信息科技高速发展,越来越多的数字信息通过互联网等途径广泛传播,这极大地提高了我们学习工作的效率并丰富了我们的日常生活内容。其中,数字图像文件传递了大量的信息,是传播最为广泛的数字信息。然而,由于数字资料的无失真复制性和广泛传播性,使得其版权保护、所有权声明以及文件完整性受到了严重威胁。因此如何对数字信息,尤其是数字图像文件的版权进行保护日益得到人们的关注。对于图像版权保护,目前应用广泛的一项技术是数字水印技术。然而现有的数字水印技术大多是针对灰度图像的,针对彩色图像设计的数字水印技术还较不成熟,因此本文以彩色图像数字水印技术为主要研究内容。现有的彩色图像水印方法多是由灰度图像水印方法扩展得到的,对彩色图像自身特点关注较少,导致水印的设计方法没有与载体图像质量、视觉感知等方面进行良好地结合。针对这种现状,本论文综合分析嵌入水印前的彩色载体图像自身特点,关注于水印嵌入前图像的质量评价与人类视觉系统对图像的感知,提出一种基于彩色图像质量评价与视觉感知模型的嵌入强度自适应的彩色图像数字水印算法。为了对原始载体图像特点全面综合地掌握,本算法分别对其颜色与灰度特点进行分析。CRME彩色图像质量评价方法,是一种由彩色图像的对比度入手,综合分析图像的颜色差异与结构变化,从而给出彩色图像质量高低评价的方法。其计算数值越大,则图像质量越高；计算数值越小,则图像质量越低。Watson模型提出了人眼对灰度图像分块DCT系数变动的感知门限：感知门限值越大,表示视觉敏感度越低；门限值越小,视觉敏感度越高。因此,本算法利用CRME (Color Root Mean Enhancement)彩色图像质量评价方法衡量图像质量,同时利用Watson视觉感知模型去评价其灰度感知敏感度。为了避免图像质量分布不均匀的情况,本算法将图像进行不重叠分块,经过彩色空间转换后,然后在HSI彩色空间色调分量(H分量)的分块离散余弦变换(DCT)系数上嵌入水印,并对嵌入强度进行自适应地设定：使图像质量较高、Watson感知门限值较大的分块嵌入强度大；相反地,图像质量较差、Watson感知门限值较小的分块嵌入强度小。为了验证算法的有效性,我们进行了多组实验,对不同强度的噪声、滤波、几何剪切等攻击下的彩色图像进行水印的嵌入与提取实验。实验结果表明,本论文提出的彩色图像水印算法能够很好地保证图像质量,并能够抗击不同强度的噪声、滤波,以及几何剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。本算法可应用于彩色图像的版权保护相关领域。