随着第五代移动网络时代的到来,信息传输量逐渐增加,传输速度要求相应提高,对数字图像的采样也有了更高的要求。传统的奈奎斯特采样定律已经不能满足现代通信的要求,因此需要更有效的压缩采样方法。压缩感知（Compressive Sensing,CS）将压缩、采样、加密有机地结合起来,使得多媒体的通信更加有效,系统安全性得到提高。利用混沌系统的敏感性、遍历性及不确定性,将其引入压缩感知图像加密方案中,可以只需存储测量矩阵的生成参数,而不用存储整个测量矩阵,减少了密钥存储空间,也提高了系统的安全性。本文的主要工作是基于混沌系统与压缩感知理论,对数字图像压缩加密算法进行研究,提高系统的安全性。本论文的研究内容和创新点主要如下:（1）针对传统一维混沌映射混沌参数少、参数范围小的问题,在传统一维混沌映射的基础上提出了一种新型混沌结构,并对所提出的新型混沌结构进行混沌范围测试及混沌性能的分析。与传统一维混沌映射相比,所提出的新型混沌结构与该新型混沌结构下的混沌映射,混沌参数范围大、混沌性能强,弥补了传统一维混沌映射存在的不足。该新型混沌结构可以将多个不同的传统一维混沌映射应用其中,扩大了混沌结构的应用范围。由于新型混沌结构的参数范围增大,密钥空间也会随之增大,能有效的抵抗暴力攻击,增强系统的安全性。该新型混沌结构的随机性强,攻击者无法根据有限的数据重构混沌吸引子,能够抵抗相空间重构攻击。（2）将所提出的新型混沌结构与压缩感知结合,提出了一个安全高效的图像压缩加密方案。该方案选用新型混沌结构下所生成的任意两个新的混沌映射进行混沌测量矩阵的构造。首先使用压缩感知对原始图像进行压缩采样和加密操作,然后使用混沌序列执行循环移位操作再次加密。该方案利用压缩感知和混沌系统的特点,不仅减少了传输带宽及所需的存储空间,而且该方案能够根据原始图像来构造密钥,使得不同的原始图像有不同的密钥。该图像压缩加密方案有良好的加密效果,并且能够有效的防止暴力攻击、统计攻击等多种攻击。