本文提出了一种根据像素的空间邻域特性在二值图像中嵌入数字水印的算法。由邻域内的平滑度和连通性计算像素的可非度，从而确定各种邻域组合的可嵌入优先级。为了均衡可嵌入水印像素的空间分布，对原始图像进行随机排列和分块后，在每一块中就可嵌入相同数量的水印。并且根据随机排列的统计特性，自适应地确定可嵌入水印的像素，以尽量减少对图像质量的损害。实验结果表明嵌入的水印不易被察觉，而且是脆弱的，可以作为检测图像是否被改动过的一种有效手段。 许多现有的适用于图像的数字水印对几何失真都是很敏感的，此类失真会严重妨碍对水印的盲提取。为此，本文提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法，它对常见的几何失真是稳健的。此水印是被嵌入到图像分解后的奇异值之中。通过建立几何失真的数学模型，根据奇异值分解的代数性质，严格证明了在受到了转置、镜像、旋转、放大和平移等几何失真后，嵌入了水印的图像的奇异值是不变的。检测时，用标准相关系数来衡量提取出的水印与原始水印的相似程度，从而判断水印是否存在。实验结果表明本算法具有很好的稳健性。在经过了上述的几何失真、一般的信号处理操作或JPEG压缩以后，嵌入的水印仍然能够被可靠地提取和检测。