在当今信息化快速发展的时代,智能手机的普及,媒体技术的提高,使得图像流和视频流业务迅速发展。然而数字图像作为一种重要的传输信息的载体,在网络传输中却面临着巨大的安全隐患,在传输过程中可能会受到攻击,使得图像信息遭到窃取与篡改,因此数字图像的安全问题越来越成为人们关注的焦点。因为图像数据拥有其独有的数据特点,例如图像的像素点之间存在极强的相关性,这使得图像数据存在很大的数据冗余,并且图像的数据量一般十分巨大,需要很大的存储空间,以及高效的传输系统。因此传统的文本加密方式,例如DES,AES,RSA等不再适合于图像加密。然而为了保护图像数据在传输和存储过程中不被窃取,保护信息的安全性,所以需要针对图像的特性研究出一些适用的加密方式,因此该研究具有了十分重要的研究价值。本文重点在于研究基于高维数字混沌的图像加密算法,并且为了进一步提高图像的传输效率,减小存储空间,因此在图像加密的基础之上引入图像压缩,从而实现新型的数字图像压缩-加密系统。本文的主要研究内容在于以下两个方面:1)提出并且研究了一种基于高维数字混沌与动态DNA编码的图像频域加密算法。该算法的创新之处在于,将数字图像的DNA编码算法引入频域中,从幅度和相位两个方面对图像进行加密操作,此外还引入高维数字混沌,以混沌序列来控制每个像素点的DNA编码方式和DNA运算方式,以此来提高编码和运算的随机性。经过实验验证,该算法拥有极高的密钥敏感性和密钥空间,在加密效果上能够完全破坏明文图像的统计特性,使得密文图像的灰度直方图达到平均化分布,信息熵接近于理论最大值,像素点之间的相关性近似为0。在安全性上,该算法能够有效的抵抗暴力攻击,统计攻击以及差分攻击等典型的攻击类型。并且通过将该动态频域DNA算法与空域DNA算法,固定编码DNA算法等进行比较,证明了算法在加密效果与安全性方面都表现良好。2)提出并且研究了一种基于高维数字混沌的图像分块无损压缩—加密算法。该算法利用图像像素之间的相关性,将加密与压缩进行融合,采用分块处理的方式进行无损的图像压缩,并且采用高维数字混沌控制的动态DNA编码算法对压缩后的图像进行加密,从而提高其安全性。经过试验验证,在压缩效果上该算法能够实现较为理想的压缩率,并且能够对图像实现无损的压缩与解压缩,没有图像信息的损失。在安全性上,算法拥有巨大的密钥空间来抵抗暴力攻击,能够破坏统计特性来抵抗统计攻击等。总之,本文在以往的多种数字图像加密技术的基础之上,提出并且研究了新型的基于高维数字混沌的图像加密算法,以及将无损图像压缩与图像加密相融合,实现了无损的压缩-加密系统。并且给出了详细的加密效果与安全性分析,证明了本文中的算法能够进一步提高图像的安全性与传输效率。