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,开展了视频及图像信息隐藏算法的研究。本文的主要工作和特色如下:1)提出一种空域频域相结合的大容量图像隐写算法。本文利用了人眼视觉感知模型分别对频域和空域的嵌入容量因子进行拟合。在频域中,采用相对灵敏度函数和纹理掩蔽效应相结合计算8x8DCT变换系数的隐写容量,再整合到8x8分块;在空域中利用边缘检测计算每个像素的隐写容量进而整合到8x8分块,通过容量对比,对分块选取容量更大的方式进行嵌入。实验部分,对不可感知性和隐写容量进行了评测,实验结果表明本文算法具备良好的不可感知性和较大的隐写容量。2)在H.264视频编码框架下,提出一种基于CSF不敏感频率系数的视频隐写算法,通过计算4x4变换块所包含的不敏感频率个数,对4x4块进行分类,最后通过秘密信息比特位指导4x4变换块不敏感频率系数的舍弃和选取。实验中进行了隐写容量测试,信噪比损失测试和视频压缩码流大小测试。实验表明,本算法在损失信噪比较小的情况下能嵌入较多的信息,并能保持原视频编码器的压缩特性。3)提出一种基于CSF函数下不敏感频率的量化误差补偿隐写算法,该算法依然在H.264视频编码框架下,利用宏块的运动特征,判断4x4变换块中所包含的不敏感频率成分。对非零不敏感频率系数进行求和,利用秘密信息比特位选取量化误差最小的系数进行嵌入,通过改写非零不敏感频率系数算术和的奇偶性达到隐写的目的。实验表明,本算法能在损失较小信噪比的同时获得较大的隐写容量。