随着通信技术的发展和大数据时代的到来,数字图像广泛应用于军事、医疗、商业、物联网等领域,正逐渐成为社会传播中最重要的信息载体。如何有效、安全地保护图像所承载的信息备受关注。由于图像数据的特殊性,AES、DES等传统的加密方法在对数字图像进行加密时遇到了严峻的挑战,存在加密效率低、安全性能差等缺陷。为了抵御图像在传输和存储过程中受到的安全攻击,满足当前图像加密领域的安全要求,混沌理论被引入到图像数据的加密研究中。但是很多加密算法总是以单一的混沌系统对像素进行处理,安全系数较低。此外,许多基于混沌的加密方案无法在有限精度和低性能的设备上正常发挥作用。为此,本文基于卷积神经网络、DNA编码和压缩感知等理论和技术,分别设计了同步压缩与加密和适用于低计算精度设备的数字图像加密算法。主要的研究工作及内容如下:（1）提出了一种基于三维布尔卷积神经网络（3D-BCNN）的图像加密框架。3D-BCNN由基于异或运算的卷积层和基于模运算的非线性激活函数组成,所有操作都可以在8位字长的设备上运行。3D-BCNN的卷积核由素数模乘线性同余生成器（PMMLCG）生成,不同卷积层生成卷积核的PMMLCG初始值不同,增加了密钥空间。此外,为了增加3D-BCNN的密钥敏感性,利用了不同图像的SHA-1值不同这一特点,将原始明文的SHA-1值用作密钥的一部分。仿真结果表明,即使在计算精度为2-8的条件下,基于3D-BCNN的加密方案仍具备良好的安全性能,且时间复杂度低,可以抵御常见的攻击。（2）基于LTS型耦合映像格子、压缩感知技术和Hachimoji DNA编码,提出了一种同时压缩加密两幅彩色图像的算法。首先,通过压缩感知分别对两幅图像实施初步的压缩与加密。测量矩阵由LTS映射改进的耦合映像格子构造,并利用明文图像的SHA-1哈希值设计了复合密钥和新的密钥生成机制来生成耦合映像格子的初始值以产生混沌序列,加强了密钥的安全性。然后,对初步压缩和加密的结果进行交叉排列,在置乱的同时实现双图像的合并,充分利用了双图像之间不相关性和相互干扰性。最后,运用编码规则更多、产生的DNA序列更短的Hachimoji DNA编码对合并后的图像进行扩散。实验分析表明,该算法压缩和重建效果良好,鲁棒性较强,且具有很高的安全性能,能够抵御常见的攻击。（3）在上述设计的数字图像加密方案的基础上,利用MATLAB中的GUIDE开发工具,设计并实现了一个数字图像加密系统。该系统以图形化界面、人机交互的方式实现了数字图像的加密与解密,简单易用。