随着计算机、多媒体及网络技术的迅猛发展,数字产品极大丰富,并轻而易举就可通过网络获得。这导致数字产品在不受任何控制的情况下会被轻易拷贝、操作和改动。数字水印技术的出现,就是在不影响产品内容的前提下嵌入不易被察觉的信息,从而达到保护数字产品的目的。视频水印是当前数字水印技术研究方向中的一个热点和难点,相对于静止图像水印,视频水印算法除了应满足鲁棒性、不可感知性等基本特性外,还应实现盲检测和具有一定的实时性,这使得现有的静止图像水印算法不能直接应用于视频水印中。本文分别从不可感知性和鲁棒性两个基本方面对视频水印展开了研究,论文的主要工作体现在如下两个方面:1)深入研究人类视觉系统(HVS)特性,并根据Watson的DCT域视觉掩蔽模型和MPEG视频信号特性,提出一个高不可感知的自适应视频水印算法。算法根据HVS基本特性选择每帧的水印嵌入位置,在水印嵌入中对Watson模型作相应改进以适应MPEG视频码流结构,在检测过程中采用多帧检测方法以提高检测正确率。实验表明,该算法满足高不可感知性,并能有效抵御有损压缩,具有较强的鲁棒性。2)深入分析各种抗几何攻击水印技术,针对现有大部分抗几何攻击方案不具有实时性的缺点,提出一种基于DCT域特征块的抗几何攻击的第二代视频水印算法。算法在DCT域中选取一定的特征块作为水印嵌入点,并利用由特征块计算得到的同步块在水印检测前进行几何校准。检测端首先定位特征块,以此计算得到同步块,对同步块采用邻域搜索方法精确估计视频帧的几何失真。视频帧校准后,系统再次提取特征块进行水印检测。实验表明,该算法能够有效地抵抗旋转、平移、缩放等几何攻击,并具有较好的不可感知性、实时性和安全性。本文的研究工作具有一定的理论和实用价值,文中提出的两个水印算法均满足盲检测和实时性的要求,可用于视频内容的版权保护领域。