随着人们对信息传输安全性及有效性要求的不断提高，迫切需要在现有硬件条件的基础上提高信息传输量和信息传输效率，并最大限度增强加密算法的安全性。图像作为一种常用的信息载体，具有较强的相关性以及较高的冗余度。然而，常见的加密方法无法满足图像加密的需求，所以需要寻求新的加密算法，并使其兼具安全性和计算速度的要求。压缩感知(Compressed Sensing)作为一种能够以远低于Nyquist定理的速率进行数据采样的技术受到了大家的广泛关注，通过这种技术能够显著提升信息的传输效率。但使用传统的压缩感知框架加密信息后安全性不强，而混沌理论的初值敏感性、各态历经性和伪随机性与密码学的要求相一致，因此，自上世纪混沌信号被用作图像加密以来，使用混沌进行图像加密领这一领域取得了较大的进展。
　　本文结合混沌系统，旨在利用压缩感知框架设计一种能够兼顾高效率以及高安全性的图像加密算法，以解决传统压缩感知框架中的安全性不强，以及一般图像加密算法中计算效率不高的问题。同时本研究中使用了一种灵活的数字逻辑电路，能够为加密算法的硬件实现提供一定的理论基础。本文主要研究内容如下:
　　(1)在本文中设计了一种并行传输的加解密方案，此方案的目的在于有效提升压缩感知算法的计算速率。通过Matlab仿真，验证该算法是否能够实现图像的加密和解密过程，并将该算法所需时间与其他非并行加密算法进行比较。
　　(2)在并行算法的基础上，本文提出了一种基于混沌信号的并行压缩感知图像加密算法。在算法的密钥部分，本文设计了一种基于逻辑电路的序列信号发生器，利用其产生的二值信号对混沌系统进行调整。针对设计的算法进行实验，验证算法的安全性以及传输速度，并分析算法的重构效果。
　　(3)基于上述算法，本文继续针对被噪声污染的图像进行研究。设计了一种能够对含噪声图像加密、解密及去噪的方案。同时本文还针对混合图像的加密和解密做了深入分析，设计了混合图像的加密和分离算法。使用Matlab完成对上述加密方案的可行性验证，同时分析加密安全性及解密的可靠性。