在计算机网络技术、多媒体技术和信息技术的不断发展中,数字化已成为显示信息的主要手段。从而促进了数字多媒体信息的存储,复制和传播。在这种情况下,对数字图像,音乐等的任意编辑,复制,修改和传播没有任何限制,这会导致各种社会问题,例如信息安全,版权纠纷和盗版。随着网络和多媒体的发展,数字水印技术作为一种有效的版权保护方法已受到关注。使用基于图像特征的算法来提高数字水印算法的抗几何攻击能力已受到广泛关注。水印图像的常见攻击可分为常规攻击和几何攻击。常规攻击主要包括高斯滤波,噪声攻击,图像压缩等。几何攻击主要包括旋转,缩放,平移和剪切等操作。数字水印算法的鲁棒性是重要的性能指标。当前的水印算法对几何攻击的抵抗力是一个难以解决的问题。这项研究使用水印技术,将水印信息与宿主图像的特征相关联。所研究的算法具有更好的鲁棒性,尤其是对几何攻击的抵抗力。主要研究内容如下:（1）研究了基于SURF感知哈希和DCT的鲁棒盲水印算法。该算法首先利用仿射变换与特征矩阵结合混沌加密技术对水印图像进行预处理,增强水印的机密性,对载体图像进行分块和DCT系数提取。通过修改DCT系数。完成水印的嵌入。并可以实现水印的盲提取。研究发现,SURF算法对几何攻击具有良好的鲁棒性,但是在感知哈希过程中需要优化特征模块的选择。（2）研究了基于SURF和DCT特征的鲁棒零水印算法,该算法也有助于双水印。首先,将原始图像从RGB空间转换为YUV空间,并提取亮度分量的SURF（加速鲁棒特征）。标记点,根据特征点的主要方向构造一个描述向量,实验结果表明,该算法有较好的鲁棒性。（3）研究了基于SURF和DCT和SVD的鲁棒水印算法。针对数字图像水印算法嵌入容量小,抗几何攻击性弱的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征算法（SURF）,冗余离散小波变换（RDWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法。利用SURF算法的旋转不变性和平移不变性提取特征点,并对载波图像和水印图像进行RDWT和SVD变换以及逆变换,以实现水印的嵌入和提取。引入了随机采样一致性算法来优化特征点匹配结果。实验结果表明,该算法提高了嵌入水印的能力,有效提高了抗几何攻击的鲁棒性。