可逆水印,作为一种特殊的数字水印技术,需要提取方在正确提取水印后无失真的恢复原始载体。这种可逆性对于医学、军事和法律等具有高保真要求的特殊领域至关重要。但是,含水印图像在信道的传输过程中会产生一定的质量损失,这就要求可逆水印同时可以抵抗一定程度的攻击,比如JPEG压缩和噪声等非恶意攻击。因此,鲁棒可逆水印（Robust Reversible Watermarking,RRW）技术应运而生。鲁棒可逆水印允许接收方在无损情况下提取所嵌入的水印信息,同时可以无失真的恢复原始载体;而在有损情况下仍然可以正确提取水印信息。现有的RRW算法大多以BMP图像为载体,用于JPEG图像的算法很少,同时其算法性能仍存在提升空间,包括鲁棒性和视觉效果等。因此,本文总结了现有算法的研究现状,针对其性能不足,提出了三种RRW算法。具体工作如下:（1）提出了一种基于冗余直方图平移（Redundant Histogram Shifting,RHS）的高保真RRW算法。首先,将BMP图像划分成互不相交的块,对每个块进行高通滤波,生成类似拉普拉斯分布的直方图。然后,通过平移所生成的直方图将水印嵌入到每个分块中。具体来说,以直方图平移规则为约束条件,通过最小化嵌入失真,提出了一种新的图像块的修改机制,即以特定的规则修改图像块中的所有像素以实现直方图的平移。另外,为了实现盲提取和图像恢复,进一步提出了一种新的策略来计算盲提取所需要的参数。大量实验证明,相比之前的算法,该算法在保证鲁棒性的同时,具有更好的视觉质量。（2）提出了一种基于预测误差对扩展（Pairwise Prediction Error Expansion,Pairwise PEE）的JPEG鲁棒可逆水印算法。首先,读取JPEG图像的量化DCT（Discrete Cosine Transform,DCT）直流系数,对其进行菱形预测。然后,以相邻DCT块为一对扫描生成二维预测误差直方图。最后,修改该直方图实现水印嵌入。所提方法充分利用了DCT直流系数间的局部相关性,降低了嵌入失真。实验证明,所提方法有效提高了嵌入后的图像质量,同时对JPEG重压缩具有一定的鲁棒性。（3）提出了一种基于RHS的JPEG鲁棒可逆水印算法。为了解决现有算法鲁棒性差的问题,本文利用RHS技术,把水印嵌入到量化DCT低频系数中。首先,对JPEG图像进行熵解码,将DCT块按行分成四组。然后,计算同一组DCT块相同频段的低频系数和,生成分布直方图。最后,通过平移该直方图实现水印嵌入。此外,利用量化DCT中高频系数预测图像复杂度,实现水印的自适应嵌入。实验表明,在保证图像视觉效果的同时,该算法可以有效抵抗JPEG重压缩。