数字水印技术是通过在数字媒体中内嵌不可感知的版权信息,来确认版权所有者、检测和跟踪侵权行为.从上个世纪80年代开始,小波技术得到长足发展,已应用于图像处理的各个领域,在新的图像压缩标准JPEG2000中,小波成为关键技术.同时,小波域的数字水印技术引起了人们广泛的关注.该文通过对数字水印理论的广泛研究,提出了基于小波变换的数字水印技术.论文第一章,对数字水印技术进行了综述,包括数字水印技术的背景、分类、特性、应用,数字水印的攻击行为以及数字水印算法的用户评估标准等问题.论文第二章简单介绍了小波变换及其多分辨率分析的基本原理,对两种基于小波变换的数字水印算法进行了改进,取得了较好的效果.第三章首先简单介绍了人类视觉系统的某些特性,给出了基于小波变换域的人眼视觉门限模型,最后提出了一种基于视觉特性和小波变换的低频域数字水印算法.根据对人类视觉特性(HVS)的研究,人眼对信号的空间方向的敏感性是不一致的.其中对水平和竖直方向的刺激最为敏感,而向对角方向敏感性逐渐减弱,尤其在450最不敏感.为此该章中提出了一种基于这一人类视觉特性的低频域数字水印算法.对原始图像进行小波分解,选择低频域中在对角方向上纹理变化较丰富的区域来嵌入水印.实验结果表明,选择适当的嵌入强度,此算法可以满足不可见性的要求.而且,由于水印嵌入在低频,所以对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性.目前的图像数字水印算法基本上都是在灰度图像上来实施的,而对二值图像进行水印嵌入的文献却很少.论文第四章提出了一种向二值图像中嵌入水印的算法.首先对原始二值图像做小波变换,通过分析其小波系数来寻找图像纹理及细节较丰富的区域,作为水印嵌入域.然后在空域中通过改变嵌入点的像素值来嵌入水印.根据图像的纹理丰富程度来自适应地选取嵌入水印的长度.实验结果表明,该算法具有较强的不可见性和鲁棒性,是一种有效的二值图像的水印嵌入算法.第五章对全文作了一个总结,并对数字水印技术的发展方向作了一个展望.