数字水印通常对载体图像引入了一些细微的、不可逆的或一些永久的失真,尽管这些失真是非常轻微的,但是在一些对精度要求高的领域,比如法律、医学和军事系统等,当隐藏数据被提取后,需要无失真地恢复原始图像,因此即使是非常轻微的失真也是不允许的。在这种情况下,出现了无失真恢复原始图像的嵌入技术,又称可逆的、无损的或者是可消除的水印嵌入技术。本文重点对高容量和抵抗攻击的可逆水印技术展开研究。论文的主要贡献包括:1.提出一种基于差扩展和压扩技术的可逆水印算法。本算法通过把压扩技术和差扩展相结合,改变用以记载嵌入位置的位置图的统计特性,提高了算术编码对位置图的压缩能力,从而有效提高了嵌入容量,同时,通过合理设置压扩技术所用的阈值可以使方案保持较高的峰值信噪比。2.提出一种利用预测误差扩展进行信息嵌入的大容量可逆水印算法。通过将预测误差进行压扩和差扩展处理来嵌入信息,提高了嵌入容量和图像视觉质量,并进一步提出一种采用新预测器和预测误差调节函数(PEA,Prediction-ErrorAdjustment)的可逆水印算法。通过对预测误差进行PEA可以高效无损压缩位置图,最终提高嵌入容量。3.提出利用奇偶特性、和值不变特性和差值调节的可逆水印算法。对于任意一个像素对,本算法把一个较小值,即差值的一半加上1比特水印信息,加到其中一个像素上,并从另一个像素中减去这个值,从而达到嵌入水印和保持像素对和值不变的目的。由于嵌入过程对像素对改动较小,所以此方案能实现较高PSNR。在解码端,通过运用和值的不变性和差值的奇偶不变性能唯一地提取出水印信息和恢复出原始像素对。本算法结合像素对差值调节操作(PDA,Pairwise AdiustmentOperation)把位置图压缩成一个长度很短的码流,极大提高了嵌入容量。4.提出一种基于两次嵌入的小波域可逆水印算法。在第一次嵌入过程中,不考虑任何像素溢出问题,把全部载荷嵌在原始图像的一阶整数小波高频系数中。在第一次嵌入过程之后,仅对那些真正遭受溢出的像素进行灰度平移,并用一个位置图记录遭受溢出的像素位置。由于真正溢出的像素所占比例较小,因此本算法可以高效压缩位置图。在第二次嵌入过程中,把压缩后的位置图用改进的差扩展方法嵌入到含水印图像中。对于灰度值位于整个灰度区域的自然图像,我们的算法有较高嵌入容量和PSNR。5.考虑到目前的可逆水印算法很少能抵抗剪切攻击,提出了可以抵抗剪切攻击的基于区域块的可逆数字水印方案。在该方案里,通过在原图中引入定位模式,从而在水印提取阶段能够检索出正确的剪切位置。定位模式仅仅修改了每一个图像区域内所有像素点的一小部分。通过差扩展使得没有修改的像素点携带所属图像区域的哈希函数,从而可以得到局部无损的鉴定。和传统的模加方法相比,保持跳变像素不变可以有效避免椒盐噪声。由于图像的标识和区域块的索引当作哈希函数输入的一部分,因此本文的方法可以有效抵抗拼贴攻击。