今天,伴随着信息产业的飞速发展,信息媒体的数字化和计算机网络技术使得人们对数字信息的获取极为迅捷方便,然而数字作品很容易被盗版者利用。如何在目前开放式的数字化网络环境中对数字信息产品提供切实、有效的版权保护和数据安全维护手段已成为一个非常现实的问题。围绕这一问题,近几年国际上提出了一种新的有效的数字版权保护和安全维护的新技术——数字水印。数字水印技术是解决多媒体信息版权保护问题的有效手段,其中,以图像为载体的数字水印技术是当前水印技术研究的重点之一,吸引了众多的学者和研究人员的兴趣。小波分析是目前最新的时频分析工具,它已经被广泛地应用于图像处理的各个领域。由于人眼视觉系统(HVS)特性和小波变换的多分辨率分析的一致性,这有助于选择合适的水印嵌入位置。本文主要以静态图像水印为研究对象,重点对小波域的数字水印进行了研究,并结合人类视觉系统的特性以及模糊聚类分析在小波域里提出了以下两种算法:一、本文提出了一种结合小波变换和模糊聚类分析的盲水印嵌入算法。在图像的小波系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性嵌入二值水印,在嵌入之前将水印置乱,这样做是为了保证增强水印的安全性和鲁棒性。实验表明,本文算法对JPEG压缩、剪切、椒盐噪声、高斯低通、中值低通、中值滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性,该算法有较好的透明性。二、本文提出了一种新的结合纹理特征的小波域多重水印算法。该算法在宿主图像中同时嵌入灰度水印和二值水印,能更好的保护原始版权。首先对宿主图像进行二层小波分解,然后根据图像的纹理特征将小波域的中频系数进行分类,将灰度水印图像的系数作为二值水印嵌入的强度因子。该算法能保证水印的鲁棒性和隐蔽性;嵌入前将两种水印同时进行置乱,增强了水印的安全性。实验表明,本文算法对JPEG压缩、剪切、椒盐噪声、高斯低通、中值低通、中值滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。