作为一种数字多媒体版权保护方法,数字水印技术近年来迅速发展,首先在图像领域得到了广泛的研究,随着视频产品的日益丰富,视频水印成为数字水印技术研究的热点和难点,具有广阔的应用前景。在当前多媒体产业大规模发展的背景下,我国提出了具有自主产权的AVS(Audio Video coding Standard)标准,作为数字电视等音视频系统的基础性标准,AVS的发展思路不仅在国内逐步得到认可,在国际上也引起了高度重视。研究面向AVS的视频水印技术具有重要的意义与实用价值。本文提出了两种面向AVS的数字视频水印方法。本文提出了一种基于灰关联灰预测的AVS视频水印算法。在AVS视频编码过程中嵌入水印,首先,利用灰预测对原始灰度图像水印抽取,压缩嵌入信息量,并转换为二值序列;其次,利用灰关联计算宿主视频块之间的关联度,选择关联度最小的块作为水印嵌入位置,对嵌入区域进行均匀谱处理;最后,调整均匀谱处理后的量化系数奇偶性,实现水印嵌入。提取水印时,按照密钥确定水印提取位置,使用与嵌入互逆的方式提取二值水印,恢复为灰度水印。实验表明,算法水印嵌入量大,对常见攻击具有良好的鲁棒性。本文提出了一种基于视频低维特征的AVS视频水印算法,算法首先对视频帧进行降维,根据相邻帧间低维流形的相似度完成对视频镜头的分割;利用同一镜头中I帧序列的低维特征在线生成基于内容的动态水印;在AVS编码过程中将水印分镜头嵌入在I帧宏块的低频量化系数上;根据视频低维特征对视频运动信息的描述,改进人眼的视觉掩蔽模型,完成了基于人眼视觉掩蔽特性的水印嵌入强度自适应控制。实验表明,算法很好的平衡了透明性和鲁棒性之间的矛盾,对重压缩、噪声、滤波、剪切、帧平均、帧重组攻击均具有较强的鲁棒性。最后论文对研究工作进行了简要总结,并对未来研究方向进行了展望。