Curvelet变换是一种新的图像表示方法，它是在多尺度分析理论和脊波分析理论的基础上发展而来的。作为一种新的多尺度变换，Curvelet变换遵守各向异性抛物线准则，具有很强的方向特性和数据稀疏表示特性。Curvetet变换的优点，使得它在图像处理方面有很好的应用前景。本文首先在介绍Curvelet变换理论的基础上，通过讨论经典算法的不足，提出基于内容补偿自适应的Curvelet有效实现算法，减少了运算量，提高了运算速度。其次，本文研究了与Curvelet变换相关的Beamlet变换的原理和实现，并利用Beamlet树结构实现图像多尺度描述和编解码。最后，将提出的改进离散Curvelet变换应用于水印技术。主要工作如下： 1、提出基于内容补偿自适应的有效Curvelet变换实现算法。经典的Curvelet变换实现方法中，由于对各个方向都做脊波分析，引起计算量过大的问题。本文针对这一缺点，通过分析了Curvelet系数表示边缘的特点，利用插值和主方向投影的方法，提出了有效解决脊波分析计算量大问题的方法。使得Curvelet变换在保持图像质量的同时，减少了运算量。 2、实现了基于Beamlet变换的图像树结构有效表示和分层编码算法。与Curvelet系数的关系类似，Beamlet系数在同一尺度和不同尺度下具有相关性。本文从脊波理论出发，对其更为简单的子集．Beamlet讨论了Beamlet树结构有效实现算法和分层编解码实现，为Curvelet变换树结构表示和编码研究奠定基础。 3、利用人眼视觉冗余和图像统计特性及相关冗余，实现Curvelet域的数字水印技术。通过考虑人眼视觉的掩蔽特性，结合Curvelet变换的各向异性建立了Curvelet域的JND模型，使嵌入后的水印具有一定的鲁棒性、不可见性和水印容量。