随着信息技术和网络的普及、应用与进步,我国交通运输行业的信息化建设得到了飞速发展。智能交通系统对信息资源带来网络化、系统化及共享化的同时,也面临着越来越严峻的安全问题,如网络被恶意攻击、病毒传播及各类数据被非法复制、篡改、窃取等。因此,智能交通系统中的信息安全成为当前亟待解决的问题之一。本文聚焦智能交通系统中交通图像的信息安全问题,探索利用加密技术在公共信道传输环境下更有效的保护图像数据内容。根据交通图像的特点和加密需求,选择了基于压缩感知的加密算法,利用其加密效率高、同步加密和压缩、对抗噪声和数据丢包的鲁棒性等特点,致力于设计出安全、高效、稳健、压缩性能好的交通图像加密算法。首先,鉴于标准的压缩感知加密模型存在一定的安全缺陷,将其进行改进和优化,并与经典的加密模块相结合,在确保安全性的基础上提升了压缩效果。同时,针对交通图像承载信息量大、信号传输环境复杂等特点,除了考虑安全性和压缩性能之外,也重点关注了算法的执行效率和鲁棒性。此外,还探索了加密算法的视觉安全性,从而实现了对含有隐私信息的交通图像进行更有效保护的目的。本文的主要研究工作和创新点如下:(1)考虑安全性和选择明文攻击模式的因素,总结并给出了三种基于密钥更新机制的图像加密模型。从实现整体性能均衡的角度出发,对压缩性能、鲁棒性和执行效率三个方面进行相关算法的分析比较和总结,为后续加密算法的设计提供了依据和技术路线。(2)设计了一种基于并行压缩感知的交通图像加密算法。该算法利用哈希函数生成与明文信息相关的密钥,并通过超混沌系统产生密码流,有效提高了安全性。通过对系数矩阵的置乱和设置阈值,达到了更好的压缩效果。在二次加密过程中使用加模运算的双向扩散操作,在增强扩散效果的同时减少了对鲁棒性的影响。实验结果表明:该算法更适合处理交通图像,并在确保安全性的前提下提升了压缩性能和鲁棒性。(3)为解决并行压缩感知模型处理大尺寸图像效率不高的问题,提出了一种基于分块压缩感知和非均匀采样的交通图像加密算法。在二次加密环节采用与明文信息相关的置乱操作,提高了对抗选择明文攻击的能力。利用密钥控制和生成算法,解决了对分块密钥的变化不敏感的问题。对经典的分块压缩感知模型进行改进,通过对图像的各频率分量进行分类和重组,并实施非均匀的采样策略,进一步提升了交通图像中低频分量的重建质量。实验结果表明,该算法同步提升了压缩性能、鲁棒性和执行效率。(4)针对加密图像不具备视觉安全性的缺陷,设计了一种基于分块压缩感知和奇异值分解的交通图像视觉安全加密算法。利用计数器模式实现密钥更新,保证了算法的安全性。通过对分块图像相同频率分量的随机置乱,获得了更好的压缩性能增益。对经典的奇异值隐写算法进行改进,扩大了秘密信息的嵌入容量,同时有效增强了在噪声环境和剪切攻击下的鲁棒性。实验结果表明,该算法在视觉安全性、压缩性能、鲁棒性和执行效率上实现了均衡。论文研究成果为交通图像在带宽和存储空间受限情况下进行加密提供了可借鉴的方案和应用参考,同时也进一步提升了交通图像的隐私保护水平。