị màu của điểm ảnh gần nhất (láng giềng gần nhất) thuộc ảnh gốc tương ứng Bilinear interpolation Đây là phương pháp phức... nên ảnh thu được thường bị biến dạng theo các tính chất đặc trưng của các nhà sản xuất Phần ảnh được ghép vào hay bổ sung thường khơng có sự biến đổi tương đồng về độ sáng 2.2.4 Dựa vào cơ sở dữ liệu Việc giả mạo ảnh thường dựa vào các ảnh đã có, tức là các ảnh đã được xuất bản bởi một nơi nào đó như: Báo chí, trang Web, tạp chí v.v Các ảnh này đã được lưu trữ nên khi xuất hiện một ảnh nghi là giả mạo. .. một ảnh nghi là giả mạo người ta có thể tìm ảnh này với các phần trong nguồn ảnh nằm trong cơ sở dữ liệu ảnh Hình 7: Sơ đồ việc phát hiện giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu -13- http://kilobooks.com KIL OBO OKS CO M THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN 2.2.5 Dựa vào dấu vết của q trình điều chỉnh tỷ lệ Khi cắt ghép các đối tượng từ hai hay nhiều bức ảnh để được một bức ảnh giả người ta phải quan tâm tới việc điều... bao vào một hàng của mảng lưu xác định • Bước 4: Sắp xếp các hàng trong mảng lưu ở bước 3 theo thứ tự tăng dần • Bước 5: Kiểm tra hai hàng liên tiếp trong mảng lưu sau khi đã sắp xếp, nếu chúng giống nhau thì đưa ra 2 tập khối bao giống nhau tương ứng 4.3 Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước Thuật tốn Exact match trình bày ở mục 2 thường phát hiện khá tốt với các ảnh giả mạo dạng... vật thể được mã hóa thành một hệ thống xử lý trong ảnh dưới dạng cơ sở dữ liệu kiến thức Để xử lý các q trình trên thì cần một hệ thống xử lý ảnh bao gồm một số thành phần cơ bản sau đây:[4] Màn hình đồ họa Bộ nhớ ảnh Bộ xử lý tương tự Camera Bộ nhớ ngồi Màn hình Máy chủ Bàn phím Bộ xử lý ảnh số Máy in Hình 3: Các thành phần cơ bản của một hệ xử lý ảnh Bộ xử lý tương tự thực hiện các chức năng: - Chọn... là phương pháp phức tạp hơn nearest neighbor Phương pháp này xác định giá trị của một điểm ảnh mới dựa trên trung bình trọng số của 4 điểm ảnh láng giềng gần nhất 2x-2 của điểm ảnh thuộc ảnh gốc Chúng ta miêu tả chi tiết phương pháp nội suy bilinear như sau: Giả sử với mỗi điểm (x,y) thuộc ảnh gốc ta xác định được các giá trị ánh xạ tương ứng (X,Y) thuộc ảnh đích theo phép biến đổi sau: X = f x ( x,... http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN có mối quan hệ tương quan theo một phương pháp nội suy xác định Một vùng đổi, tương ứng khác sao cho : KIL OBO OKS CO M ℜ được gọi là vùng tương quan nếu nó tồn tại ít nhất một vùng ℜε và một phép biến α f : ℜ → ℜε Trong đó α là hệ số tỷ lệ, và phép ánh xạ theo một phương pháp nội suy xác định là một trong các kỹ thuật nội suy Khi đó cặp vùng (ℜ, ℜ ε ) được gọi là... chấm sáng Một ảnh tổng hợp từ nhiều ảnh khác nhau sẽ có bóng sắc thay đổi từ người này sang người khác -14- http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Phần 3: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN SỰ KHÁC BIỆT HƯỚNG NGUỒN SÁNG Giới thiệu KIL OBO OKS CO M 3.1 Vấn đề ước lượng hướng nguồn sáng là một lĩnh vực nghiên cứu lớn của thị giác máy tính Trong phần này sẽ mơ tả bài tốn, đề xuất giải pháp và sau ... kích thước 4x4 Phương pháp tính theo mơ hình “hàng-hàng“ (row-by-row) sau “cột-cột” (column-by-column) Chúng ta giả sử cường độ u-1,u,u+1,u+2 I(u-1), I(u), I(u+1), I(u+2) , Cường độ 0