网络和多媒体处理技术的发展使得媒体通过数字形式能够更方便地表征、存储、获取和分发,但是数字媒体可以低成本、高速度地被复制和传播的特点使几乎不用付出任何代价就可非法拷贝和处理数字媒体。因此如何有效地保护数字媒体版权成为一个迫切需要解决的问题,数字水印技术是保护数字媒体版权的重要手段。本文主要以数字图像为研究对象,在图像的变换域嵌入水印,以此来提高水印的鲁棒性和不可见性,但是单纯的基于小波变换及Contourlet变换的水印算法,难以抵抗滤波、剪切等攻击,因此本文结合量化算法思想嵌入水印,既使鲁棒性和不可见性达到很好的折中,又实现了水印的盲提取。本文首先研究了一种基于均值量化的小波域盲水印算法。该算法将原始图像进行小波变换,根据人眼对图像纹理和边缘的不敏感性,选择水平和垂直高频子带作为嵌入区域并划分为互不重叠的系数子块,在均值较大的系数块中量化嵌入水印,嵌入时根据系数块均值的改变量,相应修改系数块中的系数值,从而完成水印的嵌入。水印提取过程不需要原始图像,为盲提取,且提取过程需要密钥,进一步增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对加噪、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击均具有较强的鲁棒性。本文又提出了一种基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法。算法首先将原始图像进行Contourlet变换,分解为一系列多尺度、局部性、多方向性的子带,对原始水印图像进行Arnold置乱加密,从分解的多方向高频子带中选择能量较大的子带作为嵌入区域,根据系数与邻域均值关系选择嵌入位置,用量化的方法修改嵌入位置的系数,达到嵌入水印的目的。水印的提取也不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法不仅具有较好的不可见性,而且对加噪、JPEG压缩、滤波、剪切等攻击都具有较强的鲁棒性。