隐写算法主要注重的是感知度、安全性、嵌入容量三个指标,高嵌入容量、低感知失真和高安全的隐写算法设计是目前研究的重点与难点。这些难点也使隐写算法从最初的最低有效位发展到多像素嵌入,进而演变成基于图像特征的隐写。本文针对不同图像特征提出了三种不同的隐写算法,主要围绕隐写算法的感知度、安全性、嵌入容量与嵌入时间进行研究,最后研究成果如下:1.提出了基于代数多重网格结合钻石编码的隐写方法。首先用代数多重网格把图像的像素分成粗细网格两个部分,然后再结合钻石编码把秘密信息分别嵌入到粗细网格两个像素序列中。最后算法选择钻石编码k值等于1与2,提出了三种隐写方案。在相同嵌入率的条件下与最低有效位置换、最低有效位匹配、原钻石编码和自适应边缘检测隐写算法相比,以及用图像结构相似性与一阶Markov安全指标作分析表明,该隐写方法能够保证图像感知度,同时提高载密图像的安全性。2.提出了基于Canny边缘检测的隐写方法。因为图像边缘点地变化随着Canny边缘检测的阈值改变,以及边缘像素嵌入秘密信息相对非边缘像素不易被察觉,所以通过阈值迭代使Canny边缘检测的边缘像素序列最大化,然后选择钻石编码k值等于1作为嵌入算法。最终同等嵌入率下该方法有较高的峰值信噪比值,安全性方面首先提取载密与原始图像的特征,然后用支持向量机训练计算最小平均分类错误率,计算的值与最低有效位、原钻石编码k值等于1和自适应边缘检测隐写算法比较,嵌入容量变大时提高了安全性。3.从隐写算法的容量与嵌入时间考虑,设计出了基于性能的边缘检测隐写算法。嵌入时按照采用替换像素最低有效位的一位或多位信息,以及边缘像素序列嵌入秘密信息大于非边缘的原则。最后在保证图像感知度的条件下,边缘检测隐写算法的最大嵌入容量都大于1.5bpp,同时当嵌入容量为1.0bpp时,嵌入时间都小于1.55秒,因此体现出了边缘检测隐写算法的实用价值。