作为版权保护和秘密通信的有效方法,视频信息隐藏技术引起人们的极大关注。基于视觉特性的视频信息隐藏具有重要的研究价值和广阔的应用前景,其主要难点是如何建立视觉感知模型并用以指导视频信息隐藏。论文从人类视觉系统感知出发,提出基于视觉感知模型的视频信息隐藏和隐藏分析方法；针对目前压缩视频载体得到普遍应用这一现状,开展了压缩域信息隐藏算法的研究。本文的主要工作和创新如下：1)利用压缩域Huffman码字的冗余性提出一种基于VLC映射的盲提取信息隐藏算法。通过改进VLC配对及映射的方式,建立映射前后码字之间的一一对应关系,使得秘密信息的提取无需原始载体辅助,同时较好地保持了隐藏秘密信息后文件的大小。2)提出一种基于图像边缘检测的隐写算法。本文对Sobel算子进行修改得到隐写适用梯度模板,通过梯度方向与梯度幅值的计算得到每个像素对应的容量因子。对算法的不可感知性和隐藏容量进行实验分析,并与其余四个基于人类视觉特性的隐写算法进行比较,实验结果表明本文算法具备良好的不可感知性。3)提出一种基于视觉感知模型的大容量视频隐写算法。视觉感知模型由多参数空间对比灵敏度函数,基于DCT块分类的对比掩蔽效应及运动注意机制三部分组成,较好地模拟了人类视觉系统对视频中不同区域的感知区分度。实验结果表明本文算法在保持较好不可感知性的基础上,可以隐藏较大容量秘密信息。4)针对基于视觉感知模型的视频隐写提出一种分析算法。采用基于分块的帧间共谋技术获取秘密信息估计帧,并与由视觉感知模型提取的失真掩蔽测度分布图相比较。两幅图像的相似度计算及分类分别采用图像检索和支持向量机技术。实验结果表明本文分析算法在隐写强度适中的情况下可以获得90%左右的检测正确率。