数字多媒体与互联网技术的快速发展，给人们的生活、学习和工作带来便捷之时，又引发了侵犯隐私、盗用版权等非法行为的发生，这也使得古老的信息隐藏技术逐渐成为当前信息安全领域研究的热点。信息隐藏分为数字水印和隐写术两大类，数字水印技术是一种通过在数字媒体中嵌入保护信息，以标明载体本身的一些信息：而隐写术则是在公开的媒体中进行机密有效的数据通信。 信息隐藏的媒体可以是图像、声音、视频或者文字等，对于数字图像的隐写算法可以分为空域和变换域两类嵌入方法。空域方法在嵌入时，直接修改像素灰度值或者调色板索引值；而变换域嵌入方法首先将像素灰度值转换到频域或者其他域，然后将秘密信息嵌入到这些变换系数上，最后再经过逆变换还原出密文图像。典型的变换方法包括DFT、DCT和DWT。基于DCT的嵌入方法主要是针对JPEG有损压缩图像，目前，对这类图像隐写算法的研究较多，而JPEG无损压缩图像隐写算法的研究却很少被人们关注，只有学者提出了与之相关的基于预测编码(PCB，Predictive-Coding-Based)的隐写算法。因此，本论文主要针对JPEG无损压缩图像提出了隐写算法，同时还提出了另一种与预测编码相关的基于混沌映射的图像隐写算法。 本论文首先介绍信息隐藏领域的背景知识，包括隐写术的历史、发展及特征等，然后详细介绍了三种隐写分析算法：x<2>检测算法、RS检测算法及SP检测算法，以作为本论文所提出的隐写算法的安全性的测评工具。为了能够在JPEG无损压缩域上实现数据嵌入，本论文还回顾了数字图像编码的相关内容，包括预测编码、哈夫曼编码以及JPEG压缩编码等。在此基础上提出了基于预测编码的JPEG无损压缩图像隐写(JLS，JPEG Lossless image Steganography)算法。 JLS算法不但提高了PCB算法的密文图像质量和抗隐写分析能力，而且首次将PCB算法运用到JPEG无损压缩图像，直接在JPEG无损压缩域上嵌入数据，使得PCB算法能够由学术研究转向实际应用。JLS算法在数据嵌入时采用模运算，不但降低了对载体图像的改动，保持了较高的密文图像质量，而且使得嵌入的数据既存在于压缩的JPEG码流中，又存在于解压缩后的密文图像中。交替变化(间隔增大或减小)的嵌入方法，很好地保持了密文图像预测误差的统计特性，因而能够抵抗各种基于直方图分析的攻击。隐写分析算法通常是分析嵌入域的统计特征，以侦测隐藏信息是否存在。如果攻击者无法获得嵌入域的统计特征，那么就很难对隐写算法造成有效攻击，正因如此，在研究JLS算法的过程中得出另一种基于混沌映射的图像隐写(CBS，Chaos-Based image Steganography)算法。该算法的嵌入操作与JLS算法类似，首先根据密钥对载体图像进行混沌置乱：然后将秘密信息嵌入在置乱后图像的相邻像素的差值中；最后对嵌入后的图像进行混沌复原得出密文图像。如果攻击者没有正确的密钥，那么就无法得到嵌入时的置乱图像，也就不可能分析相邻像素差值的统计特性，因此很难侦测到隐藏信息的存在，从而提高了算法的安全性。CBS算法的另一个优点是嵌入操作本身就是一种加密，因而秘密信息可以直接以明文嵌入，既提高了算法安全性，又简化了嵌入与提取操作。 本论文还从应用的角度，将JLS算法封装成C++的类，这样不但方便了实际应用，而且还积累了研究成果，为后续的研究工作做了铺垫。