随着移动互联网的发展,数字经济在国民生活中产生了越来越重要的影响。多媒体技术在近些年的互联网+产业中大显身手,今日头条、微信、爱奇艺等娱乐和教育公司拥有海量的媒体资源,这些数据本身蕴含巨大价值,数据保护受到了越来越多的重视。水印技术作为数字图像、视频等数字资源版权保护的重要手段之一,可以在不影响图像本身价值的情况下,将水印信息隐藏在图像的冗余数据中,从而达到版权保护的目的,因此越发受到应用需求的刺激,并在近些年再次引发产业界的关注。水印嵌入载体后经常会随载体受几何失真、信号处理、空间和时间去同步以及摄录机拍摄的影响,从而使得水印失效。在本文中,针对数字图像和视频的鲁棒水印技术进行了研究,重点关注上述的各种攻击手段,尤其是与实际应用密切相关的攻击手段,针对性的设计了一种基于直方图低频构建的图像水印算法,并将其拓展到视频水印中,同时,重点考虑抗摄像机摄录攻击的特点,针对视频版权保护,设计了一种基于时空上下文的自适应视频水印算法。在视频水印中,基于观察到相邻帧的时域的连续性,本文通过定制连续帧的YUV表示的三个通道的亮度和色度能量趋势来嵌入水印信息。也就是本文将连续帧的能量调制为升序序列来代表水印“-1”和降序序列来代表水印“1”。为了提高水印的鲁棒性,本文提出了一种新颖的自适应视频水印方案,该方案可以自适应地嵌入和提取水印。在嵌入方面,算法可以根据视频的内容特征自动选择嵌入区域和嵌入强度,并确保水印的不可见性和鲁棒性;在提取方面,算法利用从亮度和色度通道中提取的水印的相关关系,可以自动的确定水印的嵌入时域位置,以避免时间去同步攻击。同时,通过图像匹配方法自适应选择提取区域,避免了相邻帧之间的差异过大对提取的影响,大大提高了提取精度。实验结果表明,所提出的方法具有很高的视频质量,并且对几何攻击,压缩,缩放,转码,重新编码,帧速率转换以及摄像机拍摄都具有很好的鲁棒性。在图像水印算法中,通过修改直方图相邻柱的大小关系来嵌入水印。在修改的像素中,利用图像的低频特征,为每个可能修改的像素赋予一个低频权重,通过修改权重最大的像素来构建图像的低频特征,使得算法对于压缩攻击具有更好的鲁棒性。同时,使得修改后的图像更趋向于平滑的特征,提高了图像的视觉质量。最后,采用一种扩频的策略,将水印算法应用于视频中,使得算法可以应用在图像和视频中,提高了算法的适用性。