随着多媒体技术和网络技术的飞速发展,数字产品的应用越来越广泛。数字信息的安全问题逐渐成为了人们关心的问题,其中以数字作品的版权保护最为重要和紧迫。数字水印技术作为数字作品版权保护的一种重要手段,已成为学术界研究的一个热点。　　本文深入研究了数字水印技术的背景、现状、基本框架、特性、分类、典型算法和评估标准,以及第一代小波的定义、性质及其在图像应用中的局限性,分析了提升小波的理论及其在图像应用中的优势,整数提升小波及其常用的几种提升形式。在此基础上,本文根据混沌理论、提升小波变换(LWT)和奇异值分解(SVD)的特性提出了两种新的基于LWT和SVD的数字图像水印算法。　　第一种算法是基于LWT和SVD的灰度图像水印算法。算法核心思想是充分利用了LWT的多分辨率等特性和SVD所固有的特征,通过两次分块、两次LWT和四重使用SVD构造矩阵的方法,有效地将抽取的奇异值重新分配和组合,最后将Logistic混沌置乱后的灰度水印信息有效地加载到载体图像中。实验结果表明,该算法能够抵抗各种常见的攻击处理,在水印的透明性和鲁棒性上取得了良好的平衡,增加了嵌入的信息量,提高了算法的效率,具有普遍适应性。　　第二种算法是基于LWT和SVD的公开水印算法。算法核心思想是对载体图像进行分块,计算各块LWT后的低频子块均值,选取均值最大的低频子块进行SVD,最后对分解后的最大奇异值自适应量化嵌入Logistic混沌置乱后的二值水印信息,通过量化因子来调节水印嵌入的强度。实验结果表明,该算法在保证了透明性的前提下,增强了水印的鲁棒性,并提高了时间效率。和第一种算法相比,该算法是一种盲提取方法,水印的提取无需原始图像的参与,具有一定的实用性。　　本文在两种算法中都引入了混沌技术,并使两种算法相得益彰,互为补充。混沌序列在其中主要产生三种作用:对原始水印图像进行置乱加密,提高水印的安全性;提高水印抗攻击的鲁棒性;消除了提取水印在对角线上失真的问题。　　通过大量的仿真实验以及与经典算法的比较分析,证明了本文算法在保证水印透明性的同时,对常见的图像攻击方法如JPEG压缩、滤波、加噪、剪切、旋转、缩放和马赛克等,均具有很好的鲁棒性。两种算法能适应多种形式的有意义数字水印的嵌入,在透明性、鲁棒性和安全性上取得了良好的平衡,对于数字作品的版权保护应用,具有一定的理论研究价值和实用推广价值。