随着信息数字化技术和嵌入式设备的不断发展成熟,人们不仅能够生成大量多媒体内容,而且还可以编辑、上传和共享此类数据到互联网上。互联网数据的可获得性意味着内容提供者必须面临如何防止非法侵权,欺诈性篡改或任何其他形式的对敏感内容的身份验证。数字水印技术是解决上述问题的有效方法之一,并且已经在各种信息安全领域中得到应用。在原始内容中嵌入任何假定的内容（例如音频,文本,数据或视频）,嵌入的数据在不损害原始内容质量的前提下为其提供真实性验证和版权保护。理想的数字图像水印方案需要在安全性,鲁棒性和不可感知性方面满足数字图像的要求,这促使许多研究人员朝着这个方向努力。为了提高算法的效率和有效性,优化参数起着非常重要的作用,然而现有的大多数水印算法并没有考虑这一点。在本文中,我们研究了根据图像内容优化参数的水印算法,还特别调查了基于混合域和人类视觉系统（HVS）的健壮数字水印算法。在调查结果的基础上设计了新颖的鲁棒水印方案,它们可以抵抗已有水印方案预期遭受的多种攻击并实现高的不可感知性。本文的主要研究内容如下:（1）可靠的数字水印系统应确保高的不可感知性和鲁棒性。本章提出了一种基于噪声可见度函数（NVF）的盲图像水印优化算法,该算法利用DCT变换和QR分解将有意义的水印图像嵌入到载体图像中。在嵌入过程中,根据水印信息和正交矩阵Q的第一列中第二行系数和第三行系数之间的关系,构造含水印图像。优化的嵌入强度通过平衡水印嵌入能量与水印感知透明度获得。Arnold变换确保水印方案的安全性。此外,基于NVF的人类视觉模型用于确定水印嵌入区域。实验结果表明,该算法对单一和组合攻击具有较好的鲁棒性,含水印图像的感知质量优于其他相关算法。（2）针对图像的局部属性,一种利用萤火虫算法（FA）搜索不同嵌入强度的优化方案被提出。所提出的算法是一种基于块的方法,利用方差像素值选择重要块以嵌入水印,水印信息是二进制徽标。（1）具有最低方差值的前N个图像块被确定为嵌入区域（N=嵌入的水印位）。（2）FA应用于每个目标块来搜索局部最佳嵌入强度,以取得不可感知的性和鲁棒性的平衡。（3）通过检查正交矩阵U的系数分量U2,1和U3,1来嵌入每个水印位,正交矩阵U是从DCT变换图像块的奇异值分解（SVD）中获得。提取过程满足盲水印要求。为了增加安全性,（4）逻辑混沌映射生成伪随机链,这有效地保证了隐藏信息和原始信息之间位置关系的随机性。实验结果表明,与某些相关算法相比,提出的算法不仅具有更高的感知能力,还提供更好或相当的鲁棒性。