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近年来,大数据和人工智能走进人们的生活,海量的数据信息(包括文字、图像、音频和视频等)在全球的计算机网络系统中广泛地传播,其安全性与个人、团体、甚至国家的安全息息相关。彩色图像具有特殊的颜色和形状,而且其所包含的信息远比声音更加直观,人们更加青睐于利用图像进行信息的传递与表达,也成为了应用最为广泛、最重要的一种信息表达形式,应用领域涉及政治、经济、教育、娱乐等。在军事、医疗与法律等一些特殊研究领域,常常存在不希望未被授权的第三方获取查看敏感图像信息的情况,因为敏感图像信息的泄露、伪造与篡改不仅会损害百姓的切身利益与个人隐私,还会给企业与社会的生产生活带来巨大的损失,甚至会严重的危害国家安全。因此,确保图像信息的安全已然成为了现今社会亟需解决的现实问题,吸引了社会各界的目光,是当下国内外学者争相研究的热点内容。随着研究人员对混沌理论的深入研究,发现混沌有很多优良特质,比如初值敏感性、准随机性以及复杂的非线性动力学行为。混沌的这些特质具有天然的信息隐藏特征,在图像加密领域有着不可忽视的优势。相比于传统电学混沌系统,垂直腔面发射激光器(vertical-cavity surface-emitting lasers,VCSEL)作为最常用的半导体激光器,由它产生的光混沌则可突破电学混沌的瓶颈限制,具有更快的速度、更大的带宽、更低的损耗、更高的复杂度等特点。光学混沌突出的特点使得其在图像信息的加密领域有巨大的优势与广阔的应用前景。因此,本文研究了一种基于光混沌的多图像压缩加密算法。主要研究内容如下:首先,基于两个互相耦合的垂直腔面发射激光器结构,本文设计了产生光混沌的保密通信系统。互注入是该系统的外部扰动条件,通过改变激光器参数,让不同激光器的输出能够同步,同步之后激光器输出的光信号就是混沌态的,这样的信号可以在图像加密过程中用来形成加密和解密的密钥。本文先介绍各自过程所涉及到的理论基础,然后是依靠这些理论对两个VCSELs进行仿真,仿真的结果和各项参数指标证明其性能的优越性。然后,本文提出的是一个多彩色图像的压缩加密系统,利用上述互耦激光器混沌系统产生的光混沌,生成所需要的图像加解密密钥。同时,在实现图像加密之前,为了实现传输数据量的减少,本文引入了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)的压缩感知(compressive sensing,CS)技术。先将两张彩色图像分解成各自的RGB图像,分别进行压缩感知,然后进行基于分数傅里叶变换(FrFT)的双随机相位掩码(double random phase encoding,DRPE)进行图像加密,最后采用等模分解(equal modulus decomposition,EMD)实现非对称加密。该方法不仅可以实现数据量少的多图像加密,而且可以防止信息泄露。最后为了证明该系统的有效性和可行性,可以通过做一些参数的数值仿真来验证,包括压缩比、峰值信噪比、均方误差、像素相关性和直方图等。本文所进行的研究把光混沌和图像加密相结合,对推进现实生活发展很有意义。