随着当代信息技术和计算机互联网络的快速发展,各种形式的多媒体数字作品(图像、视频、音频等)可以以不同的形式在网络上快捷方便的发表与传输。但与此同时,随之而来的信息安全性问题便凸显出来,信息在信道传输中,经常会受到攻击者的恶意篡改或伪造,从而影响对信息的解码和对真实信息的获取。本文主要分析和研究了基于Hash矢量的线性优化数字图像水印算法,并在线性算法基础上提出改进的新算法。本文的主要工作如下:(1)研究了图像的Hash矢量提取与量化。首先,对图像进行hash矢量提取,以获得伪随机、健壮、半全局图像统计数据;其次,将hash矢量进行犹豫量化,即完成水印嵌入的过程;随后,对水印序列进行计算,通过建立线性优化模型来进一步求解水印信息。(2)提出了基于图像Hash值正规化和线性优化水印算法。通过对图像进行正规化处理,达到提高水印图像的视觉质量,增强算法的随机性、鲁棒性、保密性以及增强抗攻击能力的目的。(3)提出了基于纹理可见性最小化与Hash优化相结合的水印算法。通过利用纹理可见性最小化特征,对水印优化算法作进一步的的改进,从而达到提高水印图像的视觉质量,减小图像的失真度的目的。(4)进行了水印Frobenius范数估计与水印的半盲检测。通过针对基于特定攻击算法的设计,本文呈现了水印的Frobenius范数估计分布图。随后,分别针对不同攻击进行半盲检测。实验表明,本文能够更加准确的检测出水印图像的失真位置和失真程度。