随着互联网的飞速发展、媒体资源数字化进程的不断加快。数字产品(如图片、音频、视频等)的版权问题日益凸显。也使得数字水印技术成为近年来研究的一个重要课题之一。特别是在信息安全领域、计算机领域、通信领域引起了科研工作者的广泛关注。从上世纪九十年代,在一些高水平的学术期刊陆续刊登了有关于数字水印方面的论文,并且文章的数量也在逐年增多。随后又有一些比较权威的国际会议和国际杂志也发表了有关于数字水印方面的专刊。国外的一些大学及科研机构也致力于水印算法的研究,如美国的麻省理工大学、普渡大学、英国的剑桥大学以及日本的NEC研究院和美国的IBM研究所等。并且通过不懈的努力都取得了一定的科研成果。本文主要对基于DCT域的数字图像水印算法进行了研究。首先对信息隐藏及数字水印的发展历程进行简要的概述,然后对数字水印的特性、分类标准、主要研究领域和基本理论进行了分析。之后作者对水印预处理所要使用的置乱算法和混沌加密算法进行了分析,实现了一种基于Arnold置乱并结合混沌加密的数字水印预处理方法,加强了数字水印算法的可靠性。本文作者的主要工作是设计并实现了两种数字图像水印算法,并针对两种水印算法在抗剪切攻击方面表现出的不足提出了相应的改进算法。第一种水印算法的主要思想是先对嵌入水印的载体图像分块,并对各子块(8?8子块)做DCT变换,然后对水印图像信息进行Arnold置乱和混沌加密,最后在载体图像每个子块的DCT中低频位置选定系数并按照一定的算法实现水印信息的嵌入。第二种水印算法是在第一种水印算法工作的基础上进行了改进,提出了一种基于中频系数而实现水印信息嵌入的方法。该算法的特点是,不直接利用1、0的水印信息对嵌入系数进行替换,而是通过1行8列的序列表示水印信息,并且在嵌入系数上通过叠加该序列来实现水印信息的嵌入。通过加入两个调节参数,可以分别实现对水印的强度和位置进行调节,该方法的主要优点是,水印算法在实现盲提取的同时,进一步提高了水印算法检测的效率。作者在实现两种水印算法的基础上,又通过大量的仿真实验对两种水印算法的性能进行了评估。利用客观评价体系,通过对水印图像的峰值信噪比和归一化值进行测试,结果表明两种水印算法在抵抗多种攻击类型时都表现出较强的鲁棒性。第二种水印算法是在总结第一种水印算法的优缺点基础上作者所做的进一步深入研究,因此实验结果也表明第二种水印算法在抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击方面表现出更好的性能。同时本文针对两种水印算法在抵抗剪切攻击方面表现出的不足提出了改进性算法。实验结果表明,改进后的算法在抵抗剪切攻击方面表现出很强的鲁棒性,设计完全达到了预期的效果。同时,该算法在抵抗剪切攻击以外的多种攻击方面鲁棒性并没有比改进前降低。