图像数字水印技术是多媒体安全中的重要研究内容，更是信息隐藏技术的重要分支，它不仅是学者们的研究课题，而且是版权保护、秘密通信和真伪验证等方面的重要手段。本文重点研究了基于离散余弦变换域的数字水印算法，并结合了灰色预测模型和灰色关联分析理论，成功地将灰色理论应用到了数字水印算法中，形成了新的算法。本论文的主要研究工作如下：　　(1)分析了现有图像水印算法及相关理论　　在研读国内外数字水印相关文献，并理解其算法的基础上，给出了本论文的研究背景、科学意义及应用前景。从中发现寻找既具有好透明性又具有强鲁棒性的水印方案仍然是数字水印研究中一个重要的问题。通过对灰色系统理论的学习研究，发现此理论适用于数字水印算法，可以有效利用图像像素值之间的相关性进行灰色建模，从而找到水印信息嵌入的契机。QR码是一种具有支持纠错处理特性的信息码，通过智能手机就可以解码。奇异值分解和正交三角分解是矩阵的分解方法，在图像处理领域也被广泛应用。　　(2)提出了一种基于混沌置乱和灰色预测的DCT域盲水印算法　　算法针对图像像素间的相关性，通过对载体图像像素的预测和比较，实现水印信息的嵌入。为了加强安全性，嵌入前对水印图像进行了混沌置乱加密。对载体图像进行非重叠分块并实施二维离散余弦变换，利用灰色预测模型对DCT系数进行模拟预测，根据预测值调整DC系数值来实现水印嵌入。实验中对比了GM(1,1)模型、DGM模型和UGM模型三种灰色预测模型的不同实验结果，并通过计算多种攻击下的峰值信噪比和归一化相关系数对实验结果进行评价，发现基于DGM模型的嵌入方法优于其余两种方法。在与其他文献的对比实验中分别采用大小为32×32和64×64的水印图像进行实验，结果表明，此算法不仅保证了水印的透明性，而且能较好地抵抗高斯噪声、JPEG压缩、维纳滤波和缩放测试等攻击，并且实现水印的盲提取。　　(3)提出了一种基于QR码和灰色关联分析的DCT域盲水印算法　　算法将秘密文本信息生成的QR码作为水印图像，嵌入前先对该水印图像做置乱处理。将载体图像进行非重叠分块并实施离散余弦变换。再针对图像像素间的相关性，通过计算图像的灰色关联度选取不平滑区域进行水印信息嵌入。嵌入时分别采用了基于奇异值分解的算法和基于正交三角分解的算法，并通过大量实验将两种算法的结果进行了对比。最后，通过本文方案与其他方案的对比实验，表明嵌入时采用奇异值分解的方案中提取出水印后恢复的载体图像与原始载体图像完全一样，此算法是一种可逆的水印算法。并且在保证了水印算法透明性的同时兼顾了水印的鲁棒性，能较好的抵抗多种攻击，尤其是高斯噪声攻击、JPEG压缩攻击和旋转攻击。