随着计算机技术的进步和互联网的不断发展,使得复制和散播多媒体信息(包括图像、音频和视频)变得越来越容易。通过互联网传输的文件或作品信息会遭到恶意的攻击或者肆意的修改,严重损害了版权所有者的利益。数字水印技术就是保护版权信息的一种有效的方法。它将标志版权所有者信息的数据嵌入到原始多媒体载体中来实现保护信息安全的目的。数字水印技术是一门有发展前景和研究价值的新兴学科。其研究的关键是如何更好的解决几何攻击对水印系统的破坏,这是一个值得人们深入研究和探讨的问题。本文主要围绕解决抗几何攻击的图像水印算法做了如下工作：1、提出了基于Gaussian-Hermite矩的支持向量机的图像水印算法。该算法主要以高斯埃尔米特矩和支持向量机理论为基础。在对原始图像经过非下采样轮廓(NSCT)变换后,将得到的低频子带系数进行分块处理,水印自适应地量化嵌入到低频系数中。检测数字水印时,计算图像的低阶Gaussian-Hermite矩,并把它们作为特征向量进行支持向量机训练。从已训练好的支持向量机模型中得到几何校正的参数,最后利用这些参数对待检图像进行几何校正,提取水印信息。由于SVM良好的学习能力和Gaussian—Hermite矩的良好性质保证了本文算法的鲁棒性。2、提出了一种利用SURF特征点的鲁棒水印算法。该算法主要利用SURF算子提取图像特征点并结合特征尺度理论确定图像的特征区域。对每个特征区域“补0”操作得到圆形区域的外接方形小区域,然后对每个方形小区域实施非下采样轮廓变换,选取低频系数,计算其圆谐-傅里叶矩(Radial Harmonic Fourier Momengts)。由于圆谐-傅里叶矩的幅值具有旋转、缩放不变性,所以可以选取一部分稳定的圆谐-傅里叶矩的幅值采取量化调制的方法嵌入水印。由于每个特征区域之间都是相互独立的,因此在水印的检测过程中,可以按照相同的方法确定待检图像的特征区域。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。