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随着多媒体信息处理技术和计算机网络技术的飞速发展,语音、文本、图像和视频等数字多媒体信息的存储、复制和传播变得越来越容易,这极大地危害了版权拥有者的合法权益,多媒体信息的版权保护因此而面临严峻的挑战。在此背景下,数字水印作为一种可在多媒体数据中隐藏信息的技术,成为人们解决版权保护及信息安全等问题的手段,得到了学术界、产业界及政府部门的广泛关注。自上世纪九十年代初,数字水印技术的研究日臻成熟和完善,并已突破原有的简单模式,开始逐步与各种信号处理技术相结合,以获得更好的鲁棒性、不可感知性及实现盲提取／检测等性能。独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)作为在研究盲源分离(Blind Source Separation, BSS)过程中出现的重要的信号处理和数据分析技术,也因其混叠／分离模型与水印嵌入／提取过程之间的相似性,而引起了水印研究者的关注,涌现了一系列基于ICA的数字水印算法。此外,ICA在多媒体信号特征提取方面的应用,也为水印研究者选择水印的嵌入域提供了一种新的思路。本论文结合ICA技术,在分析总结数字水印与ICA技术结合优势的基础上,对基于帧的原始视频水印技术进行了重点研究,提出了基于运动区域定位的盲视频水印算法。本论文主要完成了以下工作：1、在分析ICA和数字水印相通性的基础上,对结合ICA的数字水印技术进行了深入的研究和探索,通过与非ICA水印方案的对比客观分析了ICA对数字图像／视频水印性能上的影响：(a)设计了基于ICA的图像水印方案与一般图像水印方案的对比实验,对二者的性能进行客观地分析,仿真结果证明,ICA的引入可有效提高图像水印的鲁棒性；(b)设计了基于ICA和基于帧差法的视频特征提取对比实验,仿真结果证明,ICA能比帧差法更加可靠地提取视频帧间的相对运动信息,可有效提高基于此视频特征的视频水印算法的鲁棒性。2、结合ICA的特征提取特性,提出一种基于运动区域定位的视频数字水印算法。算法利用ICA提取视频相邻帧间的相对运动信息,通过分析这一信息,定位视频帧中的运动区域；在运动区域中,使用量化索引调制(Quantization Index Modulation, QIM)算法嵌入水印,并在检测端采用基于投票的机制提高水印提取的正确率。我们将水印嵌入视频帧中运动区域的优点有二：一是由于人眼对运动区域相对不敏感,故可保持水印视频良好的视觉质量；二是因为运动是视频帧之间的重要特征,而目前的压缩算法大多是基于运动补偿的,故使得算法对于MPEG-2压缩有较好的鲁棒性。实验结果表明,我们的算法在保持视频视觉质量的同时,具有较好的鲁棒性。