密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted image,RDH-EI)是以一种可逆的方式将附加信息隐藏到加密后的图像中,并保证附加信息可被无差错提取,原始图像可无失真恢复的技术。该技术可有效的应用于云存储中,用户将密文图像上传至云端,云管理者可利用RDH-EI技术将相关信息隐藏到密文图像中以提高密文图像的管理效率。随着云技术的发展,云管理者对密文图像隐藏信息的能力需求变高,用户对图像安全性和信息完整度要求也越来越高。为满足该要求,本文以密文图像安全性、信息隐藏容量以及解密图像质量为主要的研究对象,提出了两种可分离的RDH-EI算法,主要的研究工作如下:以基于低位翻转的RDH-EI算法为基础,提出一种抵抗唯密文攻击的可分离密文域可逆信息隐藏算法。图像拥有者将图像不重叠地分块后,采用不同的密钥分别异或加密块内像素的高3位和低5位,再进行块置乱加密进一步增强密文图像的安全。信息隐藏者利用像素的波动性和无损压缩技术可有效的腾出较大的空间,翻转像素的低3位隐藏附加信息,并通过记录像素的波动性来保证附加信息可以被正确的提取。图像接收者既可无差错地提取附加信息,又可无损恢复原始图像。为了验证算法的有效性,选取uncompressed color image database图像集中的图像进行实验,结果表明,在数量为20,50,70,100的密文图像集上实施唯密文攻击,所得流密码正确率均为50%左右,有效的提高了算法抵抗唯密文攻击的能力;同时与现有的3种同类算法相比,该算法的信息隐藏容量分别提高了约240.85%,145.69%,148.21%,且得到的解密图像质量均提高约5d B。为了进一步提高信息隐藏容量,在上述的算法基础上,提出一种基于失真值排序的密文图像可逆信息隐藏算法。信息隐藏者通过翻转像素的低4位隐藏附加信息,可提高波动函数的精确度,从而提高信息隐藏容量;并采取失真值排序策略,将可隐藏信息的像素按照失真值的大小升序排序,优先在失真值较小的像素中隐藏附加信息,以提高解密图像质量。在图像接收端,可先提取附加信息后恢复原始图像,也可先进行图像解密,再提取附加信息。实验结果表明,一方面,该算法可以完全正确的提取附加信息和恢复原始图像;另一方面,提高了信息隐藏容量,能够获得质量较好的解密图像。同时,基于Matlab设计了GUI仿真系统,直观的说明了算法的有效性和可行性。