随着Internet和多媒体技术的发展，图像、视频、音频、动画等数字媒体产品得到了越来越广泛的应用。但由于它们很容易遭到非法修改、复制和传播，而传统的保护机制如加密等又不能提供足够安全可靠的保护，这使得它们所面临的安全问题空前严峻。为弥补这些缺陷，人们提出了新的保护手段：数字水印技术。 数字水印有效地弥补了传统知识产权保护手段的不足，但其本身也不是无懈可击的，目前已经有许多种攻击方法被提了出来，尤其对图像水印而言，几何变换攻击一直是一个严重威胁。这种攻击之所以具有极大的危害，不仪是因为它发生的普遍性，连一般的图像编辑操作都有可能引入这样的破坏，更重要的是，它正好切中了当前许多水印算法在理论基础上的致命弱点，即要求检测时被抽取出的水印信息必须与原先嵌入的水印信息同步。现在图像水印的研究重点集中在盲图像水印上，这个问题就越发显得棘手。 本文对儿何变换攻击的实质及其危害进行了全面的研究，对现有的各种解决方案做了深入的分析和比较，提出了一种新的对几何变换攻击具有较强鲁棒性的盲水印算法。 本文的工作主要集中在以下四个方面：介绍了数字水印技术的基本概念、基本属性和应用领域，并分析了盲水印和非盲水印算法的区别。同时，阐述了几何变换攻击的概念，并通过大量的理论推导和实例全面分析了各类几何变换攻击的形式、实质，重点分析了它们对盲图像水印枪测造成的巨大困难。 归纳了目前学术界在抗几何变换攻击的盲图像水印算法的研究领域中的主要研究方向和成果，分类详细讨论了各种相关的算法，并对每一类算法的特性和优缺点进行了深入的分析和比较。 提出了一种基于自参考水印的新算法Geomark。基中，水印的嵌入算法将图像空域划分为若干子集，向各子集中嵌入相同的水印。这一算法与以往的自参考水印算法不同的是，嵌入水印的次数大大增多，不仪有效地提高了水印抗攻击的鲁棒性，而且在检测阶段生成的参考模板中引入了一定的冗余，提高了检测的准确性。 水印的检测算法通过自相关函数计算得到一个由若干极大值组成的参考模板，再将其与初始参考模板进行匹配，确定图像可能遭受的几何变换攻击，反变换到初始状态进行水印检测。以往的模板匹配算法比较复杂，而本文的新算法则充分利用了参考模板本身的属性，通过Radon变换和极大似然估计的方法完成匹配，大大提高了算法的效率和鲁棒性。 为了防止攻击者探测到图像中水印的存在，本文的新算法还采用了一个白化器，仅由一个密钥和图像本身生成。该白化器可以在水印嵌入之前对其进行白化，隐藏自相关特性，当检测时先将提取出的水印信息解调，再进行自相关计算。这一改进进一步提高了算法的鲁棒性，可以有效地对付模板攻击。 探讨了目前这一领域的研究工作中仍然存在的主要问题和难点，介绍了一些新的思路，展望了未来可能的研究方向。