近年来,随着网络和多媒体技术的迅猛发展,数字多媒体产品的生产、复制、获得和传播变得越来越容易。然而,这在方便了合法使用者的同时,也为出于不同目的的盗版或侵犯生产者和消费者合法权益的非法存取、复制、篡改和传播等侵权行为提供了方便,这就使得数字产品的版权问题成为了亟待解决的问题。数字水印技术就在这种背景下应运而生,并成为当前进行数字产品版权保护的主要方法。数字水印技术就是通过一定的算法将版权信息嵌入到被保护的数字载体信号(如图像、音频、视频等)中来证明版权归属或侵权行为的技术,它已经成为多媒体信号处理领域中的一个研究热点。数字水印技术的研究和应用对版权保护、数据认证和完整性检验、使用控制、广播监控、用户跟踪等方面都有非常重要的理论意义和应用价值。 独立分量分析(ICA—Independent Component Analysis)是在盲信号处理的研究过程中出现的一种信号处理和数据分析的方法。利用它,可以在不知道源信号和传输信道参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅通过观测信号恢复或提取源信号。它是当今信号处理领域中的一个研究热点,在语音信号处理、阵列信号处理、生物医学信号处理、移动通信、图像处理和噪声消除等方面有着广泛的应用。 本文总结了前人对数字水印和ICA的研究,基于ICA在信号分离、特征提取方面和数字水印问题的相通性,以ICA为主要数学工具,对图像/视频水印问题进行了系统的研究,在获得一些基于ICA的图像/视频特征后,主要针对数字水印对于同步性攻击的鲁棒性问题提出了一系列基于ICA的图像/视频水印方案。主要成果概括如下: 1、提出直接进行水印叠加和提取的图像水印方案。该方案根据ICA模型中信号的混叠/分离与数字水印嵌入/提取过程之间的相通性,以线性叠加的方式将水印嵌入到图像的时(空)域上,检测的时候通过ICA的方法来提取水印。虽然该方案是非盲检测的,但是它的嵌入和提取过程简单、稳定,嵌入的水印信息量大,水印的不可见性好,而且在密钥图像的辅助下,对于各种常见攻击都表现出较好的鲁棒性;