随着互联网的快速发展,数字技术和信息技术的发展也日新月异。社会信息的来源、作者难以确定查找,版权保护问题层出不穷,信息的追根溯源过程耗时长且难以准确摸清,而这一切现象的原因是大量的数字信息在网上的流动传播不加控制。人们在感受到互联网进步给生活带来的便利的同时信息安全问题也日益凸显。在这样的背景下,数字水印应运而生且广泛应用。数字水印技术可以将一些隐藏的信息通过一定的技术手段填入到原始的载体信息当中,要求该被填入的标识信息一般具有不可被轻易发现的特点,同时还不能对水印载体本身产生强烈的影响,且标识信息自身要具有一定的防御能力,抵挡一些常规的攻击而不被破坏。介绍了数字水印技术的历史与发展背景、现状和当前发展所面临的严峻问题,系统阐述了数字水印基本原理、小波以及离散小波的特点,然而主要针对水印的健壮性、隐蔽性、以及信噪比等方面的问题,提出一种基于熵与优化量化离散小波变换系数算法理念。首先,对于图像水印,提出了一种基于图像分块的优化DWT量化系数的数字水印算法,首先利用图像熵值选取最优图像块作为目标载体,其次优化载体的小波变换系数,将水印的嵌入最大程度降低对原始载体的影响。对载体图像进行分块处理,选取所有的图像块进行平均信息熵值排序,图像原始尺寸导致运用分块算法是难以保证每一个图像块包含同样的像素,因此分块后图像单元不满足尺寸需时图像块会自动补充为满足尺寸的图像块,在满足标准下选取最合适的图像块。目标图像块做三层DWT变换,根据本文水印嵌入规则将水印嵌入载体图像的量化系数当中,然后通过重构图像得到一幅新的图像,就是我们嵌入水印后的载体图像。水印的提取不需要用户获取原始载体图像,将已添加水印的载体图片通过逆运算即可提取水印,减少了提取水印事对原始图像的依赖性,同时增强了水印的隐蔽性,因此本算法方案是一个盲水印方案。本文采用Lena,girl,boat,baboon四张标准8 bit灰度图作为实验对象进行仿真实验。实验结果表明,在满足水印鲁棒性和安全性的前提下,峰值信噪比（PSNR）和误码率（BER）之间达到平衡,满足尽量高的峰值信噪比和尽量低的误码率,对压缩、加噪等攻击都有较好的表现。其次,对于音频水印,提出了一种基于音频的优化DWT量化系数的数字水印算法,首先将基于小波的熵（WBE）和信噪比的数字水印嵌入技术集合在一个小波域的优化问题中,其次利用嵌入规则优化小波系数,调整嵌入的水印比特。由于优化的性能指标和约束条件都是非线性的,因此采用紧致粒子群优化（c PSO）算法来解决这个问题。同样,水印提取的过程依然是在不具备原始多媒体载体的情况下提取出隐藏的信息。该水印方案的的性能评价是基于信噪比（SNR）、平均意见得分（MOS）、嵌入能力和误码率（BER）等指标来做一个综合评估。实验结果表明,不仅多媒体水印的质量实现了优化,而且嵌入式的水印数据对大多数信号处理和攻击具有良好的鲁棒性。