网络的开放性和资源共享给网络信息安全带来了极大的隐患（如侵权、篡改等等）。因此，多媒体作品的版权保护问题亟待解决。近年来，一种用于知识产权保护的新方法越来越流行，即在多媒体信息中嵌入数字水印。数字水印技术是通过某种算法在多媒体数据中嵌入特定的信息，具有三大显著特征：不可见性、鲁棒性和安全性。目前绝大多数检测算法采用了线性相关的方法，由信号检测的基本理论可知，基于线性相关的水印检测方法只有在水印载体服从高斯分布时才是最优的。研究结果表明，在数字图像的时/空域或者变换域，以高斯分布来对载体图像进行统计建模是不合适的。因此，从水印检测的角度来看，线性相关水印检测方法没有考虑到载体图像的实际统计分布特性，其优化条件不复存在，检测性能也随之严重退化。对于离散余弦变换域（DCT）图像水印，数据呈重尾分布，相关检测显然不是最优的检测方案。不可感知性是数字水印的一个基本特征，这就决定了水印信号的检测是一个弱信号的检测问题。研究表明非线性接收器特别适合呈重尾分布的噪音弱信号的检测，是局部最优检测方案。这促使了局部最优柯西非线性检测和零记忆非线性检测在DCT变换域图像中的应用。本文主要工作如下：首先，介绍DCT图像水印相关理论基础知识，包括DCT域图像水印的生成、嵌入和检测结构，为下面研究DCT域图像水印的检测算法做铺垫。其次，对几种常见的DCT系数模型进行了分析，并提出一种新的数据建模方法，即均衡稳定簇模型，并呈现使用稳定分布的方法对图像的DCT系数进行建模的结果。然后，提出了两种局部最优非线性检测算法，即局部最优柯西非线性检测和零记忆非线性检测。通过计算似然比，对检测性能进行理论分析。最后，对提出的两种非线性检测算法进行量化攻击，通过计算似然比，对检测性能进行理论分析，并通过仿真实验绘制接收机工作特性曲线(ROC)，对检测器的性能及鲁棒性进行比较分析。