本文首先概述了数字水印的研究背景、基本概念、分类以及应用、典型算法、攻击方法和性能评估，针对小波域的图像数字水印算法进行了研究，基于离散小波变换提出了两种新颖的图像水印算法： (1)基于小波变换中频系数对和人类视觉系统的盲水印算法根据人类视觉系数所允许的临界可见误差的最大长度，通过设定公式来修改重要中频系数对的方式来嵌入水印信息的方法。所谓中频系数对就是在离散小波变换LH和HL子带相同位置的一对系数，设定阈值来获取重要中频系数对。通过分析由混沌映射所形成的水印序列的统计特征来确定判决错误概率。在无需原始载体图像的基础上可以提取水印信息，通过计算恢复出来的水印与原水印的相似度来判决图像的版权和所有权。本文所提出的算法对一些诸如：JPEG2000压缩、剪切、滤波、噪声攻击等图像处理都表现出很好的鲁棒性。 (2)一种基于零树小波的零水印算法零水印突破了传统的“向原始图像中嵌入水印”的常规解决方案，而是采用从原始图像中抽取特征信息来构造水印的方法。通过在中频子带设定阈值，利用嵌入零树小波算法的定义来获取重要小波树。通过比较中频系数对其中一个重要小波树系数和另一个根据零树结构所对应子系数的大小，来构造图像特征信息。通过图像特征信息与二值图像和混沌调制的结果形成零水印。当进行检测认证时，用同样的方法抽取认证图像的特征信息，并重构二值图像。分析和计算重构二值图像与原始二值图像的相似度，从而判定该认证图像的版权和所有权。实验证明，零水印技术能抵抗一些非常严厉的攻击，具有无失真、鲁棒性好、简单易行及可操作性强等优点。 最后是全文的总结和下一步工作展望。