随着云计算与云存储技术的高速发展,越来越多的人们选择将大量数字图像数据存放到云服务器中。为保护这些图像信息的隐私,用户通常将图像进行加密后再上传到云端,而大量无意义的密文图像会为云服务器端对这些数据的存储和管理带来额外的损耗。因此,近年来密文图像中的可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Image,RDHEI）受到了研究人员们的关注。然而,传统的RDHEI方法在加密和嵌入等方面存在不足:如加密安全性低、可嵌入数据量少、仅有单个云服务器端参与数据隐藏等。为了解决这些不足,本文首先设计了两个基于秘密共享的高安全性加密方法:带密文反馈模式的秘密共享（Cipher Feedback Secret Sharing,CFSS）和基于矩阵的秘密共享（Matrix-based Secret Sharing,MSS）;然后从这两种方法出发,设计了两个新型的RDHEI方法,即CFSS-RDHEI和MSS-RDHEI。设计的两种方案中加密方法具有扩散特性并有多个数据隐藏者参与,提高了整体方案的安全性和鲁棒性,并理论的证明了MSS方法的可靠性与安全性。算法CFSS-RDHEI采用像素高位预测的方法来提供额外数据嵌入空间。为提升可嵌入容量,首先通过粗略估量图像的光滑程度来决定不同图像的最优可预测高位层数。同时,使用前缀编码、游程码压缩等方法来尽可能的减少辅助信息的大小,从而得到较高的嵌入率结果。和已有的同类算法相比,CFSS-RDHEI产生的密文图像尺寸更小,能在不同阈值参数下均提供稳定且大量的嵌入容量,且安全等级更高,能抵御多种常见安全攻击。算法MSS-RDHEI则是一种在加密后空出嵌入空间的方法。在这类方法中,图像加密前无需过多的预处理操作,有更广泛的适用范围。在MSS-RDHEI中,首先使用以像素块为单位的MSS图像加密使密文图像能在不泄露原始图像信息的条件下保留一定的数据冗余。然后设计了能充分利用相邻像素相关性的块误差混合编码方法,使MSS-RDHEI能对密文图像进行更高效的编码和压缩以提供更大的嵌入空间。性能评估表明MSS-RDHEI能在保证安全性的前提下,在不同块大小时均提供可观的可嵌入容量。