本文的主要研究内容是以人类视觉系统特点和图像特征为基础的,静态灰度图像在DCT域内的自适应水印嵌入算法。在此主题下,本文主要做了以下几点工作:(1)提出了一种基于Arnold变换和混沌加密的水印预处理算法。该算法先对水印图像进行Arnold置乱,再将得到的图像用混沌序列进行加密,获得适合嵌入的水印。在这种预处理算法提出之前,应该先将水印图像只进行Arnold置乱或混沌加密的预处理,将单次预处理获得的水印嵌入载体图像,改变Arnold置乱的次数或混沌序列的初值,得到这两个初始量与含印载体的峰值信噪比的关系曲线图,从中确定初始量的最佳取值。经实验验证,这种水印预处理算法抗攻击能力比只进行单次置乱的预处理算法更强。(2)综合考虑了人类视觉系统的特点和载体图像亮度、纹理等特征后,提出了三种基于分块DCT变换的自适应水印嵌入算法。第一种算法将载体图像分成大小为8*8的互不重叠的小块,再根据小块图像的平均亮度,将它们分为两类。在两类小块图像的DCT域直流系数上,以不同的强度因子嵌入水印图像的数据。然后将嵌入后得到的小块图像进行IDCT变换,最后将所有小块图像集合在一起即得到含印载体图像。第二种算法则根据条纹点数将小块图像分为两类。第三种算法根据条纹点数和平均亮度将小块图像分为三类。并通过实验比较了本文预处理算法和常见预处理算法的性能,也比较了本文三种算法和一种常见嵌入算法获得的含印载体抗攻击的能力,从而确定了其中性能最佳的算法。(3)对以不同算法嵌入得到的含印载体进行了攻击,然后提取出了其中的水印图像,将其与原始水印图像进行比较,通过两者的相似度比较了不同的预处理和嵌入算法的性能优劣。