随着多媒体技术、计算机网络和通信技术的迅猛发展，数字产品的应用越来越广泛，数字信息的安全逐渐成为人们关心的问题，其中数字产品的版权保护最为重要。数字水印作为数字信息安全问题的一项有效解决手段，逐渐成为产业界和学术界共同研究的热点。目前，对应用更为广泛的彩色图像数字水印算法缺乏研究，同时在水印嵌入算法中透明性与鲁棒性难以较好地平衡。　　本文深入研究了基于图像数字水印和Contourlet变换的相关理论知识，分别针对灰度图像和彩色图像，提出了具有较好的透明性以及能够抵抗多种攻击的图像数字水印算法。　　首先，利用Lorenz混沌系统具有的极强初值敏感性、低维混沌系统所不具有的更大密匙空间和安全性的特点对水印图像进行加密处理，采用小波域的临界可见阈值模型，得出非下采样Contourlet域的临界可见阈值模型，实现对水印嵌入系数的选择，提出了基于人类视觉系统和非下采样 Contourlet域的图像数字水印技术。实验结果表明，本文提出的算法能够抵抗多种常见图像处理的攻击，使得水印信息具有更高的透明性和鲁棒性。　　其次，针对彩色图像数据量大，维数高的特点，采用PCA变换对原始载体图像进行了分解；为了平衡水印信息的透明性和鲁棒性，采用自适应分解层数选择算法完成对原始载体图像的分解，并通过交换系数的嵌入算法将水印信息嵌入载体图像，提出了基于主成分分析和Contourlet变换的彩色图像数字水印算法。通过与多个数字水印嵌入算法进行实验比较，结果证明，本文提出的算法具有更强的抗攻击能力。　　本文对图像数字水印技术进行了有益的探索。在后续工作中，一方面可对人类视觉系统模型在数字水印技术中的应用做进一步的探索；另一方面，可以在彩色图像数字水印算法和彩色图像的降维处理方面继续进行研究。