高动态范围(High dynamic range,HDR)成像技术采用浮点型数据记录像素信息,可以真实展现现实世界丰富的色彩细节和明暗层次,因而得到了广泛的关注和迅猛的发展。然而,在网络传输和信息共享的过程中,如何对HDR图像的所有权、真实性以及完整性等进行有效地保护,成为信息隐藏技术研究领域亟待解决的课题。本学位论文立足于现有的信息隐藏技术,深入分析和挖掘HDR图像的存储格式和视觉感知特性,从不同应用角度提出了相应的信息隐藏算法。其主要研究内容包括:1、面向隐秘通信的HDR图像隐写算法。该算法对现有的人眼感知特性进行扩展,并结合Open EXR格式的转换特性,在HDR图像原始的十进制浮点数中进行隐秘信息的有效嵌入。由于充分考虑了HDR图像特有的亮度掩蔽效应,该算法具有优秀的不可见性。同时,由于本文采用十进制嵌入方法替代传统的二进制方法,不仅极大的拓展了嵌入容量,同时也没有破坏破载体图像像素值的统计规律性,可以较好的对抗隐写分析。此外,本文算法还可以根据隐秘信息的提取误差对篡改区域进行有效的检测和定位,优于现有的HDR图像隐写算法。2、面向版权保护的HDR图像数字水印算法。针对HDR图像数字水印性能呈现出空域多样化的现象,本文提出鲁棒活跃度和感知活跃度这两个水印活跃度概念,以此来分别表征算法的空域鲁棒性和不可见性。随后,设计分级嵌入强度机制和混合感知掩模进一步优化算法的鲁棒性和不可见性。同时,为了解决HDR图像的高动态范围和浮点型数据问题,我们采用奇异值分解实现亮度信息和纹理信息的有效分离,并对提取的纹理信息采用非下采样轮廓波变换进一步优化。最后,利用一种简单的嵌入方法,实现了不同区域和不同强度的水印嵌入。实验结果表明,本文算法在不可见性、鲁棒性以及嵌入容量方法均表现出优异的性能,优于现有的HDR图像数字水印算法。3、面向内容认证的HDR图像篡改检测与修复算法。该算法利用原始HDR图像生成参考信息进行隐秘信息进行嵌入,当图像被篡改时,可以根据提取的隐秘信息进行检测和修复篡改区域。基于人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,我们对HDR图像的不同通道信息设计不同的压缩方法,优化参考图像的存储空间和图像质量。同时,基于HDR图像邻域像素的高相关性,结合分块抽样机制和自嵌入策略,降低了窜改巧合问题概率和计算复杂度。实验结果表明,该算法可以对篡改后的HDR图像进行有效的篡改检测和内容修复,并具有较高的篡改修复率和较低的计算复杂度。4、面向敏感领域的可逆HDR图像信息隐藏算法。一方面,该算法利用人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,生成多层低失真的嵌入载体。另一方面,结合差值扩展策略,采用多模态的混合预测模型和多层嵌入策略,实现了基于预测误差扩展的多层可逆HDR图像信息隐藏。实验结果表明,该算法充分利用了HDR图像存储格式的特性,具有良好的不可见性。同时,混合预测模型和多层嵌入策略也进一步提高了算法的嵌入容量和安全性,可以满足军事传输、医学处理及司法认证等敏感应用场景的需求。