近十几年来，数字多媒体正在逐渐渗透到人们的日常生活中。在各种各样的多媒体信息中，数字图像占据了非常重要的位置。但是随着图像处理技术的发展，对图像的编辑修改等操作变得非常容易，而且用肉眼很难区分出真伪。当图像内容涉及到政治、军事、法庭证据等信息时，其可信度必须要得到确认。因此，图像认证技术成为信息安全领域一个重要的研究课题，而图像认证通常用半脆弱水印来实现。本文在现有的半脆弱数字图像水印进行总结的基础上，围绕Zernike不变矩的半脆弱性，对半脆弱水印技术展开研究。主要提出了结合Zernike矩的半脆弱水印算法，本文的主要工作如下：第一，提出了提取Zernike矩幅值作为图像特征的算法。该算法首先对灰度图像进行三级整数小波变换，然后计算其低频子带Zernike矩值。该Zernike矩幅值在图像应用环境下具有半脆弱性，证实了它是一个性质优秀的特征量，本文通过实验证明了其对正常的图像处理的改变量明显小于对恶意篡改的改变量，在图像应用环境下同样具有半脆弱特性，可用作图像认证的特征量。第二，在Zernike矩幅值具有半脆弱性的基础上提出了把该特征量作为水印嵌入图像的算法。通过大量实验证明，该算法就有良好的不可见性。第三，将Zernike不变矩与小波变换相结合，提出了水印的提取与检测算法。通过Zernike不变矩的矩幅值差异区分正常操作与恶意攻击，并在此基础上定位篡改区域。大量实验结果证明，该算法具有较好的鲁棒性，对于正常的攻击，比如JPEG压缩、旋转稳健；而对于剪切、替换等操作脆弱，从而能够进行区分。另外，该算法能准确定位出被篡改的区域，因此具有良好的定位能力。