加密图像的可逆信息隐藏算法（Reversible Data Hiding in Encrypted Images,RDHEI）是一种有效的图像加密后嵌入附加数据、无错误提取附加数据且无损重建原始图像的技术。此算法在军事通信、医疗诊断、司法取证等领域有非常广泛的应用。云计算的快速发展促进了各种应用的发展。同时多媒体数据也面临着机密性、认证性和完整性等安全问题。因此保护多媒体数据已成为一项重要的任务。数字图像安全在各项领域都发挥着重要作用,尤其是在一些高度机密的领域。图像加密和可逆数据隐藏是目前保护图像数据的两种有效技术。加密图像的可逆信息隐藏算法结合了这两项技术,容许在不知道图像内容或加密密钥的情况下将数据嵌入到加密图像中。研究者们提出了许多先进的算法,但仍存在图像恢复的视觉质量差、数据嵌入率低等问题。为了进一步解决这些问题,提升算法性能,本文提出了两种基于多预测器的加密图像可逆信息隐藏算法,具体研究内容和创新点如下:（1）提出了一种基于分块的多预测器方案,充分利用了自然图像块中的空间相关性。该方案使用16种预测模式,并定义了一个度量块预测性能的函数。接着将最佳预测模式应用于同一块内的所有像素,并记录在预测模式图中。与传统的块预测器使用较小的块不同,本文的块大小设置为8×8,可以实现预测模式图大小和预测性能之间的平衡。（2）利用多预测器预测后,每个块的误差通常接近于零或小整数。在多预测器预测的基础上,利用改进的Huffman编码对预测模式图和预测误差图进行压缩,为数据嵌入腾出更多空间。此算法具有更高的容量和完全可逆性,能够无损地实现数据提取和图像恢复。（3）在多预测器预测的基础上得到预测误差图,利用块置乱对预测误差图像进行加密。加密后预测误差图的值仍接近于零或是小整数,某些前位平面存在大量的“0”,释放了大量空间。结合四叉树分块编码可以在空白区域中嵌入大量的附加数据。此算法很大程度上提高了嵌入率,且在提取数据和恢复图像时能够无损地提取出辅助信息和秘密数据,最终通过辅助信息恢复原始图像。为了更客观地评价算法的性能,本文分别从容量、加密算法安全性、图像质量这三个方面展开,使用了以下几种统计指标对所提的算法进行评价:嵌入率、像素变化率（NPCR）、统一平均变化强度（UACI）、Shannon熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）。此外,分别在BOSSBase、UCID和BOWS-2这三个图像数据库中计算嵌入率,并与现有的一些先进算法进行比较。实验结果表明,本文所提的算法具有良好的性能,嵌入率明显提高。