伴随着互联网与多媒体技术的迅猛发展,人们可更加便捷地获取所需要的多媒体资源,同时这些资源受到的非法拷贝、伪造及传播也变得越来越容易,这无疑使版权所有者的合法权益受到了严重威胁。数字图像水印技术作为一种主动认证技术,已成为图像资源版权保护的重要手段。但是,几何攻击抵抗问题、鲁棒性与不可感知性的良好平衡问题等,依然是数字图像水印研究领域共同面临的难题。为有效解决这些难题,本文提出了若干有效的图像水印算法。此外,本文提出了一种新的几何不变矩——极谐-傅里叶矩(Polar Harmonic Fourier Moments,PHFM),并将其应用于水印算法的设计中。全文主要工作如下:(1)提出一种基于快速精确圆谐-傅里叶矩(Radial Harmonic Fourier Moments,RHFM)的抗几何攻击图像水印算法。为降低RHFM的时间复杂度并提高其计算精度,基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)提出一种快速精确计算方法,并基于该计算方法提出一种抗几何攻击的图像水印算法。首先使用提出的快速精确方法计算原始图像的RHFM,然后选择适合嵌入水印的鲁棒RHFM,将水印自适应地量化嵌入到RHFM幅值中。在水印提取时,可以将水印从嵌入水印的RHFM幅值中直接提取,而不需要使用原始图像。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性,并且能有效的抵抗几何攻击和常规图像处理攻击。(2)基于模糊最小二乘支持向量机(Fuzzy Least Squares Support Vector Machine,FLS-SVM)和贝塞尔K型(Bessel K Form,BKF)分布提出一种同步校正的彩色图像数字水印算法。首先对原始彩色图像最大中心区域进行四元数离散傅里叶变换(Quaternion Discrete Fourier Transform,QDFT),然后将水印嵌入到QDFT低频信息的幅值中。水印提取阶段基于FLS-SVM模型的同步校正,在训练FLS-SVM模型时,首先将训练集中的彩色图像转换为灰度图像,对灰度图像进行四元数小波变换(Quaternion Wavelet Transform,QWT),然后使用BKF分布拟合QWT系数,最后利用BKF分布的形状参数和尺度参数构造图像的特征向量来训练FLS-SVM。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性,而且对常规图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性。(3)提出一种新的图像正交矩,即PHFM,可以作为有效的图像特征应用于图像分析。不同于 Zernike 矩(Zernike Moments,ZM)、伪 Zemike 矩(Pseudo-Zermike Moments,PZM)和RHFM,PHFM不存在数值不稳定问题。相同的阶数的PHFM的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)具有比 ZM、PZM 和极正弦变换(Polar Sine Transform,PST)更多的零点,且零点分布比较均匀,这说明PHFM的图像描述能力优于ZM、PZM和PST。此外由于复指数函数可以与三角函数相互转换,故而PHFM可以转换为极复指数变换(Polar Complex Exponential Transform,PCET)、极余弦变换(Polar Cosine Transform,PCT)和PST,即PHFM可以看做是PCET、PCT和PST的泛化表示。实验结果表明,与ZM、PZM、RHFM、PCET、PCT和PST相比,PHFM具有最好的图像重构和目标识别性能。(4)提出一种基于PHFM和Weibull分布提出一种盲乘性水印算法,使用PHFM幅值作为水印载体。PHFM幅值的分布是非高斯分布,Weibull分布被证明很适合用于拟合PHFM幅值,并在此基础上,提出了基于Weibull分布的水印算法。在水印嵌入阶段,水印信息以乘性方式被嵌入到高熵值分块的PHFM幅值中。在水印检测阶段,使用基于Weibull分布的最大似然决策来检测水印信息。实验结果表明,基于Weibull的检测器的性能优于基于BKF、Cauchy和广义高斯(Generalized Gaussian,GG)的检测器。此外,本算法具有很强的不可感知性,并可以有效的抵抗几何攻击和常规图像处理攻击。(5)提出三种基于不变矩的抗几何攻击的零水印算法。首先基于不变矩和超复数理论,得到面向彩色图像的四元数指数矩(Quaternion Exponent Moments,QEM)和面向立体图像的三元数极谐-傅里叶矩(Ternary Polar Harmonic Fourier Moments,TPHFM)。然后分别使用PCET、QEM和TPHFM构建灰度图像、彩色图像和立体图像的特征向量来构造零水印图像。实验结果表明,提出的三种零水印算法具有很强的不可感知性,并可以有效的抵抗几何攻击和常规图像处理攻击。