随着计算机技术的快速发展和网络的迅速普及，人们的生活和工作变得更加方便，也为数字化信息的传播也开辟了新的道路。越来越多的企业、机关和个人通过网络互相通信和交流，数字文件作为通信、沟通的主要载体，大量的数字信息在网络上传输和共享。但随之而来也出现了一系列的安全问题，人们对通信安全提出了更高的要求。传统的保密通信通过对通信内容加密成密文来达到保密信息的目的，但容易引起监听者的注意。信息隐藏技术在这种情况下应运而生，它将要传输的秘密信息隐藏到不容易引起监听者注意的宿主信息中，并把隐藏后的信息作为传输对象，使其在传输过程中不易被发现。作为信息隐藏的宿主，由于图像的冗余空间相对较大，是目前使用最多的隐藏载体。根据信息隐藏技术应用的不同目的，要求它应分别具备不可感知性、安全性、不可检测性、鲁棒性、高嵌入容量等不同特性。对一般的信息隐藏系统而言，不可感知性、鲁棒性和嵌入容量三个指标之间通常是互相制约的。本文主要针对数字图像信息隐藏算法进行了系统的研究，针对信息隐藏算法中提高隐藏容量的关键问题，结合实际情况提出了自己的解决方案，并对提出的算法进行了仿真实验和分析，论文的主要研究工作如下：在宿主图像分析中，分析了人类视觉系统对图像的掩蔽特性，基于人眼对亮度和纹理复杂区不敏感的特性，分别对宿主图像中两类不敏感区域进行筛选，并提出了结合两类不敏感区域的综合区域筛选方法，使用加权方法对两类掩蔽特性据有选择的侧重，利用阈值确定掩蔽区的数量，决定嵌入容量的大小。图像的较高位平面包含部分图像内容信息，对其进行改变会引起图像发生较大的变化，引起人眼的察觉。在嵌入阶段，利用掩蔽区特性，首先对秘密信息使用Arnold变换进行伪随机排序处理，消除秘密图像信息相邻像素间的相关性。然后使用多位面替换嵌入算法，通过修改图像空间域多个位面的数值将秘密信息嵌入到图像的低位面以及掩蔽区的较高位面，算法有非常高的嵌入容量，并且有较好的不可感知性。为了更大限度地去除冗余，合理有效地利用载体图像的空间，嵌入有用信息，提出了在秘密图像信息嵌入之前，利用图像像素间的相关性构建编码器来进行预测，通过消除像素之间的冗余度来达到压缩的目的。使用预测编码方法对信息进行编码处理后，压缩了表示秘密图像所需数据，将预测编码参数嵌入宿主图像中替代原始秘密信息，以节省空间来嵌入更多量的信息。分析了差值扩展可逆信息隐藏算法的特性，根据差值扩展中的预测误差扩展算法原理，利用相邻像素预测越准确、预测误差越小和嵌入容量越大的特点，提出基于梯度预测的插值扩展算法，通过对预测点的相邻像素值进行测量、计算和比较，判定该点的梯度趋势，根据梯度趋势预测当前像素值，提高预测的准确性，降低预测误差，从而扩大隐藏信息容量。在隐藏方案中改进现有嵌入规则，根据秘密信息的值有选择地修改原始宿主图像，当秘密信息为0时不做改变，以降低对宿主图像的破坏，增加图像的不可感知性。对算法进行的仿真实验结果表明，本算法在增加嵌入容量的同时保证了图像的不可感知性。