互联网和云计算的快速发展,为多媒体信息的传播提供了方便,出于保护数字图像的目的,越来越多的用户将图像加密后存储在云端,云服务者会将标签信息嵌入在密文图像,对其进行分类管理。加密图像可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding in Encrypted Image,RDH-EI)算法能兼顾上述需求,成为近年来的研究热点。本文以嵌入容量与解密图像质量为研究对象,采用异或与块置乱的加密方法,结合位替换与差值扩展的信息隐藏算法,搭建RDH-EI框架,研究算法的可分离性,基于此,本文提出了两种可分离的RDH-EI算法,主要研究工作如下:结合异或加密与位替换,保留低位比特信息不丢失,提出了加密前预留空间的RDH-EI算法,该算法利用自然图像高位平面相关性高的特点,通过计算高位平面的预测误差,采用差值直方图平移方法,将部分最低位比特信息可逆地嵌入在高位平面中,为信息隐藏预留空间。异或加密后,根据预留的空间使用位替换方法嵌入额外信息,接收端信息提取与图像恢复相互独立,实现了算法的可分离。实验结果表明,可选择的部分高位平面为2<n<8,且选择的高位平面越少,嵌入容量越大,解密图像质量能达52dB以上。提出一种结合块置乱和预测误差扩展的加密图像可逆信息隐藏算法,该算法将图像分为3×3互不重叠的块并进行全局置乱加密,保护图像信息内容不泄露同时维持每个块内像素相对位置不变;额外信息通过两轮差值扩展嵌入,第一轮信息嵌入由非采用像素的预测差值进行扩展,第二轮信息嵌入通过采用像素差值扩展;接收端既可以对含秘密文图像直接解密,也能使用隐藏密钥提取信息,也可以先提取信息再恢复图像。实验结果表明,算法充分利用像素间的冗余度与差值的可扩展性,采用两轮差值扩展方法,大大提高了可用于扩展的差值比例,进而提升了嵌入容量,且算法实现了可分离。为验证所提算法的可行性与有效性,选择了异或加密与位替换的加密图像可逆信息隐藏框架,设计GUI仿真系统,直观演示并验证算法。