随着通信技术和移动互联网的发展,数字图像也逐渐成为重要的数据载体。如何确保信息的安全传输,是一个严峻而紧迫的挑战。因此,结合不同混沌系统的图像加密算法逐渐成为了研究热点。由于时空混沌系统具有较大的参数空间,产生的混沌序列较多,混沌性强等优点,所以结合时空混沌的图像加密算法被越来越多的研究者提出。但是,经典的耦合映射格子（Coupled map lattice,CML）由于采用固定相邻的耦合方式以及静态不变的耦合系数等因素,导致系统中不同格子的混沌程度存在差异,格子的混沌状态处于不稳定以及相邻格子之间耦合程度也相对较高等现象。本文结合时空混沌系统的特性进行改善,设计了如下四个基于时空混沌系统的图像加密算法。（1）基于CML系统引入了更多的耦合系数,同时采用Sine映射取代了原有的静态耦合系数e使其成为动态耦合系数,因此设计了多动态耦合系数多重耦合映射格子的彩色图像加密算法。针对彩色图像,该算法对图像RGB分量进行前向独立扩散和后向独立扩散。这进一步提高了图像的灵敏度而且推广到了彩色图像加密中。（2）结合图像分割技术,将人脸图像中隐私人脸部位和背景部位进行分割加密。在CML基础上引入了更多的耦合系数,同时采用Tent映射取代了静态耦合系数e实现动态耦合系数,因此设计了一种基于多动态耦合系数分段耦合映射格子的隐私图像加密算法。这些改进缓和了静态耦合带来的局限性以及提高了时空混沌的混沌表现。针对人脸图像,利用该系统产生不同参数,分别对图像的隐私人脸部分和非隐私部分即非人脸部分采用不同的加密算法,提高了人脸图像加密的安全性。（3）结合人脸识别技术,进一步清晰地实现人脸图像中人脸部分和背景部分的分离。同时,采用Logistic映射取代了原有的静态耦合系数e以及引入Arnold映射实现非相邻耦合,因此设计了动态交叉非相邻耦合映射格子的人脸彩色图像加密算法。加密过程中采用不同加密算法对人脸部位和背景部位进行加密。通过并行扩散算法,加快图像加密的速度。该算法进一步提高了人脸图像的安全性,并且提高了图像加密的效率。（4）基于CML时空系统,设计了动态随机耦合映射格子模型。该时空混沌系统在一定程度上改善了CML模型的缺陷,增加了混沌格子的百分比数,稳定了每个格子的混沌状态。该算法结合动态S盒、快速扰动处理和随机交叉扩散算法,实现随机非线性扩散来保证高敏感度要求的数字图像安全性。