随着科学技术的不断更新与发展,互联网的使用也日益普及,各种多媒体数字信息在网络中广泛传播。这些数字信息在传播中极易被任意的编辑,复制甚至是破坏,这就是当今世界上广泛受到关注的盗版及版权纠纷问题。随着理论和技术的不断完善,出现了数字水印。目前,数字水印已经被广泛应用于许多的领域中。比如,数字水印在彩色或灰度图像中的应用已经非常普遍。文本图像例如一些政府文件,学历证书,病历等等一些比较重要的文本信息在网络上的存储和传播也日益广泛,它们有时更加的需要保护,防止被恶意篡改。文本图像水印的研究非常有实际意义。本文主要研究了文本图像的数字水印方案,并提出了一种检测文本水印的非线性检测器。首先将文本视为图像,对其进行离散余弦变换,并将变换系数按照一定规则进行排序。选定排序之后的某一段变换域系数嵌入水印信息,对于选定的系数的分布进行了假设,采用分叉噪声概率密度模型来拟合离散余弦变换系数。其次,在弱水印信号和分叉噪声概率密度模型的假设下,本文依据Neyman-Pearson定理得出一种非线性符号检测器来检测文本图像水印。在足够长的水印长度假设下,对于此非线性检测器的统计特性进行了详细研究,给出了检测阈值公式。我们对于这一非线性检测器进行实验分析,实验表明这种检测器具有良好的鲁棒性,对于几何旋转、高斯噪声、中值滤波、乘性噪音、几何裁剪以及低通滤波等多种攻击都具有较好的抗攻击能力。同时,与经典的Barni水印检测算法相比较,实验结果表明这种检测器对于常见的攻击,如JPEG压缩攻击和高斯噪声污染,其检测性能优于Barni的经典算法中的线性检测器。但是这种文本图像检测器需要变换域排序的信息,对于非协同攻击(如排序信息的丢失)是非常脆弱的,有关这个方面的研究值得进一步深入探讨。