随着计算机网络技术的发展和移动终端设备的普及,数据正以前所未有的速度增长。在大数据时代,应用大数据能有效促进经济发展,但由此产生的信息安全问题也日益严重。信息安全是近年来的研究热点问题,目前主要是通过对数据进行加密方式来对信息进行保护,但还是有些加密数据被破解,数据加密方式存在一定的风险。信息隐藏是把秘密信息隐藏到载体中形成载密信息,在网络传输和存储中不会被他人轻易发现,为信息安全提供了新手段。当秘密信息和载体都是图像时,若载密图像在存储和传输过程中被破坏,则隐藏图像也受到破坏,因此研究隐藏图像的恢复具有重要的理论意义和应用价值。当载密图像被破坏时,提取出含噪的隐藏图像并对其像素中被破坏的位进行标记,本文通过分析被标记的位,研究载密图像受噪声干扰时隐藏图像的恢复算法,主要工作如下:1、提出了一种基于多方向窗口的隐藏图像恢复算法。隐藏图像像素的比特位被破坏,导致产生了失真,因此根据隐藏图像像素的失真值定义可信像素,统计待修复像素3×3邻域内的可信像素个数,若邻域内可信像素较多,选择3×3邻域像素对其进行修复。若可信像素较少,由于图像的边缘纹理具有一定的方向性,选择多方向窗口对待修复像素进行修复。对待修复像素用可信度和距离权重进行估值,根据估计值调整待修复像素像素的所有不可信位,得到待修复像素的恢复值,使得其与估计值的差最小。用邻域均值消除孤立点,得到恢复图像。大量实验表明,本文算法能够快速恢复含噪的隐藏图像,并且能够较好的保留图像纹理细节。2、对受到高强度噪声干扰的载密图像中提取的隐藏图像,提出了一种基于插值和聚类的隐藏图像恢复算法。确定隐藏图像的可信像素,用其最大值和最小值的均值作为估计值,对可信像素进行修复。通过区域里的可信像素,将不可信像素分为平滑区、纹理区和其他三类待修复像素,平滑区域里的像素用平面或直线插值的方式进行修复,纹理区域里的像素用曲线拟合的方式进行修复,其他的待修复像素用基于聚类的方式进行修复。用邻域均值消除孤立点,得到恢复图像。大量实验表明,本文算法有较好的恢复效果,并且对高强度噪声的隐藏图像依然能够保留较多的边缘纹理细节。