近年来,随着数字化技术的进步和互联网的迅速发展,数字多媒体的应用取得了惊人的进步。从九十年代初开始,以多媒体数据的版权保护和完整性认证为目标的数字水印和信息隐藏技术迅速成为一个研究的热点,目前已经提出了大量的水印算法。本文就基于融合的数字水印算法进行了研究。数字水印的嵌入,从融合的角度来看,可以看做是原图像和水印图像的融合,因此很多适用于图像融合的算法也可以用在数字水印算法中,本文的研究内容就是基于融合的数字水印算法。在文中,提出了两种基于融合的数字水印算法和信息熵的概念。第一种是基于混沌与图像融合的自适应数字水印算法。该算法利用混沌映射将水印图像进行置乱预处理,求出载体图像的噪声可见性函数(Noise VisibilityFunction,NVF),然后将载体图像的NVF函数作为乘法因子,使载体图像和水印图像融合,达到自适应地调节水印信息的强度,并将其隐藏在载体图像中的目的。通过计算机仿真说明了本方法的正确性。第二种是基于Kalman滤波的数字水印算法。该算法利用Kalman滤波可以在方差最小的情况下,对目标状态进行最优估计的原理,假设在水印不可感知的条件下、且鲁棒性最好的结果图像作为目标状态的一部分,目标状态的另一部分由原图像组成,同时假设目标状态在观测过程中是保持不变的。根据原图像和水印图像出现的顺序分两种情况进行建模,得到观测方程和状态方程。通过仿真实验说明了该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性。数字水印的评估是一个极其重要的问题,对数字水印算法具有指导作用。为此,本文从图像信息转移的角度出发,先对基于信息论的性能指标进行深入分析,进而提出了信息交叉熵的概念,并通过实验验证了信息交叉熵的有效性。