伴随着通信网络技术的提升,数字媒体的应用变得愈加广泛。音频、数字图像及视频的出现给人与人之间的交流提供了许多方便,也极大地丰富了人们的生活。然而,数字媒体技术在提供便利的同时,也附带着大量信息安全问题,如信息恶意修改、攻击及版权盗窃等。为有效避免数字媒体信息可能面对的安全性问题,研究者们提出了数字水印技术,并取得了一定成果。本文以数字图像水印技术作为研究目标,重点研究稀疏表示理论、压缩感知技术与数字水印技术相结合的盲水印算法。主要内容及研究成果如下:(1)简要介绍了数字图像水印的研究背景、研究意义、发展现状,并对目前常见的数字水印技术做出对比和归类。分析了压缩感知理论在应用于数字图像水印时存在的优势及特点,为图像水印系统的设计提供参考依据。在此基础上,提出有待进一步研究的问题,并对论文主要内容及章节安排进行介绍。(2)针对稀疏表示理论应用于图像水印技术时出现算法不稳定、水印提取易出错等问题,本文在匹配追踪算法(MP)的基础上提出了基于最小灰度值匹配追踪算法(MGV-MP)。MGV-MP算法能保证载体图像在经过有限次迭代运算后被完全分解,避免了水印的嵌入和提取过程出现先水印信息溢出或被抹除的情况,为稀疏表示理论的应用提供有力支撑。(3)针对现有彩色图像水印存在算法单一、性能不稳定等问题,本文尝试将稀疏表示理论引入到图像水印技中。算法首先采用K-SVD及学习优化算法得到一种适用于数字水印技术的二值冗余字典,再利用二值冗余字典和基于最小灰度值匹配追踪算法,对载体图像绿、蓝两通道进行稀疏分解,最后通过修改稀疏系数来实现水印信息的嵌入。仿真结果表明,所提算法性能优越,满足水印应用的基本需求,具有较好的实用价值。(4)针对传统数字图像分块水印算法水印不可见性不足、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于边缘检测和压缩感知理论的图像分块水印算法。首先通过边缘检测和分块策略将载体图像分割成不重叠的图像块,然后从中选出适合于隐藏水印信息的目标图像块,最后利用奇异值分解(SVD)和压缩感知变换在目标图像块中嵌入水印,并对水印信息进行加密。实验结果表明,本文算法在不可见性及鲁棒性方面表现优异,同时算法实现简单,安全性高。