在大数据下的健康医疗时代,大量医疗数据在信息系统中被不断收集和传输。医学图像作为一种特殊的信息载体,包含着许多患者的个人隐私信息。一旦泄露,将造成无法预料的损失。实现医学图像在网络传输过程中的数据隐私保护、防止信息泄漏是目前亟待解决的问题。数字水印被认为是保证医学图像真实性和完整性的一种有效方法,目前被广泛应用于医学图像的隐私保护领域。本文结合极坐标谐波变换（Polar Harmonic Transforms,PHTs）和离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）特征提取算法,零水印、密码学等理论,以医学CT图像为载体,利用PHTs系数表示图像特征,提出了两种针对医学CT图像的水印嵌入和提取算法,用以实现医学图像版权认证、患者隐私信息安全保护,生成的零水印信号不仅具有良好的均衡性和可区分性,对各种攻击,特别是几何攻击相比其他同类型算法具有更强的抵抗能力和更好的鲁棒性。本文主要做了以下研究工作:（1）研究了一种基于PHTs-DCT的医学图像鲁棒数字水印算法。首先,对医学图像进行DCT变换,将能量集中到图像的左上角,减少图像的冗余数据,再对DCT变换后的图像进行PHTs-DCT变换,得到医学图像特征系数,利用感知哈希函数得到二值化的特征序列。水印图像采用Logistic映射加密,加密后的水印序列采用零水印技术与特征序列异或,完成水印嵌入。大量实验表明,该算法对传统攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,特别是在抗平移、旋转和压缩攻击方面的效果尤为突出。（2）研究了一种基于PHTs-DCT特征提取、DWT-DCT和Tent Map加密的鲁棒医学图像水印算法。通过DWT-DCT变换和Tent Map技术实现了医学图像的加密,从而提高了医学图像自身的安全。在此基础上,采用PHTs-DCT变换对医学图像进行了特征提取,采用零水印技术将水印信息嵌入到图像的特征矢量中。水印的嵌入生成一组密钥,这组密钥可由第三方存储,本方法无需选择感兴趣的区域,可以有效保护患者的隐私。实验结果表明,在高强度的常规和几何攻击下,该方法仍然能够完整提取出水印信息,具有较好的抗干扰能力。