随着图像水印技术的日趋成熟,数字水印的研究重点逐渐转向视频水印技术的研究。性能上的特殊要求和专门针对视频水印的攻击方法的出现都对视频水印的发展提出了挑战。视频水印的研究必须与具体的编码标准相结合,AVS-M编码标准以其技术性能优良,专利问题易于解决等优点受到推崇。以AVS-M为平台研究视频水印技术不仅具有较高的学术意义和应用前景也能推动国产标准的发展。本文针对AVS-M标准提出了一种水印嵌入方法,利用混沌序列对水印图像进行预处理,增强了水印的鲁棒性。研究表明纹理区和边缘区更适合添加水印,因此将边缘检测引入水印算法,利用解码数据将编码块区分为边缘块和非边缘块。将帧间预测编码块作为水印嵌入的候选块,再找出一个宏块中具有最大运动矢量幅值的块,如果幅值大于给定的阈值则嵌入水印。基于运动矢量的水印具有计算量小,有利于实现实时嵌入和提取等优点,同时也可以利用人类视觉的一些特性。嵌入水印是通过修改编码块的运动矢量实现的,如果后续编码块进行帧间预测时用到运动矢量被修改的编码块就会造成误差,误差传递则会造成更严重的后果。因此编码块的运动矢量被修改后必须进行补偿,根据AVS-M帧间预测的方法对水印嵌入给出了严格的补偿方案,实验证明未进行补偿时水印提取正确率低于60%,而使用该补偿方案水印提取正确率可以达到100%。充分说明补偿方法的有效性。传统的水印检测相似度是通过逐位比较统计的,这就要求水印检测必须严格同步,若提取过程中出现虚警或漏警,水印检测的相似度会非常低。针对这种情况提出了利用最大相似序列向量检测水印的方法。实验表明该方法在帧删除、帧插入等攻击下能实现良好的检测效果。最后对基于DCT变换的数字水印技术做了分析和归类,并提出了一种DCT域的水印嵌入方法。