信息隐藏与信息检测技术是20世纪90年代中后期发展起来的作为信息安全领域的一门新兴交叉学科。本文主要的研究内容是以数字图像为载体的信息隐藏技术和信息检测技术。本文对图像信息隐藏技术的基本概念和基本理论进行分析和论述，在研究当前已有信息隐藏算法的基础上，设计了一种分块大容量的LSB算法。该算法结合人类视觉系统的掩蔽特性对图像进行分块，以自适应地嵌入秘密信息。该算法具有较好隐蔽性和较大的隐藏容量。为了在保证图像质量的前提下实施图像的版权保护，结合人类视觉特性设计了一种基于分块的DCT域强鲁棒性算法，该算法具有较强的鲁棒性和较大的隐藏容量。信息隐藏与信息检测是对立的两个方面。本文对图像信息检测技术的基本概念和基本理论也进行深入学习和分析，在研究当前已有信息检测算法的基础上，设计了一种高效的、高精度的、通用性的图像隐秘分析算法。该算法通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征，从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文之间的相关性方面来提取特征，组成特征向量，并采用SVM方法进行分类，实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法，解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。该算法能够检测网络上传播的非法图像。本文的研究、测试结果也表明，隐藏容量、隐蔽性和鲁棒性等性能指标都是相对的，在提升某一指标的同时，可能难以满足其它指标。信息隐藏技术的不同应用有着不同的具体要求，根据实际情况有选择性的增强某一种指标。