随着互联网的发展和医疗信息化的建设,医院产生了大量的数字医学图像,对患者信息的存储也由传统的纸质形式转换为电子形式。数字化技术在给医院内部及合作机构之间的信息交流带来便利的同时,也面临网络传输过程中信息的非法复制、窃取和泄露等风险。已经有研究人员提出多种对医学图像和患者隐私信息进行保护的方法,其中数字水印是一种常用的重要技术。现有水印算法对医学图像的处理,存在普适性差和嵌入容量低的问题。为了解决上述问题,本文对基于变换域的数字水印技术进行研究,主要进行以下工作:针对基于ROI区域划分的医学图像数字水印存在的普适性差,和基于分块的水印算法中载体不能完全分块的问题,本文提出了一种基于子块分割的自适应式全盲医学图像水印算法(Adaptive Full Blind Medical Image Watermarking Algorithm based on Sub-block Segmentation,AMWASS)。在嵌入水印前对彩色载体图像进行RGB通道分离。第一重水印为版权标识图像,根据载体大小对版权图像进行微调。将分离出的R通道图像进行均匀分块和DCT变换,利用图像块自身的特征信息对版权图像进行加密,并通过频域系数调整的方法将加密后的信息嵌入到R通道图像每个子块中。第二重水印为原始版权图像的长宽值,利用SVD变换将其嵌入到G通道图像的DWT域中。水印提取时,首先对第二重水印进行处理,利用该信息确定第一重水印提取时R通道的分块,并对提取的版权图像进行恢复。仿真实验结果表明该算法具有较好的水印不可见性和鲁棒性,能够抵抗噪声、滤波等多类攻击。基于SVD的水印算法在对医学图像中的患者信息进行隐藏处理时,存在嵌入容量有限和载体水印之间不匹配的问题,本文提出了一种基于DWT-SVD和活码的自适应医学图像水印算法(Adaptive Medical Image Watermarking Algorithm Based on DWT–SVD and Live Code,AWDLC)。首先将版权标识和患者信息转换成活码的形式,然后根据载体对活码进行大小调整,最后通过加性嵌入法将预处理后的活码嵌入到载体二级DWT域的奇异值矩阵中。实验结果表明该算法具有抵抗常规攻击的鲁棒性,并且能够实现水印的准确解码。本文针对医学图像中的版权保护问题,提出了一种基于子块的自适应水印算法来改善现有水印算法中存在的局限性问题,减少了系统的开销。同时采用活码的方式实现了高信息量患者信息的隐藏。