在信息技术快速发展的时代,信息传播手段多种多样,图像处理技术日新月异,多媒体数据便于存储、分享和传输,丰富了人们获取信息的方式。但同时,因多媒体数据容易被复制和修改,且其数据量大、冗余度高,难以追踪修改源的特性也使数字媒体的安全问题得到了大众的广泛关注,成为迫切需要解决的难题,因为信息安全问题将严重影响信息产业的发展。在错综复杂和信息交融的大环境下如何实现对图像内容的真实性、完整性和可靠性的保护和检测成为我们急需解决的问题。本学位论文利用离散小波变换将图像信号变换到小波域,结合人类视觉系统特性对图像视觉的影响,提出了一种可以实现图像内容认证和篡改定位功能的半脆弱水印算法。首先,确定待嵌入的水印信息来源,根据需求选择有意义水印信息或无意义水印信息。本论文要求实现对于图像的认证功能,水印信息选取应与图像内容相关,尽可能多包含图像特征,才能对载体图像是否发生篡改进行鉴别。为了进一步提高算法的安全性,对水印信息进行Logistic混沌加密,生成待嵌入的秘密信息。其次,考虑到图像进行离散小波变换后能量的分布特性,将秘密水印信息嵌入到二层小波变换的水平细节分量和垂直细节分量中。为了使水印信号分布得更均匀合理,利用伪随机数发生器随机决定水印信息的嵌入位置。根据图像块自身确定水印信息嵌入的量化程度差异,根据临界噪声阈值确定了水印信息的嵌入强度及量化步长。以人类视觉为指引合理分配数字水印信号的能量,综合提高了水印信息的不可见性和抗压缩性。最后,从小波系数中提取嵌入的水印信息,进行解密后,与图像生成的水印信息进行了比对。为了尽可能提高篡改定位的精度,对篡改矩阵进行去除稀疏点操作,过滤掉小的噪声点,结合其与图像本身特征信息的对应关系,确定图像篡改位置。为验证本算法的实用性,分别对图像的不可见性、鲁棒性及相似性进行评估,对图像的JPEG压缩攻击,噪声攻击及剪切攻击的实验,并对结果进行了分析。本论文提出的算法平衡了半脆弱水印的鲁棒性与脆弱性之间的矛盾问题,平衡了水印嵌入信息量和抗攻击性能之间的矛盾关系。本算法在一定程度上克服了脆弱性水印与鲁棒性水印本身的局限性,验证图像内容的真实性时不需要提供原始图像,降低了水印检测时对原始载体数据的依赖性。实验证明,本算法对于压缩攻击和噪声攻击表现了水印的鲁棒特性,对剪切攻击表现了水印的脆弱特性。本文提出的将临界噪声阈值作为水印信息嵌入强度的影响因子及水印信息随机嵌入的方法,提高了水印信息的透明性,与同类型技术相比,图像的信噪比提升了 10dB左右;增强了抗JPEG压缩的性能,尤其在图像的高压缩率情况下,篡改率降低了 5到10个百分点,实现了对图像篡改的定位。