随着计算机网络的飞速发展和信息数字化程度的不断加深，多媒体数字作品的创作、发布和存储变得更加方便、快捷和高效。然而，由于数字作品的内容可以轻易地被复制和篡改，并通过网络非法传播，导致原创作者的知识产权受到严重侵犯，造成巨大的经济损失，乃至社会危害。　　 数字水印技术作为多媒体数字作品版权保护与认证的有效手段得到了广泛的应用，已经成为信息安全领域的研究热点之一。本文详细地描述了用于版权认证的传统嵌入式鲁棒水印系统的通信模型，并从鲁棒性、不可察觉性、安全性、盲检测、无歧义性和多重嵌入六个方面对其进行分析，指出系统存在的缺陷和安全漏洞。在此基础上，提出了一种结合第三方认证机构和数字签名、时间戳等加密技术的无损鲁棒水印系统，建立了系统模型，分析了系统特性，完善了版权认证体系。　　 在第三章中，具体提出了一种基于图像自适应联合特征的无损水印系统，利用gBSB神经网络的联想记忆功能和基于直方图的统计矩分析从原始图像中分别提取出亮度信息和纹理信息，然后，通过调节自适应参数，将亮度和纹理信息交织组合成联合特征。该特征具备稳定性、显著性和独一性的特点，保证了水印系统的鲁棒性。　　 在第四章中，结合第二代数字水印的思想，提出了两个基于图像内容特征的无损水印系统，这两个算法分别利用Sobel膨胀边缘检测和Harris角点检测来提取图像特征。与内容相关的特征进一步增强了系统的鲁棒性，尤其降低了系统对于破坏水印检测同步的旋转攻击的敏感性。　　 仿真实验证明，无损水印系统能够很好的抵抗模糊、有损压缩、噪声、锐化、亮度变换、旋转、缩放和剪切等信号处理和仿射变换攻击，同时能够有效地抵抗针对水印系统的协议攻击，是一种实用、可靠的版权认证系统。