随着信息时代的到来,特别是Internet的普及,使得世界范围内的数字化产品的发布和传输变得越来越便捷和频繁,信息的安全保护问题也因此日益突出。数字产品很容易被非法编辑、修改、拷贝和传播。因而,对这些数字产品原创者的版权和经济利益的保护变得越来越迫在眉睫,数字产品的版权保护问题已经引起人们的高度重视。在此背景下,数字水印技术应运而生。目前,该技术被认为是解决数字产品版权保护和安全传递的重要手段。目前,数字水印算法很多,而自适应的数字水印是近年来数字水印研究的热点。本文以数字图像水印为研究对象,主要做了以下几方面的工作：系统介绍了数字水印技术的基本特征、分类、应用和原理,着重分析了现有典型数字水印算法。接着阐述了小波分析理论和支持向量机的相关理论,着重分析了小波域内数字水印技术的优点和支持向量机理论在数字水印技术中的应用。在对现有数字水印算法进行深入分析和研究的基础上,致力于小波域数字水印算法的研究,进而进行自适应数字水印算法的设计。在对现有的基于SVM的水印算法进行研究的基础上,提出了一种基于HVS和SVR的小波域彩色图像自适应数字水印算法。首先将彩色图像蓝色分量进行分块,利用密钥选取若干子块,结合HVS,计算所选取子块的图像亮度和纹理复杂度作为SVR的输入特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型确定自适应的水印嵌入强度；然后对各子块进行小波分解；最后将水印信息嵌入到各子块小波分解后的低频部分。本算法结合人类视觉特性,利用SVR的良好学习性能,达到了鲁棒性和不可见性的良好折中。大量的实验结果表明,该算法对常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性。本文特色：结合人类视觉特性,利用SVR良好的学习性能,确定自适应的水印嵌入强度。