随着云计算和物联网技术的高速发展,各种智能交互应用日益渗透进人们的生活,隐私数据在开放的数据链路中传输,在共享云服务平台存储,不可避免地存在着个人隐私数据被窃取或被恶意利用的隐患,这将会给个人信息和财产安全带来极大威胁。隐私数据包括音频、视频、图像、文件等,其中视频和图像随着VR/AR的兴起将在未来的使用量上占据很大比例。近年来,出现了一些本质为图像隐藏的可视加密方案,将明文图像加密成具有视觉意义的密文图像,有效地降低了被窃听者进一步攻击的风险。然而传统加密算法存在安全性与计算效率无法同时满足的局限,图像隐藏技术处于隐藏容量与不可感知性相互制衡的瓶颈。针对这两个问题,本文结合压缩感知技术与混沌理论,设计了一个能够提高嵌入容量同时改善安全性的信息隐藏方案,并深入研究分析了所提方案。本文主要研究成果与创新点如下:(1)提出了一种隐藏容量较大的基于压缩感知的多图像信息隐藏模型,结合压缩感知技术将多个图像同时嵌入到载体图像中,使得嵌入效率达到6比特每像素,可节省超过3/7的存储空间,打破了传统信息隐藏算法隐藏容量与不可感知性的相互制约。另外,如果直接重构密文,所提模型将获得视觉上有意义的隐秘图像,可以降低被窃听者进一步解密的风险,从而确保传输期间的高隐蔽性。通过实验仿真,分析了嵌入强度、压缩率、稀疏基等参数对图像可感知性以及图像恢复效果的影响,并证明了所提模型具有较高的嵌入效率。(2)设计了一个基于混沌压缩感知的多图像隐藏加密方案。结合混沌系统的特点,将混沌置乱作用于原始图像的离散小波变换,并利用混沌系统生成压缩感知的测量矩阵,改进了所提模型安全性同时并保证了其重构恢复效果。数值仿真和性能分析表明,所提方案能较好恢复出加密图像,可有效提高传统多幅图像同步压缩加密与重构恢复的计算效率,并且具有较高的密钥敏感性,较大的密钥空间以及良好的抗噪性和鲁棒性。