随着信息技术的飞速发展和互联网通信的不断普及,信息安全在信息领域的重要性日益显现。可逆信息隐藏作为信息隐藏中的重要分支,在医学、军事、法律等敏感数据领域发挥着重要作用,而基于数字图像载体的可逆信息隐藏算法也成为了国内外研究者高度关注的方向。可逆信息隐藏是通过修改数字图像对秘密信息进行嵌入,并且在隐秘信息提取后,能完全无损地恢复载体图像。目前国内外学者提出了大量的可逆信息隐藏算法,本文研究和分析了主要的可逆信息隐藏算法,并对这些算法作了改进,旨在保证图像质量的同时提高载体图像的隐藏容量。论文的研究内容分为以下三个部分:(1)基于相邻像素差值的可逆信息隐藏算法。该算法在图像分块的基础上,对分块图像做不同顺序的扫描,对扫描路径中相邻两个像素值做差值运算,并统计差值的直方图。根据不同扫描顺序得到的差值直方图,选取峰值数量更多、像素分布更加集中的直方图,然后对其利用经典的直方图修改算法进行秘密信息嵌入。仿真实验结果表明,该算法能大大地提高隐藏容量。(2)基于边缘预测误差的可逆信息隐藏算法。该算法运用四个方向的相邻参考像素预测每个嵌入像素的像素值,再将预测值与嵌入像素作差值运算得到预测误差值。对预测误差设定正负阀值进行筛选,选取符合嵌入条件的像素进行嵌入,嵌入过程通过扩展预测误差值将秘密信息比特嵌入至载体图像的像素中。仿真实验结果表明该算法不仅能获得较大隐藏容量,而且能保证秘密图像更小的失真。(3)基于插值与差值扩展的可逆信息隐藏算法。该算法将载体图像分为参考像素与嵌入像素两大类,将嵌入像素周围的参考像素运用传统的双线性插值方法计算预测值,利用嵌入像素与插值像素的差值嵌入秘密信息。对于大容量秘密信息通过设定阀值筛选参考像素,对参考像素进行二次秘密信息嵌入。实验仿真结果表明该算法相对于之前的差值扩展算法在隐藏容量和质量两方面都有很大地提升。