数字水印（Digital Watermarking）可以是一段文字、标识图像或数字序列号等，它与原始数据(如图像、音频、视频数据)紧密结合，并隐藏其中，成为源数据不可分离的一部分，并可以经历不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而保存下来。数字水印可以标识作者、所有者、发行者、使用者等带有版权保护和认证的重要信息，目的是鉴别出非法复制或盗用的数字产品，保护数字产品的合法拷贝和传播。随着网络化信息化进程的加速，对数字产品的版权保护的要求日益迫切，因此数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点，也是信息隐藏技术研究领域的重要分支。　　脊波变换（Ridgelet Transform）是用Radon变换将不同方向的线的奇异性映射为点的奇异性，然后用一维小波变换(Wavelet Transform)来刻画点的奇异性，从而能有效表示图像中线或曲线奇异性等重要特征。另外，脊波变换在保留小波变换时频局部化特性的同时，其多通道分解更加匹配人类视觉系统（HVS）的多通道结构。利用脊波变换可以增强水印的鲁棒性和透明性，本文提出了一种在脊波变换域内结合人类视觉系统特性的数字水印算法。　　首先综述了数字水印算法及其理论研究的现状，系统地介绍了较为经典并具有一定代表性的数字水印算法及其理论基础。　　然后介绍了脊波变换的原理以及实现二维图像脊波变换的算法，重点分析了二维图像脊波变换的特点，根据人类视觉系统特性，建立了脊波变换域的临界可见误差模型，利用临界可见误差来确定在图像的各个部分所能容忍的数字水印信号的最大强度，从而能避免破坏视觉质量。这一方法同时具有较好的透明性和鲁棒性。　　在以上研究分析的基础上提出具有一定优越性，基于脊波变换的图像水印算法。该算法改变脊波中频系数块的平均值，利用相邻系数块平均值的大小关系来嵌入和提取水印序列。这种算法提取水印时不需要原始图像参与，且具有很强的针对性，有效地解决了多数频域水印算法所无法解决的图像对随机噪声、剪切、中值滤波、JPEG压缩等水印攻击的鲁棒性问题，仿真实验也充分证明了这种算法的可行性和正确性。