随着网络技术的快速发展,人们每天都可以从互联网上浏览和下载大量的数字信息。数字图像作为数字信息的重要载体之一,在信息交流和情感表达中具有重要的地位。然而非法分子常常利用网络软件对数字图像进行恶意地篡改和非法复制并进行大量的传播,严重破坏了数字信息的版权。由于网络环境中的攻击类型和攻击强度的不可预测性,给零水印的稳定性带来了很大影响。同时,对于不同图像、相似图像之间的零水印难以进行有效区分。为此,本文从鲁棒性、可区分性及信息的安全性考虑,对传统奇异值分解、微分熵、视觉密码和特征提取方法进行改进,并提出五种具有鲁棒性和可区分性的零水印算法,以解决零水印在复杂环境下鲁棒性差和可区分性低的问题。首先,针对单种变换域提取的特征在非几何攻击下稳定性差的问题,提出一种基于Curvelet-DWT-SVD的抗非几何攻击零水印算法。通过将图像分块并进行混合域变换,提取更多具有差异的频域信息,可以有效提高不同图像之间零水印的区分性,并降低非几何攻击对载体特征的稳定性的影响。为了进一步提高算法抵抗非几何攻击的性能,对子块的低频域进行二次分块并进行奇异值分解,用于生成特征矩阵,并与版权水印异或生成零水印。在信息的安全性方面,利用Arnold置乱对版权图像进行加密处理,同时将加密后的版权图像与特征矩阵进行异或运算生成零水印信息,提高信息的安全性。其次,针对图像奇异值在几何攻击前后变化大的问题,提出一种基于改进奇异值分解的抗几何攻击零水印算法。将图像进行Curvelet变换之后,对图像的低频域进行分块处理和奇异值分解,并在奇异值分解后引入调控因子用于控制最大奇异值的变化幅度。同时,通过理论分析和实验验证选取合适的调控因子平衡算法的鲁棒性与可区分性。为了解决传统加密方式过于单一的问题,提出一种子块映射方法对版权图像进行加密,将版权图像的2×2个像素映射成一个ASCALL值,可以将零水印信息的大小缩小一半,并提高零水印信息的安全性。再次,针对组合攻击下零水印的鲁棒性与可区分性的不平衡问题,提出一种基于改进微分熵的抗组合攻击零水印算法。对所有子块进行方差排序,用于挑选特征子块,以降低非几何攻击和几何攻击对鲁棒性的影响。同时将改进后的微分熵引入子块特征的计算过程中,用于提高相似图像之间零水印的可区分性。在版权图像加密过程中,将版权图像进行分块处理,且对于不同的水印子块采用不同的加密方法,并利用拉格朗日方程对密钥进行分配,以达到版权共享的目的。然后,针对旋转攻击下零水印鲁棒性差和信息单一的问题,提出一种基于视觉密码的可区分性彩色零水印算法。通过将彩色载体图像的颜色分量进行分解,并对各个颜色分量构造成一个多维的张量。同时为了提高算法的鲁棒性,对展开的张量进行分块和离散余弦变换处理,以细化载体特征,并根据子块离散余弦系数的符号生成特征矩阵。在生成零水印过程中,利用视觉密码原理生成公有成份与私有成份,并结合载体特征生成彩色零水印信息,提高相似图像之间零水印的可区分性。最后,针对相似图像之间零水印难以区分的问题,提出一种基于区域异或和三值量化的零水印算法。通过融合图像频域特征与空域特征扩大图像特征的差异性,以提高零水印的可区分性。同时为了提高算法的鲁棒性,分别对图像特征和版权信息进行冗余构造,用于矫正攻击后版权信息的错误比特位。在版权认证阶段,通过引入第三个数值对版权信息进行三值量化,以提高版权信息视觉效果。