本文首先介绍了数字图像水印技术的研究背景、意义及应用,以及可恢复水印算法的基础知识、常见攻击类型和性能评价指标等。然后,对现有可恢复脆弱水印算法进行分析研究,指出现有可恢复脆弱水印算法的水印容量与恢复质量之间,以及同步攻击与数据浪费之间存在矛盾,且对特殊用途图像(如,电子发票图像)的研究关注较少。兼顾水印容量和恢复质量,提出一种基于多描述编码变容量可恢复脆弱水印算法。该算法首先将图像块分为平滑块、边缘块和纹理块3类编码,每个图像块被选择编码的DCT系数分成两个独立且互补的变长描述编码,每个描述能独立地近似恢复图像块的内容,两个描述编码一起得到的恢复质量更高。水印嵌入时,两个描述编码基于密钥随机嵌在不同图像块中,不仅提高算法在不同攻击下的篡改检测性能,而且降低了图像块与相应信息同时被篡改的可能性。对篡改图像块,只要有一个描述有效即可恢复该篡改块,若两个描述同时有效,可进一步提高篡改块的恢复质量。实验结果表明,该算法不仅有效降低了水印容量,而且缓解了同步攻击与数据浪费之间矛盾,同时提高了不同攻击下的篡改检测性能和篡改恢复质量。针对特殊用途图像,以电子发票为例,提出一种用于GIF电子发票保护的变容量可恢复脆弱水印算法。该算法兼顾发票文字细节信息的恢复质量和编码长度,将图像块分为重要与非重要两种图像块。重要图像块除了生成认证信息外,还自适应生成变长的恢复信息且随机嵌在非重要块中；而非重要图像块仅生成的认证信息。对于非重要图像块,通过比较重构与提取的认证水印信息的一致性,并结合图像块类型是否改变来判断图像块的真实性；对于重要块,除比较认证水印和块类型的一致性,还要比较提取和重构的两个恢复水印的一致性,并结合图像块4-邻域的特性判定它的真实性。对判定为篡改的重要图像块,利用提取的恢复信息进行恢复。实验结果表明,该算法能有效抵抗各种攻击。最后,本文设计了本文算法仿真系统,对本文提出的可恢复水印算法进行仿真测试、验证。