随着计算机网络技术的迅速发展,各种数字多媒体信息通过网络进行传输,这给人们的日常生活带来了极大的便利,但同时也带来了一系列的信息安全问题。为解决这些问题,人们引入了数字水印技术,这是一种隐蔽通信、版权保护和数字签名的有效手段。然而传统的数字水印技术只能起到保护秘密信息的作用,无法在提取水印后无损地恢复原始载体,这导致无法应用到医学、司法及军事等对载体要求高保真的领域。为了克服该缺点,可逆水印技术随之产生。可逆水印技术作为信息安全领域的一个重要分支,它不但能够正确地提取嵌入的水印,还能够无损地恢复出原始载体。因此,可逆水印技术已成为目前的热点研究方向。本文首先对可逆数字水印的研究背景和当前的研究现状进行了讨论,然后介绍了数字水印的基本理论、分类以及不同应用场景下对数字水印的性能要求。本文主要研究基于压缩域和空域的图像可逆水印技术,论文主要贡献包括:1、提出一种新的基于联合邻近编码技术的矢量量化(VQ)压缩编码的可逆水印算法。该方法利用遗传算法技术对索引进行重新排列,以使所得的索引矩阵的空间相关性更强,有利于预测编码。然后采用LSE预测技术,根据当前索引的四个相邻索引的加权来计算预测误差,并根据该预测误差出现的频率来分类编码情况,从而有效缩短码流。实验结果表明,对于各种图像和码本大小,所提出的算法有效降低比特率,提高图像的压缩性能。2、提出一种基于IPVO和PVO(像素值排序)结合的可逆水印算法。该方法通过将原始图像进行分块处理后,对给定块内的像素值进行排序,然后在预测误差扩展技术的基础上,采用PVO算法对最大像素值和最小像素值进行预测和修改来实现数据嵌入,同时为了获得更大的嵌入容量,结合了IPVO算法对第二大像素值和第二小像素值进行预测和修改来嵌入数据。数据嵌入后,每个块的像素值顺序不变,从而保证了算法的可逆性。实验结果表明,所提出的算法在保持较低失真的同时,能够更好的利用图像的冗余度,达到更好的嵌入性能。