本文主要研究数字图像水印算法。介绍了数字图像水印的起源和概念；阐述了其特征及应用领域；在对现有自适应图像水印算法充分分析的基础上，将水印信号的处理过程分为预处理和后处理两个过程。本文的主要贡献是针对两种不同类别的水印信号，分别设计了应用于不同场合的两种自适应图像水印算法。 第一种算法以人类视觉特性为基础，二值图像为水印信号，提出了一种基于DWT和DCT相结合的图像水印新方案。为了保证算法的透明性，提高鲁棒性，算法对提取出的水印信号经过Hopfield网络进行后处理恢复，提高了水印提取的准确度。仿真结果表明：该算法可以准确地恢复出水印信号，并能有效地抵抗噪声、篡改、滤波、剪切以及JPEG压缩攻击。 第二种算法以音频信息为水印信号，根据人耳对倒谱系数敏感程度的差异，提出了基于人耳听觉特性的一种图像水印算法。算法通过选择适当的倒谱系数，将音频信号嵌入图像的二维倒谱域中。仿真结果表明：该算法透明性和鲁棒性良好，能够对抗常见的图像处理操作。 以上两种方法可用于数字图像的版权保护。