压缩感知作为一种新颖的信号获取理论,自提出以来,迅速在众多领域引起了高度的关注。有趣的是,压缩感知框架可以被看作一种加密方案。与传统加密方案相比,压缩感知加密方案具有加密过程计算代价低、同时实现加密和压缩以及具有密文鲁棒性等诸多优点。可以说,压缩感知框架用于信息保护具有广阔的应用前景。尽管如此,标准的压缩感知框架的安全水平却并不高。相关研究分析表明,标准的压缩感知加密方案没有达到完美性安全。因此,对于压缩感知框架的安全性及其应用都有必要作进一步深入的研究。本文着重开展将压缩感知理论应用于图像信息保护的研究。一种很典型的基于压缩感知的图像信息保护应用便是将压缩感知框架用于设计图像加密算法。由于基于压缩感知的图像加密算法能同时满足加密和压缩的应用需求,所以该类型算法的设计受到众多研究者的关注。然而,图像是一种信息量比较大的多媒体载体,利用压缩感知加密图像信息时需要考虑压缩感知采样和重构效率的问题。另外,标准的压缩感知框架的安全水平并不能有效地保护图像信息。因此,本文重点研究的课题之一便是考虑将压缩感知框架与其他的加密模块结合起来,设计既安全又高效的压缩感知图像加密算法。另外一种很有吸引力的基于压缩感知的安全应用是将压缩感知框架运用于云计算环境中实现对图像具有隐私保护的存储和管理。在此应用模型中,一方面,压缩感知框架的安全性能够满足云计算服务对隐私保护的需求。另一方面,云计算服务能处理压缩感知框架中重构过程计算量大的问题。换句话说,压缩感知框架和云计算服务在某种应用角度上可以实现互补。另外,当压缩感知采用随机矩阵作为测量矩阵时,在对应的测量值数据上还可以进行一些常规的信号处理,进而达到对云环境中具有隐私保护的数据进行管理的目的。从压缩感知框架与云计算环境的这些契合之处不难看出,将压缩感知运用于云环境中进行图像信息保护的服务具有广阔的应用前景。因此,本文围绕压缩感知理论在图像信息保护中的应用做了以下几个方面工作:(1)在压缩感知安全性方面,分析总结了压缩感知框架的安全强度和面临的一些安全威胁,为设计基于压缩感知的图像保护应用提供了依据。(2)在利用压缩感知保护图像信息的应用层面,提出了一种在并行压缩感知框架中引入了扩散机制的图像加密算法。该算法解决了利用压缩感知加密图像时面临的效率问题,并且克服了压缩感知框架泄露明文的能量信息的缺点。(3)在基于压缩感知的图像加密算法设计方面,从尽量保留压缩感知框架鲁棒性的要求出发,提出了一种结合光学加密和压缩感知的图像加密算法。该算法在保证安全和效率的同时,保留了压缩感知框架的解密鲁棒性。(4)在压缩感知框架与云计算相结合的应用设计方面,提出了一种具有隐私保护的压缩感知图像云存储模型。该模型能够高效率地利用云服务方丰富的计算资源解决压缩感知框架中重构过程计算量大的问题,并同时兼顾了云安全计算服务中用户对隐私保护的需求。(5)在提出的压缩感知图像云存储模型基础上,设计了一种利用压缩感知域水印检测技术在隐私保护图像上进行版权验证的模型。该模型有效地解决了在云环境中对具有隐私保护的存储数据进行分析和管理困难的问题,因而扩展了云计算环境中基于压缩感知的图像信息保护的应用范围。