随着互联网技术和多媒体信息处理技术的高速发展,数字图像得以在网上广泛传播,图像盗版和恶意篡改的现象频繁发生。鲁棒水印技术是目前图像版权保护中最有效的方法之一,越来越受到人们的重视。然而,现有绝大多数鲁棒图像水印算法都是针对灰度图像,直接用于彩色载体图像的水印算法较少,本文的研究重点主要集中在设计鲁棒性更好的数字彩色图像水印算法。为了进一步提高水印的不可见性和鲁棒性,本文对现有基于Contourlet变换图像水印算法在无攻击条件下不能完全正确提取嵌入水印信息原因进行深入分析,设计了一种基于Contourlet变换的彩色图像鲁棒盲水印算法。该算法首先对彩色图像R、G、B三通道分别进行非下采样Contourlet变换,并对获取低频系数矩阵并进行4×4不重叠分块;然后,在每个4×4块系数求和并量化,将水印信息基于密钥随机嵌入到量化后的低频分块中,并对嵌入水印系数块的图像数据进行溢出检测,对存在溢出的系数块进行重新嵌入。实验结果表明,本章所提算法在抵抗图像JPEG有损压缩、JPEG2000压缩、中值滤波、旋转、缩放、模糊和加性噪声等常见图像攻击方面具有较强的鲁棒性。针对现有很多图像水印算法在执行效率不高,本文设计了一种基于Hessenberg分解的高效率彩色图像鲁棒盲水印算法。首先将受保护彩色图像的R、G、B三个通道分别进行4×4无重叠分块;接着利用密钥选取图像块进行纹理化处理;然后对预处理后的图像块进行Hessenberg分解;最后,在Hessenberg矩阵的第二行第二列元素中量化嵌入水印信息,并在水印嵌入的过程中加入了图像数据溢出检测机制。大量的仿真和对比实验结果表明,与其他相关方法相比,该算法具有更高的水印不可见性,并且在抵抗最常见的图像攻击时具有更强的鲁棒性。相比其他基于Schur分解和奇异值分解的方法,该算法具有更低的计算复杂度。