数字彩色图像种类繁杂,其数据量随着互联网规模的增长日益繁多,但是许多图像处理工具能够方便快捷的对这些数据进行非法复制和修改,为防止这一现象的发生,必须采用一些机制来保护数字彩色图像数据,最主要的方式就是采用图像数字水印技术。灰度图像水印技术比较成熟,但没有涉及到彩色图像中的颜色空间及通道选择问题,灰度图像水印的成熟技术不适合直接应用于彩色图像中,本文利用彩色图像水印中的颜色空间及通道选择特性,结合小波变换原理和奇异值分解提出了两种彩色图像水印算法。提出了小波域视觉模型引导的分块奇异值彩色图像水印算法。考虑到RGB空间色彩通道的相关性较高,先将原始RGB彩色图像转变到只由亮度和色度组成的的YUV色彩空间。对YUV空间中能量组成较高的Y分量进行进行一级小波变换,并按所需要嵌入水印的大小对其进行分块。通过对各块中高频的最大奇异值进行修改完成水印的嵌入,嵌入强度由小波域视觉模型决定,该模型由亮度敏感度、频率敏感度、纹理掩蔽特性、对比度掩蔽特性等组成。通过仿真实验发现水印化图像的峰值信噪比保持在50.2765db,拥有较好的保真度,并且对诸如噪声、旋转、剪切等攻击具有很强的鲁棒性。提出了一种结合小波变换和奇异值分解的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是：先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解,然后将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像进行奇异值分解,最后将水印信息分解后的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波分解系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度做自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。该算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性做了较好的协调,是一种较稳健的算法。两种算法分别研究了通过修改分块奇异值的块中最大奇异值及整个图像的全局奇异值的方法。充分利用小波变换的多分辨率特性和奇异值分解的良好稳定性,通过分析和仿真实验表明水印的不可见性及鲁棒性方面都有较好的性能。