互联网技术发展所带来的信息安全问题日渐突出,信息隐藏技术随之成为当下热点研究课题。基于网屏编码的信息隐藏技术因具有良好的鲁棒性和隐蔽性而在众多信息隐藏算法中脱颖而出。本文针对现有算法中信息隐藏容量及识别率低的问题进行以下研究。本文针对现有信息隐藏方法隐藏容量低的问题,提出基于稀疏表示的图像信息预处理算法。基于字典的稀疏分解方法,利用图像具有稀疏性这一特点,可以对图像的关键信息进行线性表示得到稀疏系数,去除图像中的大量冗余信息,缩减图像数据量。经过稀疏分解,信息隐藏系统仅对稀疏系数进行网屏编码,完成信息隐藏。所提算法解决了信息隐藏系统不能满足对隐藏量不断提高的需求问题。实现了单位比特表达更多信息的目的。实验数据验证了所提扩容方法的有效性。针对网屏编码图像识别时,受噪声影响识别率低的问题,本文提出了基于压缩感知和形态学方法的去噪算法。算法有效实现图像去噪的同时对网屏网点进行有效保留并膨胀化,以便于识读。同时对编码图进行基于Gabor小波的倾斜矫正。预处理方法提高了信息识别效率与准确率。实验验证了所提方法的有效性与可靠性。本文通过信息隐藏容量、鲁棒性、隐蔽性和安全性这四个指标,与数字水印、二维码、隐写术这三种信息隐藏方法进行对比。实验数据证明基于网屏编码的信息隐藏方法的优势。