近些年,随着计算机技术以及网络技术的快速发展,图像与视频等多媒体的应用越来越广泛,其版权保护认证问题逐渐成为普遍关注的问题;可逆数字水印以其独特的可逆特性作为版权保护与认证的一个重要途径,已成为学术界研究的又一个热点。　　本章深入研究了可逆水印技术的背景、现状、基本框架、特性、分类、典型算法和评估标准等。针对已有可逆水印算法存在的嵌入容量比较低、失真比较大、应用载体范围比较小等问题,给出了几个新的可逆水印算法;以图像和视频为研究对象,研究了可逆数字水印的应用。主要研究内容如下:　　针对大多数可逆水印需要位图,从而减少水印嵌入容量的问题,给出了一种基于预测与排序的大容量可逆水印算法。此算法不需要位图,使用一种基于高效排序的全邻预测算法,经过排序以后形成预测误差集合,在具有较小失真度的前提下可以实现大量水印信息的嵌入。　　针对大多数可逆水印算法的嵌入容量只限于单层水印嵌入的问题,给出了一种基于插值技术和直方图平移的多层可逆水印算法,在对宿主图像细微修改的前提下,实现多层水印信息的嵌入,不同于以前的基于像素点预测误差的可逆水印算法,该算法而是利用内插误差以及内插值与对应像素值的差值,通过扩展比特值"1"或"0"嵌入水印信息,从而实现图像视觉效果的高保真度,以及相对于单层嵌入算法更大的嵌入容量。　　针对传统水印和半脆弱水印的嵌入不是可逆的,而且现有的算法因为精度不够高影响视频内容认证的问题,给出了一种MPEG-4视频内容认证的半脆弱可逆水印算法,该算法在将YUV视频编码为MPEG-4格式时,嵌入两个水印到I帧:一个水印用哈希函数认证帧的内容,嵌入的帧序列号用作帧之间的定位;另一个水印用作帧内的篡改定位。由于提高了篡改定位精度,该算法不仅实现了以前算法的视频完整性认证,也实现了视频的内容认证。　　针对大多数压缩视频水印算法都存在图像失真的累积扩散效应,给出了一个压缩视频可逆水印算法,该算法在将水印嵌入到视频的I帧或者I帧与P帧时,运用漂移补偿技术来消除由于运动估计与运动补偿引起的编码时域误差;有效地解决了视频失真累积扩散效应,从而可以精确地恢复编码以前的视频。　　通过大量的仿真实验以及与已有算法的比较分析,证明了本文的几种可逆水印算法相对于前人算法在嵌入容量、失真率、视觉效果等方面的改进与提高,在版权保护以及认证等方面具有一定的理论研究价值和实际应用价值。