中国古代印刷术的发明和大规模使用,促使人们建立了较为完善的版权保护机制,然而当前数字信号处理和计算机网络传输技术的迅猛发展却使这种传统印刷制品的版权保护手段面临极为严峻的挑战并受到极其严重的冲击。如何在开放的网络环境下对数字作品实施有效的版权保护已成为世人普遍关注的热点问题。上世纪九十年代初,数字水印技术应运而生,它主要通过在数字作品中隐藏某些数字信息而达到数据的版权保护和内容认证等目的。 近年来,数字水印技术的研究日臻活跃,已经有许多成熟的方法可直接供商业化应用。最新的研究趋势是突破原有简单模式,逐步与各种信号处理技术相结合,以期获取更好的鲁棒性、不可见性及其他性能(如水印信号的盲提取/检测)。独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)技术源自著名的“鸡尾酒会”问题,它可以对由独立源信号混叠而成的观测信号进行有效盲分离。该技术在图像特征提取和混叠图像信号盲分离方面均有成功的应用,并逐渐被用于数字水印领域。 对于目前已提出的大多数基于ICA的图像数字水印算法来说,由于ICA本身所固有的不确定性,再加之另外一些限定条件,使得这些算法虽然能够抵抗常规的数字水印攻击,但对一些人为的恶意攻击(如拷贝攻击,即将合法含水印的图像中的水印信息非法拷贝到另外不含水印的图像中)的鲁棒性并不强,而且在对其水印信号的提取/检测过程中往往需要借助原始图像,从而无法满足盲提取/检测的要求。 基于上述考虑,本论文在分析归纳数字水印和ICA技术的基本原理和系统模型、数字水印的实现要求以及所受不同攻击方式的基础上,根据ICA技术在图像处理中的两种不同应用模式,提出了两类基于ICA的盲图像数字水印算法,并在考虑算法对常规攻击具备较强鲁棒性的同时,着重分析研究了它们对拷贝攻击的抵抗能力。理论推导与仿真实验论证了所提算法的可行性和有效性。其基本思想简述如下: 1.第一类算法基于数字水印的线性嵌入模型,并根据ICA的盲分离特