网络技术的日渐成熟和多媒体硬件技术的快速发展虽便利了人们的生活,但由于数字图像在网络传输中具有低成本、信息丢失少等特点,所以造成了大量非法复制传播数字图像的侵权案例。并且随着科技的不断进步,大量的高保真、高精度扫描设备的出现使得纸质印刷品的伪造侵权行为更为常见。本文研究基于数字水印和图像纹理特征的版权保护系统关键技术并设计实现了防伪系统。鉴于图像抓取环节难免引入几何失真,防伪系统要识别图像是否经过二次印刷,就必须先矫正失真。论文系统分析研究SIFT(Scale-invariant Feature Transform)、SURF(SpeedUp Robust Feature)和ORB(Oriented Briefde)三种主要特征提取算法的鲁棒性,并以SIFT算法为基础进行改进,提出了 KL图像矫正算法。KL算法使用K邻近和劳式算法改进SIFT算法的错误匹配点剔除流程,有效减少了错误匹配的特征点对数,从而改进了图像矫正效果。论文研究了基于离散小波变换半脆弱水印算法来区分打印图和复印图。该算法以Zareian M和Tohidypour H R的增益不变量化水印算法为基础,首先通过一级离散小波变换技术对宿主图像进行处理得到其低频系数,最后以副对角线的方式构造载体系数向量来进行水印嵌入。该算法对打印图具有良好的鲁棒性,同时对复印图具有脆弱性,从而实现了区分打印图和复印图的目标。最后通过实验验证了该水印算法的性能。论文还提出一种基于图像纹理特征和SVM(支持向量机)的无水印的打印图和复印图区分方案,从而为防伪系统提供双重保证。研究分析图像纹理特征在数字图像打印和复印过程中发生的变化,对选用的纹理特征进行打印和复印后的对比分析,研究其中的差异,选取差异明显的纹理特征并对其进行SVM训练分类。最后是防伪系统的设计与实现,主要设计实现了水印嵌入端、模型培训端、水印与特征提取端三个主要模块。并把水印与特征提取客户端移植到Android平台,从而实际应用。在移植过程中解决Java和C/C++混合编码、SO文件兼容、应用瘦身、运行效率等问题,从而使该应用具有良好的性能。