数字图像安全一直是信息安全领域面临的主要问题。现有的一些图像加密算法存在明文敏感性不强等问题;此外,绝大多数的图像加密算法直接将明文图像加密成无视觉含义的密文图像,而这些被加密以后的图像在传输过程中极易被黑客发觉并遭到各种威胁;也需要对压缩效率进行考量以实现多幅隐私图像数据的同步通信。因此,需要考虑从可以抵抗选择明文攻击的能力、视觉安全以及传输效率等多方面设计加密算法。结合频域变换手段和多维具有复杂非线性动力学行为的混沌映射设计出一套多隐私图像加密算法。采用整数形式的离散小波分解技术对隐私图像数据实施稀疏表示,可以降低信道传输压力和降低存储空间成本;采用同步混淆扩散算法来对隐私数据实施加密保护,能够成功抵御常见的多种攻击模型;通过将最终加密成的不具有语义特征的密文图像依赖明文特征值分割成多幅加密图像,使得能够成功对抗各种基于明文分析的攻击模型。结合了具有超混沌特性的高维霍普菲尔德神经网络、并行处理的压缩感知模型和数据嵌入手段,设计了一种多图像加密算法。使用二维多层离散小波稀疏分解技术对多幅隐私图像加以处理,适合解决存储空间成本要求严格的问题;利用阈值处理后的明文稀疏系数加以处理,然后再对其实施希尔伯特置乱操作和具有雪崩效应的扩散操作,可以提高算法的安全等级;把得到的类噪声加密图像嵌入到非涉密传输介质中的透明度通道获得具有语义特征的载密图像,用以解决加密以后的图像直接在共用信道中传输容易被攻击的问题。为了检验提出的改进算法的有效性,通过密钥空间分析、NIST密文随机性分析、解密质量分析以及速度分析等,结果表明,相比于已有的加密算法,本加密算法提高了隐私数据在各种信道中安全通信的等级和传输效率。