随着数字媒体时代的来临和现代数字技术的普及，对媒体内容的处理、复制和快速分发变得前所未有的便捷。数字化的视觉媒体构成了数字空间的主体。然而，一些恶意攻击或正常的处理操作会导致数字媒体感知质量的下降。因此，数字媒体完整性、真实性、安全性以及媒体质量的恢复具有重要的研究意义。信息隐藏、数字水印、媒体恢复和修补等技术可以为上述问题提供有效的解决方案。　　本文致力于对媒体内容保护和修复问题进行研究，同时提出基于几何失真（旋转、缩放和平移）不变量的数字图像/视频数字水印和修补算法。在数字水印方面，本文提出基于离散正交图像距的数字水印算法，同时构造一种基于图像距的变换方法，该变换方法具有诸多有利特性和一致特性。上述变换方法还可以有效地恢复/修补严重失真或稀疏采样的媒体。本文同时提出一种基于图像距的失真估计方法，本文利用该方法设计能够抵御几何失真和传统攻击的数字水印算法。本文提出基于粒子群优化的数字水印优化算法，该算法被用于进一步提高基于全局特征的数字水印算法性能。此外，本文还对基于局部特征的水印算法进行了研究，算法采样尺度不变的特征变换和多尺度 Harris-Laplace检测器进行局部特征提取。基于全局和局部特征的数字水印算法互为补充，可以弥补彼此的局限性。　　本文采用基于均方差的非盲源分离算法以及基于独立成分分析的盲源分离算法进行水印检测。与之类似，在媒体内容恢复方面，提出一种新颖的基于几何失真不变量部分区域匹配模型和范例的图像修补算法，该算法被用于对降质媒体进行合理的内容恢复。本文算法不仅具有出色的视觉失真隐藏功能，同时适用于其他应用场合。