随着信息技术和计算机网络的飞速发展,数字多媒体信息的存储、复制与传播变得非常方便,人们的日常生活与工作越来越趋向于数字化和网络化。而由此引发的信息安全问题、盗版问题和版权纷争问题已成为日益严重的社会问题。在此背景下,数字水印作为一种可在多媒体数据中隐藏信息的技术得到了学术界、产业界及政府部门的广泛关注盲水印算法由于较高的应用灵活性被得到普遍的关注。而量化索引调制(Quantization Index Modulation) QIM技术正是典型的一类盲水印算法。它在计算复杂度与算法实现上的显著优势使其得到了广泛的应用。扩展变换抖动调制(Spread Transform Dither Modulation, STDM)作为QIM数字水印系列的一个重要扩展,对于普通信号处理攻击具有较好的鲁棒性。本论文在STDM数字水印算法的基础上,在嵌水印图像视觉质量的提高和多幅水印的同时嵌入两个方面进行了研究。取得以下主要成果：1、通过分析扩展变换抖动调制(STDM)水印理论与现有的视觉模型,提出了一个新的方法将修正的视觉模型与扩展变换抖动调制相结合。即将载体向量的视觉冗余向量沿某方向进行投影以此来获得载体向量在该方向上的最大不可见改动,从而可以自适应的计算出STDM中所使用的量化步长。实验结果表明,所提出的基于投影步长的方法可以更好的将视觉模型与STDM相结合,从而大大提高嵌水印图像的视觉质量。与目前其他基于STDM的水印算法相比,我们所提出的算法在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩方面具有较高的鲁棒性。将此算法应用于视频的逐帧保护中,其在抗击视频压缩方面具有较好的性能,能够在极低码率下实现水印认证。2、在深入研究STDM单水印算法与DM调制原理的基础上,提出了一个新的多水印算法。它将原有的STDM单水印理论进行了扩展,使其应用于多水印领域。它可以向载体的同一位置、同一变换域嵌入多幅水印,并且在检测端,嵌入的多幅水印可以各自独立的被检测出来。另外,通过研究DM调制器的性质和所提出的多水印算法,我们进一步提出了一个优化算法。实验结果表明,所提优化算法可以大幅提高嵌水印图像的视觉质量,并且所要嵌入的水印越多,图像质量提升的越大。另外,我们还讨论了算法的几个典型应用,并且针对图像历史管理提出了基于所提算法的连续水印嵌入技术。与目前已有的同类多水印算法相比,所提出的多水印算法拥有更加广阔的应用范围,并且在对抗高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和图像倍增方面具有明显的优势。