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作为多媒体版权保护,信息认证等重要工具的数字水印技术,近年来得到了众多学者的广泛研究,并获得了很多优秀成果。但是,目前该技术仍然存在恢复图像质量不高,鲁棒性差等问题。本论文针对这些问题,对脆弱水印和强水印技术进行了研究,详细地设计和分析了几种数字图像水印方案,主要内容如下：(1)提出了一种新型的基于离散余弦变换(DCT)和匹配块的图像恢复方案。该方案采用了一种基于分形压缩中寻找最佳匹配块的图像修复算法和一种新的校验算法来检测图像块是否被篡。在图像所有子块中为每个子块寻找最相似的匹配块,并将匹配信息作为水印嵌入到原始图像中。找不到匹配块的子块就用量化后的DCT系数作为恢复信息。实验结果表明与最近文献相比,该方案拥有更高的恢复能力,并且篡改率越低,恢复的图像质量越好。(2)提出了基于标准差(STD)的图像认证与恢复方案。该方案使用双脆弱水印用于图像认证与恢复,认证水印用于定位篡改区域,恢复水印用于重建参考图像。认证水印信息是由原始图像与分段线性混沌映射系统(PWLCM)产生的混沌序列的差值,恢复水印是由原始图像子块的DCT量化系数进行不同长度的编码得到的。该方案明显地提高了重建图像的质量。(3)提出了基于离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)和神经网络的强水印方案。在小波域将灰度水印信息嵌入到原始图像的奇异对角阵中。提取水印图像后,对提取出的水印图像进行处理,通过广义逆线性联想记忆神经网络来恢复出原始水印信息。该方案不仅可以抵抗压缩、缩放等攻击,而且通过神经网络的修复,水印图像可以被很好地恢复。(4)为了进一步加速分形编码,提出了一种基于标准差(STD)和DCT系数的快速分形图像编码方法。此算法采用了图像块的标准差特性,依照此特性,可以在寻找最佳匹配块时排除掉大量的定义域块,从而达到加快编码的目的。另外,为了进一步提高重建图像的峰值信噪比,此算法包含了一种基于DCT系数的辅助压缩算法,来对用分形理论无法精确编码的细节块进行压缩。实验结果表明,此算法的编码时间较传统分形编码算法大大减少,在保证较高的压缩比的同时,仍可以获得较高的重建图像质量。