互联网的技术创新为数字多媒体通信提供了便利,数字多媒体技术的应用已经渗透到现实生活的方方面面。然而,由于数字产品可以轻松复制,因此,保护数字多媒体内容免受未授权访问或分发成为重要的研究课题。在一些高保真、敏感的应用场合(如法律、医疗诊断和军事),可逆数字水印技术是实现数字多媒体内容保护行之有效的解决方案。可逆数字水印技术以无损的方式将数据隐藏到原始载体中,通过这些隐藏在载体中的信息,可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在目前对可逆数字水印技术的研究中,传统的基于差值扩展和基于直方图平移的可逆数字水印算法存在高失真和低嵌入率的问题。同时,在现实的有损传输信道中,脆弱的可逆水印算法因鲁棒性较差不能满足一些实际应用的需求。本文以数字图像作为研究对象,从图像可逆水印的高保真性与鲁棒性两个方面展开研究。在可逆数字水印的高保真研究方面,针对不同的应用需求,设计了高、中、低3种嵌入容量水平的高保真可逆数字水印。在可逆数字水印的鲁棒性研究方面,提出了基于量化的鲁棒可逆数字水印。具体的研究内容及创新点如下:(1)提出基于动态分块策略的像素排序(Pixel Value Ordering,PVO)可逆水印。经典的基于可逆水印以像素的空间位置作为像素块划分的基础,这样的分块方式并不能取得良好的嵌入效果,尤其在图像纹理复杂的区域。为更好地挖掘自然图像的冗余性以获得更优秀的嵌入性能,提出以图像最大像素值为控制点,通过8邻域搜索把图像划分为不重叠的4×4像素块的分块方式。嵌入时使用像素块复杂度为分类依据,将像素块分为粗糙块、平滑块和普通块3类。普通块利用PVO算法可以嵌入2比特水印,平滑块再进一步划分为4个2×2子块后可以嵌入8比特水印,粗糙块不用于嵌入。采用像素值进行图像分割使每个分块的像素值处于比较集中的区域内,从而保证了每个分块内的像素具备高相关性,从而获得尽可能多的低失真嵌入空间。同时,图像平滑区域划分为较小的分块优先嵌入,可在提高嵌入容量的同时保持良好的视觉质量。(2)提出采用自适应组块的可逆数字水印。经典PVO可逆水印使用固定大小的分块进行嵌入,无法有效利用图像固有的相关性,限制了嵌入性能的提高。为获得更好的嵌入效果,提出自适应组块的可逆水印。首先将原始图像划分为互不重叠的2×2大小的分块并根据其局部复杂度对像素块分类。然后根据图像纹理复杂程度动态控制用于嵌入的分块大小,实现了在图像平滑的区域使用较小的分块来获得高嵌入容量,而在纹理区域则根据相邻像素块的相似度将较小的分块合并成较大的分块来保持高峰值信噪比。提出的方法能根据图像纹理特点自适应使用多种分块大小,更好利用了图像中固有的邻域相关性,在保持图像高保真度的同时增加嵌入容量。(3)提出双层差值扩展嵌入可逆数字水印。为解决传统差值扩展可逆数字水印算法中存在的嵌入率不高,嵌入后图像产生较大失真的问题,从像素对的构建方式、嵌入像素对的选择以及嵌入方式3个方面对传统的差值扩展算法进行改进。通过分析图像差值的相关性,对第1层嵌入和第2层嵌入分别采用正交像素对构建方式,同时利用像素对局部方差作为预测器优先选择平滑区域像素对嵌入。提出的方法的获得的最大嵌入率理论上可以达到1bpp,同时在嵌入率超过0.5 bpp时,仍可获得较好的图像质量。(4)提出基于量化的鲁棒可逆水印。在实际应用中,信道噪声和有损压缩可视为攻击,脆弱的可逆数字水印算法没有抵抗攻击的能力。为了使含水印图像在遭受如JPEG压缩等攻击后仍能够正确提取水印信息,利用广义可逆整数变换实现了基于分块的量化嵌入。具体而言,对于包含n个像素的分块,根据量化原理及嵌入水印值构造该分块的整数变换参数,使得变换后,嵌入“1”为量化步长的奇数倍,嵌入“0”为量化步长的偶数倍,从而实现了奇偶量化嵌入。提取时,先根据统计量的奇偶性提取水印,然后通过整数变化的逆变换实现图像恢复。实验结果表明提出的方法在有损压缩等攻击下仍能保持较低的误码率。研究结果表明,提出的3种高保真的可逆数字水印方案能获得较好的嵌入容量-失真的平衡;提出的基于量化的鲁棒可逆水印方案在JPEG压缩等攻击下具备较好的鲁棒性。