随着万物互联时代的到来，网络传输技术得到了飞快的发展，使用网络进行信息传输成为大多数人的选择。然而在便捷地使用网络的同时，信息安全问题也备受人们所关注。作为信息的重要载体，数字图像在网络传输过程中扮演着重要的角色。然而，与传统的信息相比，数字图像的数据量较大，数据冗余度较高，相邻像素间相关性较强，使用传统的加密算法不能完全保证图像信息的安全性。在非线性动力学中，混沌系统具有独特的密码学特点，如伪随机性、各态遍历性、对初始条件高度敏感等。因此，在图像加密领域，混沌系统得到了广泛的应用。而智能优化算法可以更好地对图像的一些特性进行优化，以提高加密结果的可靠性和稳定性。
　　本文首先对基于混沌理论的图像加密的研究背景及意义进行简要介绍，之后阐述了近年来国内外在混沌图像加密方面的研究现状，并介绍了混沌理论、密码学知识以及与该课题相关的智能优化算法。在此基础上，本文对基于智能优化算法的超混沌图像加密系统进行了研究与设计，具体的工作内容如下：
　　(1)提出了一种基于量子遗传算法和压缩感知技术的超混沌图像加密系统。首先，与低维混沌系统相比，该加密系统采用复杂的高维超混沌系统，增大了密钥空间，从而降低了因穷举攻击而被破解的风险；其次采用量子遗传算法来代替传统的遗传算法增强优化效果，提高加密性能；之后使用压缩感知技术来减少数据存储，加速加密和解密过程；最后为了保证该加密系统对明文图像具有高度敏感的特性，在生成超混沌系统初始值的过程中，将明文图像的SHA-512哈希函数值作为一部分密钥。此外，从实验结果和安全性分析可以看出，对于常见的攻击方式，提出的加密系统能够做到有效防御，因此有着更好的加密效果以及更优越的安全性能。
　　(2)提出了一种基于粒子群优化算法和元胞自动机的超混沌图像加密系统。其中超混沌系统的初始条件通过与待加密的明文图像密切相关的哈希函数值生成，可以提高抵抗明文攻击的能力。此外，采用图像相邻像素间的相关系数作为粒子群优化算法的适应度。在超混沌系统的基础上，采用元胞自动机技术，可以增强种群分布的随机性，增大种群的复杂性和多样性，从而增强加密系统的安全性。通过实验仿真和安全性分析，验证了该图像加密系统的有效性和可靠性。