数字水印技术作为一种可以在开放的网络环境下保护版权和认证来源以及完整性的新技术,是目前信息安全技术领域研究的一个新方向。它将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中,用来跟踪多媒体数据的发布与使用。数字水印的特殊应用要求嵌入的水印信息不仅具有不可见性,并且针对不同的应用要求水印应该具有抵抗诸如JPEG压缩、图像增强处理、几何变形等各种攻击的稳健性。小波分析是目前国际上最新的时频分析工具,具有良好的时频分析特性,并且已经被广泛地应用于图像处理的各个领域。由于小波变换的多分辨率分析特性与人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)特性的一致性,这对于根据HVS选择适当的水印嵌入位置和嵌入强度具有很大的帮助,此外小波变换的低复杂度、空间-频率局部化等特性,也为提高水印算法的性能提供了条件,因此,小波域的数字水印技术引起了人们的广泛关注,将水印技术与小波分析相结合,发展出了许多新的水印算法,从而使小波域的水印研究逐渐形成了一种趋势。本文在深入了解国内外数字水印研究现状的基础上,以静态的灰度图像为研究对象,重点对小波域的数字水印算法进行了研究,并结合人类视觉系统(HVS)的特性提出了两种算法:一、将小波对比度的思想引入图像水印中,实现对图像的自适应嵌入。在对图像进行纹理分块的基础上,选择小波对比度大的系数作为嵌入对象,嵌入强度由当前块的纹理强弱和小波对比度共同决定。通过实验证明了该算法具有较好的不可见性,以及对于各种常见攻击的鲁棒性。二、将模糊聚类与HVS的掩蔽效应相结合,提出了一种小波域的脆弱图像水印算法。用图像分块后的低频背景和高频纹理作为特征向量,使用模糊聚类对图像进行特征分析,确定掩蔽度不同的三个聚类中心。嵌入强度由相应块的特征向量与聚类中心的距离决定,利用奇异值分解将有意义的二值图像嵌入到宿主图像中。实验证明了该算法的不可见性和抗JPEG压缩性能,并且对恶意攻击非常敏感。