伴随着互联网的日益普及和数字多媒体技术的迅速发展，数字多媒体作品在日常生活中越来越广泛。随之出现了这样的问题，数字作品(图像、音频、视频等)被非法复制、篡改和利用等现象日益严重，对数字产品的版权保护和内容认证的需求也变得愈加迫切。数字水印技术突破了传统版权保护方法的限制，为数字作品版权保护提供了的一种有效的技术手段。　　本文结合奇异值分解、混沌加密、小波分析、Contourlet变换和人类视觉系统等理论，提出了两种基于奇异值分解的鲁棒性数字水印算法：　　1.针对常规的小波域水印算法自适应性差的缺陷，提出了一种新的基于奇异值分解和人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法。首先对载体图像进行二级DWT变换，然后对特定的中频子带进行分块并对每块做奇异值分解，最后将Logistic混沌加密后的二值水印信息嵌入到每块的最大奇异值中。嵌入的强度根据HVS原理自适应地进行调整。　　2.针对常规的 Contourlet域水印算法抗几何攻击性差的缺陷，提出了一种基于图像特征点和人类视觉系统的 Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行 Contourlet分解，在低频子带分块并对每块进行奇异值分解，然后根据HVS原理自适应地将加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中，最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印载体图像的特征点。提取水印的时候利用受攻击前后的特征点矫正图像的几何变形。　　本文在MATLAB R2010b平台下进行了大量的仿真实验。实验表明，本文提出的算法不可见性好,鲁棒性强，能有效地抵抗常见的图像攻击。