数字网络地快速发展，人们可以很轻松的从网络平台上获得音频、视频和图像等信息，而随着现代化脚步地迈进，版权问题越来越受到人们地重视，数字水印技术就是在这样的背景下发展起来的。数字水印的基本思想是通过特定的算法把水印秘密地嵌入到多媒体信号当中，且嵌入的水印不会影响原始多媒体信号的感知效果。数字水印在这几年中得到了快速地发展，特别是图像数字水印，而视频数字水印发展还相对滞后，由于视频信号比图像信号的复杂度要高很多，图像水印当中的一些优秀算法并不能直接运用到视频水印算法中，可见，研究视频水印算法有很好地市场价值，但也是一项富有挑战性的研究课题。　　 首先对图像水印进行研究，视频水印与图像水印之间的联系非常紧密。研究的水印算法是基于变换域的，通过对常见水印算法的大量仿真分析对比，得到的DWT-SVD水印算法有较好的鲁棒性和透明性，其中的一些关键算法可以运用到视频水印当中。　　 视频的复杂性要求水印有良好的实时性，而伪三维DCT变换与QIM系统相融合的算法可以较好地满足这一特性。从视频帧集合中提取帧的Y分量，对其进行伪三维DCT变换，通过QIM系统对视频信号和水印信号进行分析，嵌入的水印为自适应嵌入方式，提取水印算法为盲水印算法，这样地融合一方面降低了算法的复杂度，一定程度上满足了水印算法实时性的要求，另一方面，融合算法地应用使嵌入的水印有较好的鲁棒性，可以抵御多种攻击。　　 DWT优化后的DT-CWT变换与SVD分解的融合水印算法，可以较好地抵御针对视频水印的攻击手段，特别是帧删除、帧交换和帧平均等。DT-CWT变换后的信号有良好的重构效果，SVD分解后的奇异值几乎不会随信号变化而变化，对视频中的Ⅰ帧进行水印嵌入，Ⅰ帧在视频中相对稳定，提取水印算法为半盲水印算法，需要记录水印嵌入时的一些信息。　　 为了验证算法的性能，对研究的视频水印算法进行了充分的测试实验和分析对比，通过仿真分析和数据计算，表明了文章的视频水印算法有较好的实用性，最后，总结全文并给出了下一步的研究方向。