近年来,高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像因具有更丰富的细节信息和更宽的动态范围而受到了广泛关注。但现阶段HDR图像的专用显示设备仍存在成本较高、技术不够成熟且应用不够普及等问题,因此为了能够使HDR图像在普通的显示设备上显示并呈现出丰富的细节信息,则往往需要对其进行色调映射(Tone Mapping,TM)预处理。然而,对于HDR图像的版权保护来说,这又无疑是一种特有的且不可避免的攻击形式。目前,信息隐藏技术是解决多媒体数据隐秘通信和版权保护等问题的一种有效手段。本学位论文针对HDR图像的特点以及TM攻击的非线性特性,对鲁棒性的HDR图像信息隐藏技术展开了研究。具体研究内容如下:(1)针对HDR图像的版权保护问题,提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation,RDWT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的高动态范围图像水印算法。首先,在HDR图像的亮度分量上利用RDWT和SVD联合变换提取宿主图像的结构信息并将其作为水印嵌入载体;其次,结合TM攻击的非线性特点以及人眼感知特性,设计了一个基于亮度和纹理的混合掩膜,以提高算法的鲁棒性;最后,为了优化算法的不可见性,提出了嵌入位置自适应选择机制,并通过调节所选位置像素值之间的关系实现水印信息的嵌入。实验结果表明,所提算法可以有效地对抗20种典型TM算子的攻击,并且与现有算法相比具有较好的不可见性、更高的嵌入容量以及良好的鲁棒性。(2)针对传统数据处理方法对彩色图像进行处理后会对图像内部结构造成破坏的问题,提出了一种基于Tucker分解的高鲁棒性HDR图像水印算法。首先,利用Tucker分解对HDR彩色图像进行变换处理,并提取包含宿主图像主要能量的核心张量第一特征图作为水印嵌入载体;然后,在核心张量第一特征图上利用自回归预测方法建立图像的局部相关性模型,并根据该模型的预测结果实现水印信息的嵌入;同时,结合修正无反射图设计了一个低复杂度的亮度掩膜,以优化算法的鲁棒性;最后,为了均衡算法的不可见性和鲁棒性、为了对不同的HDR宿主图像自适应地选择嵌入强度,提出了一种简单的水印嵌入强度计算策略。实验结果表明,所提算法可以有效地对抗现有的共27种TM算子的攻击,并且该算法也表现出了较好的不可见性和较高的嵌入容量,与现有算法相比具有明显的优势。