随着科学技术和多媒体技术的快速发展,人们获取信息的方式也在不断地增多,从传统的单视点图像获得的信息量已经难以满足人们的需求。基于双目视差原理的立体图像产品能够将不同视觉方向上的信息结合起来,在人的大脑中形成立体感,增强人们对事物场景的感知程度,因此立体图像产品的应用范围逐渐扩大。立体图像在使用与传播过程中同样面临着盗取、篡改的问题,因此需要有效的版权保护方法,数字水印技术是有效的版权保护手段之一。目前针对立体图像水印方法的研究比较少,并且现有的方法不能完全兼顾抵抗常规攻击和几何攻击,同时难以保证图像质量完全不受影响,因此适合立体图像水印算法的研究十分重要。为了丰富立体图像的水印算法研究,并提升水印算法的性能,本论文深入研究了立体图像的特性,首先提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的立体图像视点零水印算法。根据视点间的对应性质之间的关系来嵌入水印,左右视点图像经过NSCT变换后,具有良好的频域特性,对于图像攻击有更高的抵抗能力。该算法提取包含图像主要信息的NSCT低频子带作为构造水印的载体,同时NSCT的冗余性保证了水印的嵌入容量。采用零水印方案不会对图像质量造成影响,解决了水印算法鲁棒性与透明性之间的矛盾。在构造零水印时,计算左右视点图像子块离散余弦变换的系数矩阵的能量并制定标准进行分类标记,通过比较对应左右视点的分类关系来构造零水印。将构造的零水印与图像的版权标志水印进行异或生成认证水印,保存在注册中心。仿真实验证明所提出的水印算法对各种图像攻击有很强的鲁棒性,能够清晰提取出版权水印图像,与已有的水印算法相比,提高了水印算法的性能。在视点水印算法的基础上,本文进一步研究了立体图像左右视点图像的内在关系,提出了基于NSCT和编码技术的视差零水印算法。该算法根据立体图像匹配算法求出左右视点图像的NSCT变换域的视差图像,利用视差图像的稳定性来作为构造水印的载体,将视差图像分块后并分别对所有图像子块进行奇异值分解。图像的奇异值在图像受到干扰时具有很好的稳定性,因此本文将编码技术与奇异值结合制定一种编码规则,将图像子块间奇异值的关系进行编码,增强了水印算法的安全性与稳健性。实验数据表明,在多种攻击下,本文所提出的水印算法能够保持良好的鲁棒性与透明性,与其他算法相比,抵抗攻击能力有所提高,提取出的水印更加清晰。在此水印算法基础上,为了解决图像在受到几何攻击时无法提取水印这个问题,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,本文在水印嵌入步骤之前,首先使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点匹配算法保存左右视点图像的模板,并在水印提取之前,使用保存的模板对受到几何攻击的图像先进行SIFT特征点几何校正,恢复水印信息与图像之间的同步性。实验数据表明改进的算法大幅度提高了水印抵抗几何攻击的能力,能够清晰完整地提取出水印图像,解决了水印算法不能兼顾抵抗常规攻击和几何攻击的问题。本论文所提出的水印算法丰富了立体图像水印算法的研究,并且这三种算法都是盲水印算法,水印提取过程不需要原始载体图像,有利于实际应用。