随着多媒体网络的普及，数字化媒体的传输和获取变得越来越便捷。尤其是对于多媒体信息的保护问题越来越受到人们关注。数字水印作为近年来应对版权保护等相关问题的一种新的智能方法被提出来。数字水印的中心思想就是直接把要隐藏的信息嵌入到媒体中，方法是对媒体进行略微的修改。当提取水印的时候如果能够从嵌入水印的媒体中正确提取水印，我们认为它是“合法”的或者说是受版权保护的。数字水印在是否可见上可以分为可见水印和不可见水印，本文讨论不可见水印。我们讨论的不可见水印有几个基本要求：1．鲁棒性：要求信号在通常的攻击下不易被去除嵌入水印的信号，在遭受到一些信号处理的攻击以后水印仍然是存在的。一些常见的攻击包括，压缩攻击，几何攻击，信号增强减弱攻击，裁剪攻击等等。同时对于恶性攻击，也就是破坏者想直接破坏水印的攻击，也要有较好的健壮性。2．透明性：要求水印信号嵌入到宿主信号以后，对宿主信号的视觉影响不是很大，一般是在人的感知能力之下的，也就是说是不可见的。3．安全性：隐藏算法有较强的抗攻击能力，即它必须能够承受一定程度的人为攻击，而使隐藏信息不会被破坏。信息被隐藏在多媒体内容中，并不因文件格式转换而丢失，且未经授权者不能检测出水印。本文从以上三方面出发，对数字水印算法进行相应的研究，提出了基于小波变换域的水印信息分散嵌入方案，同时在水印信息嵌入之前进行置乱处理，然后对水印进行一级小波变换，选择变换后的低频支图信息作为待嵌信息。主要的研究内容包括：1．数字水印系统的通用模型，特点及分类等，然后研究了水印嵌入和提取的一般方法，接着研究了水印系统的评价基准。2．数字水印的数学基础。数字水印通常在一定的变换域内进行，近些年来各种变换相继建立起来，我们研究了小波变换的理论为我们的后续工作打下了良好的基础。小波变换由于具有时频分析的特点受到人们的广泛重视，另外它也被应用到了JPEG2000压缩算法，对水印算法经受压缩攻击等有良好的免疫性。同时通过对小波分析的研究，使我们具有了很好的空间概念，为发展新的小波变换做好了准备。3．人类视觉系统(HVS)。首先我们根据人眼的生理特征从生理方面描述了人眼视觉的特征。对于它的研究可以使我们的水印具有更好的视觉效果，这个是我们工作的前提条件。然后根据Waston的视觉模型可以推导DWT域内的JND计算方法。通过计算JND我们可以提高水印的嵌入强度和视觉效果。最后，通过分析小波变换得知，小波分解与人眼接收图像信息的特性大致相同，所以在小波域嵌入水印信息最能充分利用人眼视觉系统的特性。4．首先对小波变换域的系数能量进行分析讨论，然后解决了小波域嵌入水印信息的区域选择问题。最后提出了基于小波域的数字水印算法思路。5．提出了一种基于小波变换和图像置乱的数字水印算法，首先对水印信息进行图像置乱，然后对图像水印信息的概貌图和载体图像均实施小波变换，然后在小波域进行水印的均匀分散嵌入。我们通过实验对算法实施几何攻击、加噪声、模糊、锐化、滤波、压缩等攻击后水印的提取进行检验，结果显示该算法表现出了良好的特性，所提出的水印信息能够接受验证。最后在文章的末尾总结了本文的工作以及心得体会，提出了以后所要努力的目标和方法。