由于图像采集技术的迅速发展,图像及其所携带的信息量越来越大,其在传输过程中的安全性以及占用的带宽资源问题都是需要解决的问题。解决这一问题的有效手段是同时对图像进行压缩和加密。由于图像具有相关性强、数据量大等特点,传统的算法不能满足图像压缩加密的需求。混沌是一种发生于确定性非线性系统的运动,貌似不规则,混沌序列具有初值敏感性、不可预测等特点,广泛应用于图像加密领域。本文基于混沌系统,采用压缩感知技术,提出了图像压缩加密算法,主要工作如下:首先,采用压缩感知方法完成图像压缩。为减少传统方法中传输测量矩阵所需的数据量,构造了基于混沌的结构随机化测量矩阵,该矩阵以混沌初始值为密钥,并仿真验证了该测量矩阵的可行性。在图像重构过程中,为减少得到最优值所需的迭代次数,基于梯度投影算法和非单调线搜索技术,改进了自适应梯度投影重构算法,并进行了算法收敛性证明和仿真分析,验证算法的有效性。其次,基于Chen系统构造密钥流序列,用于图像加密。对Chen系统得到的混沌序列进行打乱与重排列,得到伪随机性更好的三维密钥流。由于只经过压缩感知得到的数据加密效果并不好,所以以压缩感知的测量值作为输入,再进行多轮的置乱和扩散操作,提高密文的安全性。在置乱过程中,考虑数据的特点,改进了一维置乱算法,使其更适合于所提出的压缩加密算法。再次,对算法进行了总体设计。使用级联的压缩感知和置乱-扩散框架,对压缩感知后的压缩图像数据,再进行置乱和扩散操作,得到压缩加密后的密文图像,级联结构使得密文对各种攻击具有更强的鲁棒性。为验证算法的有效性,从多个方面进行了数值模拟和安全性分析。最后,对本文的研究工作再进行了总结,提出了本文的主要结论,并针对图像压缩加密技术,指出了有待进一步研究的方向。