时代在变迁,技术在发展。这百花齐放的网络时代对于人们而言,无疑是方便了大家的生活以及工作,但是在便捷生活下隐藏着一系列的信息安全问题,例如数字信息伪造,版权受侵等问题。为了解决这些问题,在早期有学者提出了密码学。通过建立公钥密码体制保证信息的安全,利用数字签名对消息进行完整性保护和消息源鉴别。但这个方法是存在弊端的,比如在信息接收成功后,其保护作用就会消失。数字水印为弥补这个不足而诞生,其根本思想是使用一定的算法将标记性的信息嵌入到视频、音频和图像内,但不影响原内容的使用价值,且人们的感知系统是发现不了的,只有依靠一定的设备才能提取,以此达到数字产品的版权保护。但是传统的数字图像水印只能起到监视、隐秘通信、内容认证等作用,不能对修改的区域进行定位以及对篡改区域进行恢复。为了解决该问题,学者们研究出了对篡改图像内容定位与恢复的数字水印技术,该方法能精确定位出篡改的区域,以及能对篡改的图像进行高质量恢复。在军事、医学、法学等领域起着重要的作用。通过对现有的算法进行分类与总结,围绕图像纹理特征和边缘信息这两个方面的研究,提出了基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法,本文主要的工作内容如下:(1)针对现有方法对图像纹理相关性利用不充分导致图像块特征值选取不灵活和隐蔽性不足的问题,提出了一种新的基于纹理复杂度和拉普拉斯算子的篡改定位和恢复水印算法。算法首先将图像分成3×3的分块,分别计算各块的纹理复杂度,利用纹理复杂度对同质块进行合并,降低水印嵌入对图像质量的影响;然后计算母块和单独块的卷积值作为其特征值,并将母块的位置信息作为子块的特征值,新的特征值增强了对篡改的敏感性,并减少了需嵌入的特征水印数量;最后将特征值嵌入到最低有效位中。(2)针对图像子块的分类不够细致导致图像篡改后不能高质量恢复的问题,提出一种纹理特征结合边缘信息的图像篡改定位与恢复水印算法。算法首先将图像划分成3×3的子块,利用灰度共生矩阵计算出图像的纹理复杂度,得到最复杂块;再利用Canny边缘检测和方差划分出边缘块、次复杂块以及简单块;最后根据四种块的类型自适应生成水印信息。实验表明,当图像受到篡改时,该算法能准确定位并高质量恢复,比现有的算法峰值信噪比高出4.12%。