1993年Tirkel等人提出了“数字水印”这一概念，随后数字水印技术在隐藏标识、防伪溯源、认证和安全隐蔽通信等领域得到了充分的应用。近年来，随着计算机处理速度的飞速提升，以及三维模型形象逼真等优势，使得三维模型广泛传播和使用。三维模型水印作为三维模型版权保护的一种重要技术，目前仍处于起步阶段。所以，研究具有强鲁棒性、高隐蔽性，以及安全的三维模型盲水印算法，成为三维水印目前发展的一个重要方向。　　本文首先阐述了数字水印技术的背景知识、基本概念和主要用途，紧接着分析了三维水印的发展现状及常见攻击方式，并从隐蔽性、鲁棒性、水印容量这三个方面，介绍三维水印性能评价方法。　　然后提出了一种空域和变换域相结合的三维水印算法。近些年来出现了许多空域和变换域的三维水印算法，其中一些水印算法对某些水印攻击具有强鲁棒性，但面对其他攻击表现一般或不尽人意。鉴于此，本文将空域和变换域的水印算法进行有效结合，完成优势互补，实现对多数水印攻击的有效抵抗。该算法根据曲率的大小选取目标顶点，在顶点的一环邻接点上使用基于边长比的水印算法，在二环和三环邻接点上使用基于Laplace矩阵的水印算法，在部分四环邻接点上使用基于面积比的水印算法，利用三种水印算法嵌入相同的水印信息，提高水印鲁棒性。　　最后提出了一种基于球面映射的三维水印算法。该算法的主要思想是将三维模型映射到球面上，根据球面坐标再映射到灰度图像上，接着对灰度图像的像素点进行置换，通过改变每个像素点的灰度值嵌入水印信息。将三维模型映射到二维模型上进行处理，不仅可以应用图像方面的现有的成熟水印算法，而且计算量小，但模型映射位置易受干扰，当受到噪声攻击时，模型的映射位置可能出现较大偏移，效果不理想。为了克服这个缺点，本文采用K-means方法分割三维模型，可以按照实际需要将三维模型分割成K个部分，这K个部分相对稳定，能够减少攻击对映射位置的影响。但受到裁剪攻击时，由于部分顶点缺失，直接用K-means方法得到的分割片段和嵌入时的分割片段会有较大差异。为了解决这个问题，可以对嵌入过程得到的分割片段中心点进行保存，在水印提取时，以这些保存的点为初始中心，应用K-means方法，进行聚类划分。另外，根据球面坐标转换为灰度图像，可以进一步降低模型顶点位置波动带来的影响。