随着Intemet和电子商务的普及，数字水印技术越来越受到各方的重视，并逐渐发挥出越来越多的作用。但是现在的水印算法主要还是集中在对于灰度图像的研究，由于在实际应用中，彩色图像占有很大的比重，所以彩色图像数字水印的研究越来越受到关注。 本文主要研究彩色图像的数字水印技术。介绍了数字水印的基本概念、算法、理论框架及应用领域，在水印置乱和水印算法方面提出了几种新方法。 首先对常见的水印置乱算法进行了介绍，指出了它们的不足。提出了一种基于神经网络的水印置乱新方法，该方法利用RBF网络能够逼近任意的非线性函数的特性，在原始水印和置乱图像之间建立了非线性映射。而且当网络的初始权值和中心值不同时，置乱图像完全不同，因此该算法具有保密性好，不需要通过求周期来恢复图像等优点。 其次，通过对半脆弱水印要求的分析，从色彩模型的选择、嵌入域和嵌入位置的选择、嵌入强度的选择和小波基的选择入手，结合小波变换和多分辨率嵌入思想，提出了一种DWT域彩色图像半脆弱水印算法。实验表明，该算法不仅具备良好的透明性，而且对于常见的图像处理具备很好的鲁棒性，同时能够对恶意图像篡改做出报警并确定被篡改位置。 最后，提出了一种DWT域彩色图像鲁棒性水印算法。通过实现和分析典型算法，指出该算法的不足。根据算法的不足，采取分别在不同分量中同时嵌入水印，并且根据人眼的敏感度不同，结合小波分解的特点，对不同分量选择不同的嵌入位置和嵌入强度。在提取水印时，综合考虑两个分量中提取的结果以得到效果更好的水印。通过对实验结果的分析以及与典型算法的对比，可以看出本文所提出的算法在满足不可见性的前提下，鲁棒性比典型算法有很大的提高。