隐写与隐写分析是信息安全领域相互对抗的两种技术。现有的隐写分析算法大多都是通过高阶统计特征、图像像素之间的相关性来提取多维特征,然后根据这些特征来进行分类识别。现有的大多数隐写算法没有考虑载体图像像素间的相关性,其隐写安全性有待提高。因此,本文分别考虑了灰色图像像素间嵌密相关性和彩色图像各通道间嵌密相关性对隐写安全性的影响,提出了如下的两种隐写算法:在灰色图像隐写方面,本文提出了一种基于像素相关性增强的灰度图像隐写算法。该算法改变了聚集修改方向策略中的图像分块方式,增强了各个子图中的像素之间的相关性,提高了隐写算法的安全性。现有的聚类修改方向策略将载体图像分解成若干子图像,然后动态更新像素的代价以考虑相互嵌入的影响。然而,该策略只能考虑到部分已经嵌密的子图对当前子图嵌密操作的影响。基于像素相关性增强的灰度图像隐写算法通过改变载体图像的分块方式——补丁分块,充分地考虑了所有的已嵌密子图对当前子图的嵌密影响。实验结果表明,该算法相比于聚集修改方向策略有更好的安全性。在彩色图像隐写方面,本文提出了一个基于通道间相关性增强的隐写算法。该算法在通道间三个对应像素点的修改概率达到一定条件时,通过自适应地调整三个像素点的嵌入失真代价,不同程度地增大其嵌入修改概率,使通道间三个对应像素点尽量同时被嵌入修改。基于通道间相关性增强的隐写算法在考虑彩色图像通道间相关性的同时,可以自适应地分配各个通道容量。实验结果表明,本文提出的彩色图像隐写算法可以有效地将嵌入修改位置集中在纹理区域,使其在抵抗现有彩色图像隐写分析方面取得了较好的性能。