近二十年来,数字水印技术在多媒体版权保护和内容认证中有着广泛的应用。但普通水印算法在提取水印信息后,通常不能完全恢复原始图像。在对原始图像要求较高的军事、医疗和法律等领域,即使原始图像有轻微失真也是不允许的。可逆水印技术不仅可以像普通数学水印那样提取水印信息,而且可以无损地恢复原始图像。但是,现有可逆水印算法存在以下问题:(1)在基于预测误差扩展的算法中,一般选取整幅图像中出现频率最高的两个预测误差值嵌入水印,该方案对预测误差直方图的利用率较低;(2)大部分算法以灰度图像为载体,对彩色图像可逆水印算法的研究较少。针对问题一,本文提出一种基于自适应预测误差扩展的可逆水印算法。该方案将原始图像分为两个区域,在第一区域中,将图像划分为若干个小图像块,块内采取棋盘预测的方法获得局部预测误差直方图,选取每块中两个局部预测误差峰值嵌入水印。这样,所有局部直方图峰值的集合对应于全局直方图上多个直方图条,从而该方案可更充分地利用预测误差直方图,获得更多嵌入位;第二区域用于存储辅助信息和压缩的定位图。该方案充分利用了局部预测误差,在嵌入最大容量时,测试图像的PSNR都在50dB以上。针对问题二,本文提出一种基于自适应预测误差扩展的彩色图像可逆水印算法。该方案利用彩色图像三个色彩分量间的相关性,采取局部预测方法,根据红色分量或绿色分量的局部预测误差峰值,修改蓝色分量的预测误差嵌入水印信息。该方案不需要在蓝色分量中保留用来预测的原始像素,另外,在彩色图像的嵌入过程中,由于选取嵌入水印信息的预测误差是由另一个分量预测得到,从而不需要保存每块的预测误差峰值,蓝色分量嵌入的信息容量多于灰度图像的信息容量。在嵌入最大容量时,测试图像的PSNR都在47dB以上。实验结果表明,在改进的灰度图像算法中,在嵌入图像质量相同的情况下,提高了嵌入容量。在改进的彩色图像算法中,获得的可用局部预测误差增多,并且嵌入的辅助信息较少,进一步提高了嵌入容量,并保证了图像的质量。