数字多媒体数据极易在网络上复制、伪造、传播，数据的版权验证保护问题随之凸显出来。数字水印技术因成为解决这一问题的有效方案而受到广泛关注。但是目前大多数水印算法是嵌入单一的水印来保护版权，此类算法由于版权保护的验证和保护能力单一且嵌入的水印信息量少，无法达到多用途保护或多重验证的目的。本文的主要工作是借助Contourlet变换和PCNN分解和预处理图像，在图像中嵌入双重水印以达到多用途保护或多重验证的目的。具体地，以静态数字图像为研究对象，给出了基于空频域结合的两类算法：（1）第一类是基于Contourlet和图像融合的双重图像水印算法。算法首先采用图像融合方法在图像的局部嵌入可见水印；然后在Contourlet频域中嵌入不可见水印。创新性在于：a)在可见水印图像中引入一个校正坐标系，用于校正几何攻击后的载体图像；b)使用奇偶量化方法将水印嵌入到纹理复杂且敏感度低的图像块。这样很大程度增加嵌入强度并不破坏载体图像的视觉质量，且由于可见水印的存在，算法达到版权的多重验证目的。（2）第二类是基于Contourlet和PCNN的双重图像零水印算法。算法采用零水印思想，在Contourlet频域中使用系数和系数均值比较构造出零水印；在空域中使用PCNN获取的特征点灰度值与特征点均值作比较构造零水印。创新性在于：a)通过脉冲耦合神经网络（PCNN）提取特征点，利用特征点构造特征点模板用于几何校正；b）采用零水印思想，将相关变量进行逻辑比较，构造出零水印。这样从根本上解决了水印鲁棒性和透明性的矛盾，算法复杂度低，可以抵抗多种类型攻击算法,达到多用途保护的目的。