随着Internet和多媒体技术的迅猛发展，数字产品的知识版权保护是一个亟待解决的关键问题，数字水印技术作为知识版权保护的有效手段之一，引起了人们的极大关注。　　根据水印嵌入域的不同，数字水印分为时域算法和频域算法。时域算法的抗攻击能力即鲁棒性差，但应用于版权保护的数字水印算法要求具有好的鲁棒性，而频域水印恰好弥补了这个缺陷，因此它成为现今的研究热点。　　本文针对多小波变换的频域算法，基于人眼视觉系统的特性，提出了两个数字水印算法：　　一方面，本文利用GHM多小波变换，针对人眼对蓝色分量不敏感的特性，提出了一种双彩色图像的数字水印算法。首先，应用GHM多小波对彩色载体图像的蓝色分量进行变换；其次，应用变换后相应低频子区域的能量比，结合人眼对红、绿、蓝三种颜色的敏感性，将彩色水印的红、绿、蓝分量分别嵌入到不同的低频子区域；最后，应用GHM多小波逆变换得到含有水印信息的载体图像的蓝色分量，用它与原始载体图像的红、绿色分量重构，得到嵌入水印信息的载体图像。仿真实验表明，本算法可嵌入信息量大，兼具良好的透明性和鲁棒性。　　另一方面，结合CL平衡多小波变换和矩阵的奇异值分解，提出了一种灰度图像数字水印的盲算法。首先，应用CL平衡多小波对载体图像进行变换，得到相应的低频子区域；其次，对每个低频子区域进行分块奇异值分解，将水印嵌入到相应子块的最大奇异值上，再利用CL平衡多小波逆变换得到含水印的载体图像；最后，利用低频子区域的能量比1:1:1:1，结合投票选举法提取水印。实验结果证明，算法具有良好的透明性和较强的鲁棒性；在提取数字水印信息时不需要原始载体图像，实现了水印的盲提取，提高了算法的实用性。