“互联网+交通”给人们生活带来了便利的同时也带来了很大的信息安全问题。在交通运输系统中最常见的是通过数字形式的多媒体信息进行信息交换,过程中会允许第三方访问所有类型的多媒体信息,这也就意味着在用户参与智能交通运输系统时,可能泄露乘客的个人身份信息,给乘客的生活带来很恶劣的影响,甚至给相关公司和部门带来巨大的经济损失。因此,急需有效的技术增强交通运输系统中互联网信息的安全性。可逆信息隐藏技术可有效解决上述问题。可逆信息隐藏算法不仅可以把正确提取出嵌入数据,还能无失真恢复出原始载体图像。将可逆信息隐藏算法应用到交通运输系统中,可以辨别电子客票的真伪,维护版权,保护乘客的个人信息。Joint Photographic Experts Group（JPEG）凭借其较高的压缩比和令人满意的视觉效果,是日常生活中应用最广泛的压缩格式。然而,JPEG是通过降低图像中的冗余信息来达到数据压缩的目的,这就必然会导致在JPEG图像上进行信息隐藏时很难获得较高的嵌入容量。此外,嵌入秘密信息会导致JPEG图像的文件大小增加。因此,在保证嵌入容量的前提下,如何设计可逆的信息隐藏算法来减小嵌入失真和保持图像的文件大小增长是当前可逆信息隐藏研究的一个热点及难点。本文在保证算法的可逆性和追求高的嵌入性能的前提下,对可逆信息隐藏算法进行了以下研究:针对一维直方图无法利用相邻像素间的相关性的问题,提出了一种基于JPEG图像的自适应系数选择的多个二维直方图的可逆信息隐藏算法。该算法取中低频带中相邻的系数组对构造多个二维直方图,并设计了四种映射方式。根据需要提供的嵌入容量和每个二维直方图的特点,自适应的为每个二维直方图选择率失真性能最好的二维映射,极大的减小了嵌入失真和嵌入后的文件大小增长。针对嵌入在不同的平滑度位置带来的失真和文件大小增长不同以及多直方图可逆信息隐藏算法中计算复杂度高的问题,提出了一种基于JPEG图像的多个二维直方图的高效自适应可逆信息隐藏算法。为了提高率失真性能,首先为不同的二维直方图自适应的选择不同的平滑度阈值,平滑度高的位置组对优先用于信息嵌入;其次,每一个二维直方图将从多种映射方式中自适应的选择最优的映射以达到较高的率失真性能。最后,为了快速的求解,本文提出了使用改进的离散粒子群算法（Improved Discrete Particle Swarm Optimization,IDPSO）解决该优化问题,这种寻优方式极大的降低了时间复杂度。针对以上所提出的算法,本文实验测试了不同的数据集,分别对单张图像的嵌入性能和不同数据集中多张图像的平均嵌入性能进行了比较。根据实验结果,对图像的视觉质量、嵌入前后的文件大小变化等各方面的表现进行评价,对算法的可行性和优缺点进行了分析和总结,并给出了下一步的研究需要解决的方向。