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随着Internet和多媒体技术的发展,大量的数字作品在线上线下传播,侵权事件发生的频率越来越高,保护数字作品的方案被广泛需要,数字水印技术就是保护版权的一种方案。为了寻找最优化的水印保真度和鲁棒性,本文首先对数字水印技术的框架进行综述,其次,为了在Contourlet域里寻找合适的嵌入位置和嵌入强度,对Contourlet变换进行理论介绍。然后提出了两个基于Contourlet变换的数字水印算法,通过实验仿真,证实了本文提出的水印算法在水印的鲁棒性,保真度和安全性方面有不错的性能。本文的创新点包括：(1)分析了Contourlet变换的理论基础,研究出Contourlet变换新的特性,为在Contourlet域里嵌入水印信息提供理论基础。(2)提出基于Contourlet系数虚拟树结构和FOA-SVR的自适应鲁棒数字水印算法。为了在Contourlet域里结合机器学习算法自适应地选择水印的嵌入位置和嵌入强度,克服Contourlet变换最后一层低频子带没有被划分的缺陷,给出一种Contourlet系数虚拟树结构的具体构造方法。基于该构造方法,结合混沌序列,利用果蝇算法优化支持向量回归机的参数,选择合适的水印嵌入位置和嵌入强度,嵌入水印信息,使水印的鲁棒性、保真度得到提升。(3)提出了一种新的基于喷泉码和人眼视觉系统的在Contourlet域的扩频数字水印算法。为了更好地在Contourlet域里选择合适的嵌入位置和嵌入强度,提出了基于人眼视觉系统的针对Contourlet变换的视觉掩蔽。利用此视觉掩蔽在Contourlet域里选择适当的嵌入强度和嵌入位置来嵌入水印信息,提高了保真度。采用喷泉码编码对水印图像进行预处理加密,增加安全性与译码率。利用扩频水印技术来增强水印算法抵抗常见水印攻击的能力,提高鲁棒性。