近几年来,网络用户的数量成直线增长。网络已成为人们学习、工作、交流的重要平台,这使得数字图像、音频、视频等多媒体产品在网络的应用日益广泛。但是数字产品在网络传输过程中容易遭到任意的复制、修改、传播和损毁,这严重侵害了数字产品知识产权所有者的利益,因此对数字产品的版权保护迫在眉睫。数字水印技术是利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性,将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到数字作品本身中,从而起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别和产品标识等作用。半脆弱水印技术是数字水印技术按鲁棒性划分的一个分支,近来得到较快的发展,已陆续提出了诸如基于空域、变换域、压缩域、生理模型等多种算法。但是相对于鲁棒性和脆弱性数字水印,对半脆弱水印算法的研究仍显得比较滞后。本文介绍了半脆弱数字水印技术的发展概况；分析了半脆弱水印技术的基本特征、应用领域、分类、原理、评价参数、常规的攻击的类型以及现有的半脆弱水印算法的优缺点；比较了不同边缘检测算子的检测效果；提出了一种基于边缘检测的半脆弱水印技术的研究算法。算法是根据小波变换后低频系数所反映出的亮度掩模特性和边缘点所反映出的纹理特性,在嵌入水印信息时,将整个图像进行分块处理,不同块的低频系数用不同的量化步长动态量化,使得嵌入的水印信息的改变量在鲁棒区域内变化时,提取出的水印信息保持不变；边缘检测算法是根据图像自身的系数特征动态的确定两个阈值,利用拉普拉斯算子具有分割定位精度高的、对孤立点检测效果好的特点,用其中的一个较大阈值确定最为明显的数个边缘点,然后再对除该边缘点的3×3领域内的最大数值与另一个阈值比较判断其是否为边缘点,这样逐点进行边缘跟踪；水印的嵌入是基于整幅图像的,将经过简单随机置乱的不同水印信息分别嵌入到不同的图像低频系数中,保证了算法本身就对椒盐和剪切等攻击具有很强的鲁棒性；提出了一个较为完整的小波逆变换后的系数调整算子,不仅使得调整前后的系数总和保持一致,而且把逆小波变化后的系数小数部分始终是调整到局部人眼最不敏感的像素点上；水印检测不需要原始图像,实现了准盲水印检测。