常用的视频信息隐藏技术将视频视为多幅图像的叠加，利用图像数字水印算法来隐藏数据。虽然增加了隐藏信息的鲁棒性，但受限于传统水印相对较高的算法复杂度，因此在当前的视频应用中表现不佳。H.264作为一种通用的视频编码标准，是视频传输和存储的主要形式。结合编码标准的视频信息隐藏技术可以更好地利用视频的编码特性，因此越来越多的算法开始利用视频的编码特性进行信息隐藏。

利用视频编码特征的视频信息隐藏技术一般包括视频空域和频域信息隐藏和运动矢量信息隐藏。与视频空域和频域信息隐藏研究相比，近年来基于运动矢量的信息隐藏研究工作相对较少，但这类信息隐藏有其独特的优势，在应用中发挥着不可替代的作用。与空域和频域的视频信息隐藏算法相比，基于运动量的信息隐藏算法由于在传输中不改变视频参考帧和运动矢量，通常受到的破坏较小，在解码端的视频质量保证和隐藏信息保护方面具有明显的优势。在这方面较早的研究工作是徐等人在2001年提出的压缩视频流信息隐藏算法(简称算法)。隐藏信息嵌入在绝对值大的分量中，根据数据越大允许变化越大的特点，通过改变向量来嵌入数据。方等人针对信息隐藏提出了更符合矢量变化规律的相角概念。之后，朱等人用1/4像素进行信息隐藏，降低矢量变化程度，苏玉婷等人用菱形算法进一步提高嵌入强度。后期，算法研究者从局部最优性和相关性两方面进行了进一步的研究工作。并且更加注重算法的安全性。但是，上述算法都有一个共同的问题，就是在嵌入水印时，视频运动矢量会发生变化，解码器无法消除这些变化的影响。一方面，由于在解码端解码时原始运动矢量无法被传输的信息解码，算法只能使用改变后的运动矢量进行解码，这将导致解码后的视频质量下降；另一方面，为了保证视频的质量，上述算法往往使用嵌入了信息的运动矢量来进行残差计算，但运动矢量的计算是在残差最小时得到的。上述矢量信息隐藏算法中产生的运动矢量的变化会引起残留比特流的增加，影响传输效率。综上所述，在没有大量外部信息的情况下，如何在解码端恢复出数据未嵌入的运动矢量信息隐藏算法成为迫切需要。为了解决这个问题，本研究将可逆信息隐藏算法引入到编解码过程中。早期的可逆信息隐藏算法是由田提出的一种针对图像的差分扩展算法。其目的是在解码端提取隐藏数据，并在不嵌入数据的情况下恢复载体的状态。该算法通过增加相邻像素值差值的最低有效位来实现数据嵌入，并通过控制差值的扩大和变化来保证水印图像的质量。在此基础上，Thoid等人提出了差分直方图平移的改进算法，解决了Tian算法中位置图占用大量比特信息的问题，进一步提高了嵌入容量和嵌入图像的质量。熊志勇等。在这方面也做了研究，实现了单向延拓负场可逆算法来处理更复杂的情况。本研究利用可逆信息隐藏思想可以无损恢复原始载体的特点，设计了一种基于可逆信息隐藏思想的运动矢量信息隐藏算法。该算法利用EPzs算法计算目标运动矢量的最优预测矢量，通过调整预测矢量与目标运动矢量的差值来实现水印嵌入。由于在嵌入和提取过程中引入了可逆信息隐藏的算法思想，在解码端提取完整的嵌入信息后，可以恢复出最优预测条件下的视频运动矢量，较好地解决了基于运动矢量的视频信息隐藏算法中嵌入数据引起的运动矢量变化问题。由于运动矢量的完全恢复，保证了解码视频的质量，同时避免了由于运动矢量和预测矢量的变化引起的码流增加而导致的GOP(groupof pictures)的误差积累。