随着计算机网络和信息技术的快速发展，信息安全受到了各国的重视，用于保密通信的隐写技术成为了研究的热点。隐写技术作为信息隐藏技术主要分支,通过将秘密信息隐藏到公开的数字媒体中,来实现隐秘信息的传递,因而具有更强的隐蔽性。因此，隐写技术在保障个人、商业、乃至国家的信息安全，都有着非常重要的研究意义和实用价值。基于图像的信息隐藏技术是其重要的研究方向之一，由于JPEG图像以其传输容量大、高压缩比，被广泛应用于传输网络中，以该格式图像为载体的隐写算法发展迅速。本文在前人的基础上，以JPEG格式图像为信息隐藏的载体，并且充分利用人类视觉特性，提出了改进的隐写算法，该算法对嵌入容量和安全性都有所提高。同时对YASS算法进行了详细描述，针对YASS隐写算法中存在的缺陷，提出了一些相关改进，主要的工作如下：第一，根据亮度特性和纹理特性，并结合图像分块，提出一种基于视觉特性的图像隐写算法。该方法利用了人眼视觉系统特性，即亮度和纹理,对每个分块利用该特性，将图像划分为强嵌入区、次嵌入区、弱嵌入区，分别嵌入不同比特的秘密信息；在秘密信息嵌入时,利用噪声可见性函数和像素高位平面加权和，计算每一个分块的亮度,接着再对块中像素进行纹理分类，分类后利用模函数算法将隐藏数据非均匀地嵌入在图像亮度分量的DCT低、中频量化系数中，有效地减少了载密图像与原始图像的视觉差异。实验结果表明，利用人类视觉特性改进的隐写算法，可以有效提高秘密信息嵌入容量、抗检测性能，以及保持较高的峰值信噪比。第二，考虑到YASS隐写算法对抗隐写分析能力的不足，本文提出一种YASS改进算法。该算法提出一种最小化嵌入失真的计算方法,对嵌入块修改后的量化DCT系数进行失真分析，选择失真影响最小的交流DCT系数进行秘密信息嵌入，取代传统方法直观选择前19交流DCT系数。实验结果证明，依据嵌入失真由小到大的顺序选择嵌入信道,在抵抗隐写分析和视觉质量方面都优于原始隐写方法。