随着数字化医学影像技术的不断发展,不同医疗机构之间的信息交流也随之愈加方便快捷,但与此同时如何对数字化医学影像中所包含的患者私密信息加以保护,也日益受到人们的关注。医学领域的信息敏感性也使得任何对原始图像的改变都是不被允许的,进一步增大了医学图像私密信息保护的难度。可逆水印技术作为数字水印技术的重要分支,可以将患者的私密信息隐藏在医学图像中,并在提取水印的同时无损恢复原始载体图像,在医学图像等信息敏感领域具有较广泛的应用。传统的可逆水印算法主要通过利用图像的平滑区域以取得较好的嵌入效果,而医学图像往往具有丰富的纹理区域,因此有必要对其局部纹理性加以有效地利用。本文主要研究通过对医学图像局部纹理信息的有效利用,改进已有的可逆水印方法的嵌入效果。本文在对预测误差扩展技术的可逆水印方法的基本原理、主要过程和失真分析加以充分介绍的基础上,结合边缘检测原理和负载分配策略分别提出了两种基于医学图像局部纹理性的可逆水印改进方法。主要工作如下:通过对图像边缘检测的相关原理加以分析,本文提出了一种通过对图像局部区域纹理信息加以归类,进而用不同预测模型进行像素灰度值预测的预测方法。通过使用所提出的预测方法结合误差扩展技术提出了一种新的可逆水印方法。通过与已有可逆水印方法进行对比实验,验证了所提出方法在预测精度、嵌入容量和嵌入失真控制方面均取得了较好的改进效果。通过对彩色医学图像不同颜色通道之间相关性的研究,提出了一种利用色彩通道间纹理信息相似性来改进待嵌入序列排序策略的方法。并在此基础上改进了已有的全局遍历搜索的水印负载分配方法,使用贪心策略以构建的方式代替全局搜索寻找负载分配组合,使得嵌入效果与最优分配方案近似的同时极大改善了其时间效率。