中文摘要：

针对半脆弱自恢复水印算法鲁棒性及图像恢复质量之间存在的矛盾，本课题拟对基于视觉显著内容的图像半脆弱自恢复水印算法进行深入研究。首先，研究水印信息的有效表示。拟提出基于视觉显著内容及压缩感知的水印生成方法，降低水印量，同时增加水印的容错性。其次，研究基于图像块的多比特水印嵌入及提取策略。拟提出随机分组量化的水印嵌入方法，增加算法对于合理失真的鲁棒性，并基于最小测度水印提取器，建立误码率模型，选取合适的失真补偿因子，在未遭受恶意篡改的前提下，准确提取水印位；最后，研究篡改定位、篡改类型判别及图像恢复策略。拟提出基于双向认证及聚类分割的篡改定位方法，提高篡改定位精度，并使用SVM分类器对破坏类型进行判别，针对性地选取恢复策略，重构图像显著内容。课题研究将在保证算法鲁棒性的基础上，提高图像恢复质量。同时，该课题也将为半脆弱自恢复水印研究提供新思路，并进一步提高其实际应用价值，拓宽应用前景。