伴随着多媒体技术的快速发展,数字产品的应用越来越广泛。然而开放环境中数字产品的版权保护与信息完整性保护成为亟待解决的重要问题。数字水印技术作为实现多媒体版权保护的有效方法,受到了研究者的广泛关注,其中包括音频水印、文本水印、软件水印、图像水印和三维模型水印等。本文以图像水印作为研究对象,重点研究了稀疏变换在数字水印中的可行性及应用,主要研究工作如下:(1)针对基于压缩感知的数字水印算法在检测端通过随机测量矩阵迭代求解稀疏系数导致检测端耗时过长、缺乏实用性,且感知出的水印图像质量较低的问题,提出一种基于稀疏变换和拉普拉斯金字塔的数字水印算法。该算法通过训练一个较低稀疏度的稀疏域,来对频域系数进行自适应地筛选,最后选择全局系数最小值进行水印嵌入。同时结合拉普拉斯金字塔提升水印算法透明性,只在低频子带图像进行嵌入,高频子带图像则用于保留和还原图像细节。水印检测时直接通过矩阵相乘的方式,将含水印载体图像的低频子带变换到稀疏域进行检测,而不需要重新求解稀疏系数。实验表明,该算法在检测端耗时较少,同时具有较好的透明性和鲁棒性。(2)针对稀疏域数字水印难以实现盲提取的问题,提出基于Alpha稳定分布的稀疏盲水印算法。该算法首先对原始载体图像进行不重叠分块,将均匀分割后的图像块拓展为向量训练稀疏变换矩阵和稀疏域。之后用Alpha稳定分布对稀疏域各分量进行建模分析,选择相近分布的稀疏域分量构建水印嵌入向量,并结合扩展变换抖动调制嵌入水印信息位。使得每个图像分块的嵌入向量都唯一对应一个水印信息位。水印提取时不需要原图信息,只需要变换到稀疏域就可以按序检测水印信息,实现了盲提取。同时该算法对常规图像攻击表现出较好的鲁棒性。