数字水印作为一种新的有效数字产品版权保护的技术手段是目前国际上信息安全领域内的一个前沿课题。本文在详细分析数字图像水印技术特点和需求的基础上，从提高水印的不可见性和鲁棒性出发，对现有算法进行改进，探讨了两个新的用于版权保护的DCT域数字图像水印方法。一是针对原有的DCT域明文水印方法进行改进。在水印嵌入的图像DCT域低频系数选取中，由于DC分量所携带的信号能量远远大于其它的低频系数，人眼对于DC系数的改变更为敏感，所以排除DC分量。为提高水印检测过程中相关性检测的可靠性，采用生成正态分布随机变量的Box-Muller方法，水印序列的生成过程中，选用Parktt和Miller的“最低”随机数产生算法，以及L’Euyer的长周期随机数生成算法，该序列可以由正确的密钥重新生成，方便了水印的检测。在水印的嵌入过程中根据人眼视觉系统HVS的特性，对水印后图像进行自适应掩盖，引入了视觉掩盖的校正系数，可以根据水印嵌入的不同具体情况予以调整。二是在明文水印算法的基础上，探讨了实用性更强、无须原始图像参与检测的DCT域盲水印方法，从统计学的角度进行理论分析，给出了相关系数计算公式和门限值计算公式。并在灰度图基础上探讨了彩色图像的水印嵌入。 本文对改进的明文水印方法和盲水印方法均进行了大量的不可见性和鲁棒性实验。实验结果表明，改进后的DCT域明文水印方法具有很好的不可见性，对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性；所给出的盲水印算法虽然在鲁棒性上较明文水印稍微逊色，但其算法简单，使用方便，更具有应用前景。 本文的研究内容属国际相关领域的前沿课题，具有重要的理论意义和应用前景，所给出的方法与实验结果对数字水印的进一步研究，进而开发相关的软件具有重要的参考价值。