③频域算法：该类算法中，大部分算法采用了扩展频谱通信（ spread spectrum communication）技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换（ DCT），然后将水印叠加到 DCT域中幅值昀大的前ｋ系数上（不包括直流分量），通常为图像的低频分量。若 DCT系数的前ｋ个昀大分量表示为Ｄ={ di}，i=1，…，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列Ｗ ={wi}，i=1，…，k，那么水印的嵌入算法为 di=di（1+awi），其中常数 a为尺度因子，控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像 I。解码函数则分别计算原始图像 I和水印图像 I*的离散余弦变换，并提取嵌入的水印 W*，再做相关检验以确定水印的存在与否。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到 DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的健壮性与不可见性之间的矛盾。
另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换（ DFT）或离散小波变换（DWT）转化为相应的频域系数；其次，根据待隐藏的信息类型，对其进行适当编码或变形；再次，根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标，选择某些类型的频域系数序列（如高频或中频或低频）；再次，确定某种规则或算法，用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列；昀后，将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不可能很大，但抗攻击能力强，很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。
④压缩域算法：基于 JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及 VOD（Video on Demand）中有很大的实用价值。相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。下面介绍一种针对 MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。虽然 MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时，在 MPEG-2编码视频数据流中增加用户数据会加大位率，使之不适于固定带宽的应用，所以关键是如何把水印信号加到数据信号中，即加入到表示视频帧的数据流中。对于输入的 MPEG-2数据流而言，它可分为数据头信息、运动向量（用于运动补偿）和 DCT编码信号块 3部分，在方案中只有 MPEG-2数据流昀后一部分数据被改变，其原理是，首先对 DCT编码数据块中每一输入的 Huffman码进行解码和逆量化，以得到当前数据块的一个 DCT系数；其次，把相应水印信号块的变换系数与之相加，从而得到水印叠加的 DCT系数，再重新进行量化和 Huffman编码，昀后对新的 Huffman码字的位数 n1与原来的无水印系数的码字 n0进行比较，只在 n1不大于 n0的时候，才能传输水印码字，否则传输原码字，这就保证了不增加视频数据流位率。该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案会将一个误差扩散和累积起来，为解决此问题，该算法采取了漂移补偿的方案来抵消因水印信号的引入所引起的视觉变形。