随着计算机技术、多媒体技术和互联网技术的飞速发展,数字多媒体信息的复制与传播也变得非常方便。作为网络上主流的多媒体产品,数字图像可以使用如PS等图像处理工具进行任意的编辑、修改、复制和散布,导致图像内容的真实性和可靠性难以确认。基于数字水印的图像内容认证技术作为近年来研究的一个热点,在保护多媒体信息安全和对多媒体数据内容进行真实性和完整性认证方面具有重要作用。本文主要研究基于数字水印的图像认证技术,主要工作包括以下几个方面:首先,介绍了数字图像水印技术的研宄背景、研究意义以及国内外发展现状,并对数字图像水印的特性、分类、基本原理及水印性能衡量标准等作了较为详细的阐述,为进一步的研究做准备。其次,研究了小波域人眼视觉系统的特性,在此基础上提出了一种基于HVS的半脆弱水印算法。利用图像内容特征生成检测水印,并将其嵌入到图像经过小波分解的低频子带,在嵌入过程中,根据嵌入位置的小波系数的JND值控制水印嵌入强度。实验表明,该算法具有较好的不可见性及鲁棒性,能够抵抗JPEG压缩,中值滤波等常规的图像处理操作,对恶意篡改的检测效果也比较好。再次,在分析现有的基于压缩感知的图像认证水印算法的基础上,提出了一种基于CS-DWT的可恢复篡改内容的图像认证水印算法。利用分块压缩感知为图像各分块生成恢复水印,并将恢复水印嵌入到各分块的映射块的CbCr分量中,利用图像的内容特征生成检测水印,并将其嵌入到图像经过小波分解的低频子带。实验表明,该算法对JPEG压缩,滤波,添加噪声等常规图像处理具有较好的鲁棒性,而且对恶意篡改也具有较好的检测和定位性能及恢复能力。接着,基于对现有的Contourlet域图像认证水印算法的分析,提出了一种基于Contourlet变换的图像认证水印算法。利用图像分块Contourlet变换的低频子带系数生成恢复水印,并将其嵌入各分块的映射分块经过Contourlet变换的方向细节子带中。然后将检测水印嵌入图像经过Contourlet变换的低频子带中。仿真实验表明,该算法在保证水印不可见的同时,对JPEG压缩,滤波,添加噪声等常规图像处理也具有良好的鲁棒性,同时能够对恶意篡改区域进行较精确的定位和恢复。最后,对本文研究的内容进行了总结,并对以后的研究工作做出了展望。