数字图像隐写技术通过特定算法将秘密消息嵌入到数字图像中,以实现隐蔽通信。现有的数字图像隐写技术主要基于单幅载体图像进行隐写,然而随着多媒体技术和社交网络的飞速发展和广泛应用,批量上传和下载图像的行为变得十分普遍,因此近年来多载体图像隐写技术引起了研究者们的关注。多载体图像隐写具有使用多幅图像做载体和可嵌入大量消息的特点,所以多载体图像隐写技术面临的主要问题是如何在多个图像之间合理分配消息从而使得载密图像最难被检测到。本文针对多载体图像隐写中有效载荷的分配问题,从提升嵌入效率和抗检测性等角度,提出了三种多载体图像隐写算法。主要工作如下:1、现有典型多载体隐写算法通过迭代替换嵌入率寻找载体图像的安全容量,载荷分配效率低,为此提出了一种基于动态规划的JPEG图像多载体隐写算法。首先,将秘密消息平均嵌入到多载体图像中,提取平均嵌入后载体图像集以及载密图像集中图像的特征;然后,计算载体图像集和载密图像集特征之间的最大平均差异值,利用载体图像的特征结合动态规划的思想对有效载荷进行重新分配使得载体图像集和载密图像集之间的差异最小,从而提高载荷分配效率的同时降低载密图像的检测错误率;接着,利用基于范德蒙矩阵的数据分解机制解决秘密消息传输过程中的丢失或损坏问题。实验结果表明:将所提算法结合ns F5和J-UNIWARD隐写算法时,与已有多载体特征反向迭代替换算法相比,所提算法的载荷分配时间可以提高4倍,同时提高了载密图像的抗检测性能。2、现有多载体自适应隐写算法选择纹理复杂的图像嵌入秘密消息,但对载体图像纹理复杂度的度量不准确,为此提出了一种基于2D Gabor滤波的JPEG图像多载体自适应隐写算法。首先,利用2D Gabor滤波构造不同方向和尺度上的残差图像,充分提取载体图像特征;然后,对不同残差图像的绝对值求平均,利用平均残差图像的图像失真衡量载体图像的复杂度;最后,根据以上载体图像复杂度的测量结果,选择具有高纹理内容的图像作为选定的多载体图像嵌入秘密消息。实验结果表明:将所提算法结合J-UNIWARD和UED自适应隐写算法时,与现有基于图像残差、基于图像能量和基于图像波动的多载体自适应隐写算法相比,所提算法选择的载体图像并结合J-UNIWARD算法生成载密图像的抗检测性能最高提高了0.8%。3、现有基于图像残差和波动的多载体自适应隐写算法未充分考虑空域图像像素间相关性的特点,生成载密图像的抗检测性有待提高,为此提出了一种基于LBP（局部二值模式）特征的空域图像多载体自适应隐写算法。首先,计算图像的LBP特征,通过直接计算图像像素点差异的方式更准确地描述图像的局部纹理特征;然后,基于LBP特征图像计算图像的熵,利用图像的熵衡量载体图像的纹理复杂度;最后,根据载体图像的纹理复杂度筛选纹理复杂的图像作为载体图像进行多载体图像隐写。实验结果表明:所提算法可以结合WOW和HILL空域自适应隐写算法,与WOW算法结合时所提多载体自适应隐写算法相比基于图像残差的多载体隐写方法提高了1.95%,相比基于图像波动的多载体隐写方法提高了1.82%。最后,对全文工作进行了总结,并指出了下一步有待研究的问题。