随着计算机网络的飞速发展,人们的很多创作成果都是以数字形式进行存储和发布。然而,数字作品极易被非法拷贝、伪造或篡改。在这种情况下,版权保护问题变得十分重要。数字水印作为实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为目前学术界研究的热点。本论文在总结数字水印技术的发展背景和基本理论框架的基础上,就静止图像版权保护问题进行了研究,提出了两种图像水印算法。根据人类视觉系统(human visual system, HVS)的特点,两种算法均选择彩色图像作为载体图像,采用基于自组织映射网络的块分类技术,自适应地嵌入水印。基于小波变换和奇异值分解的自适应图像水印算法首先将原始图像由RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间,提取其Y分量进行互不重叠的8×8分块并对各图像块进行分类,然后将各子块进行一维小波分解和奇异值分解,结合Arnold置乱技术,将置乱后的二值水印序列自适应地嵌入到载体图像各子块的最大奇异值中。不同类型的图像块嵌入强度不同。实验结果表明,算法具有良好的透明性和鲁棒性。基于DCT系数量化的自适应图像水印算法采用分块DCT和块分类技术,首先对原始图像Y分量用自组织映射的方法进行块分类和离散余弦变换,然后将Arnold置乱后的二值水印图像量化嵌入到载体图像的DCT系数中,量化因子随子块类别不同而不同。水印检测过程不需要原始图像的参与。实验结果表明,该算法对高斯噪声、椒盐噪声、滤波、剪切及JPEG压缩等攻击均具有很好的鲁棒性。