近年来,图像的内容真实性认证已经成为信息安全领域的一个重要研究课题。图像主动取证技术是近几年才发展起来的鉴别图像真伪的重要手段之一,分为数字图像签名(图像Hash)和数字图像水印。本文根据数字图像签名和数字图像水印的客观需求,结合近年来最新发展起来的压缩感知理论,提出了一种新颖的感知图像Hash算法和一种图像数字水印算法。主要工作如下:　　提出了一种基于压缩感知理论的感知图像Hash。在所提出的方法中,首先将图像分为不重叠块,使用SIFT算法提取图像的特征,之后运用压缩感知对SIFT特征向量和图像块进行降维处理,用低维特征表示图像内容,经过加密生成了图像 Hash。利用该图像 Hash构造了一个图像篡改检测与篡改定位算法。在篡改检测算法中,我们引入了仿射变换使算法能够保持对感知内容不变的几何变换的鲁棒性。仿真实验结果表明,此方法对于常用的内容保持的图像处理操作如JPEG压缩、添加噪声、滤波等具有感知鲁棒性,对几何变换如、旋转、缩放、错切等具有感知鲁棒性,对于恶意的篡改较为敏感,并且能够检测被篡改区域的位置。　　提出了一个用于图像版权认证的非盲鲁棒数字水印算法。在此算法中,利用轮廓波变换的多尺度性和时(空)频局部特性,首先利用轮廓波变换获取了载体图像的低频系数,然后对所获取到的轮廓波低频系数运用NMF进行降维处理,之后将水印信息嵌入到降维处理后所获得的系数矩阵中,然后对嵌入水印的系数矩阵进行NMF逆变换以及轮廓波分解逆变换,这样就得到了嵌入水印的图像。实验结果表明,此方法提取出的水印在不可见性和鲁棒性上都有较为理想的效果。　　本文的研究结果不仅可以用于图像的内容真实性和完整性认证,以及图像版权保护,而且,我们提出的感知图像Hash方法可以用于大规模图像数据库检索。本文的研究对多媒体信息安全保护具有一定的理论意义和现实意义。