数字水印技术作为信息隐藏领域的重要分支,是数字作品版权认证和图像完整性验证中的关键技术手段。其中,可逆数字水印技术依靠其能够将秘密信息隐藏在载体图像内,并能在使用阶段无损恢复出秘密信息和载体图像的技术特性,被广泛应用在军用遥感图像和医疗诊断影像等应用场景中。在其概念被提出的二十余年里,通过众多学者的深入研究,可逆数字水印技术的算法思想得以不断革新,方案性能实现逐步优化,进一步满足了人类社会生产生活中的需求。目前常见可逆数字水印技术方案可概括为三类:基于差分扩展、直方图平移以及像素值排序的可逆数字水印方案,经算法设计方案的不断优化并通过仿真和实践证实,目前基于像素值排序的水印方案与前两类方案相比,在中低嵌入容量的要求下对图像造成的失真影响较小,表现出较好的性能结果。作者通过对现有算法方案的深入学习与研究,发现传统基于像素值排序的可逆数字水印方案在像素分块策略和纹理复杂度计算方式上仍有提升空间。一方面,传统方案将图像划分为2×2或4×4等固定像素分块,难以同时满足载体图像中不同纹理复杂程度的嵌入需求;另一方面,传统像素值排序方案在分块纹理复杂度计算方式中仅选用分块内两个像素值进行计算,其结果与分块实际纹理复杂度易出现偏差。针对上述两方面情况,本文提出一种基于动态自适应分块像素值排序(Pixel Value Ordering,PVO)的可逆数字水印方案。一方面,本文方案根据图像局部像素纹理复杂程度,采用逐个像素点扩展像素分块的动态自适应分块策略,依照图像复杂程度灵活控制像素分块大小,与传统方案相比,本文方案实现与载体图像纹理特征更加吻合的分块策略,进一步提高载体图像像素资源的利用效率;另一方面,本文提出通过计算分块内除预备进行水印信息嵌入的像素点外其余所有像素点的样本方差,以分块内像素值的离散程度表示分块纹理复杂程度的纹理复杂度计算方式,在保证算法方案可逆性的前提条件下,与传统方案相比,本文方案更精确的反应了分块实际纹理复杂程度,进而在水印信息嵌入阶段能够进一步降低对原始载体图像的失真影响,提升算法性能。本文方案通过上述两方面的设计优化,并与当前主流算法方案进行对比仿真,分析实验结果,验证了本文算法性能的提升。本文提出的算法方案在动态分块策略、纹理复杂度计算、阈值组合选择以及提高中小嵌入容量下可逆数字水印技术算法性能有着重要参考意义。