随着科学技术的发展和数据的爆炸式增长,大数据、互联网和云计算应运而生。与此同时,迅速推动了信息传输、信息挖掘和信息存储等发展。然而,数据的安全性成为前所未有的挑战。现在的大数据以各种各样的形式存在,而图像是常用的信息存储和传输的载体;其中,医学图像承载着人们身体状况等信息。随着医疗技术的发展,人们在享受远程医疗和医疗共享所带来的便利的同时,遭受到信息安全问题的威胁。因此,针对病人的隐私保护和医学图像的安全,本文提出基于可逆信息隐藏和加密的医学图像安全模型。1、提出了基于自适应纹理分级可逆信息隐藏和明文式加密的医学图像安全模型。医学图像的关键信息集中于高纹理区域,于是提出基于自适应纹理分级的医学图像可逆信息隐藏,将病人隐私嵌入到对应的医学图像中,同时提高了医学图像的视觉质量。为了确保图像内容安全,本文提出明文式加密思想,根据目标图像将载密医学图像加密成为目标图像的近似图像以减少对加密医学图像的关注,进而降低被攻击的可能性。实验表明,所提出的基于自适应纹理分级的医学图像可逆信息隐藏明显提高了图像的视觉质量,对比度增强效果均优于其他方法;明文式加密有效地保护了医学图像内容,减少被攻击的可能性。2、提出了基于病灶提取可逆信息隐藏和同态加密的医学图像安全模型。医学图像中的病灶区域是医生做出的临床诊断的重要依据。针对医学图像的病灶区域,提出了基于病灶提取的医学图像可逆信息隐藏,将病人隐私信息优先嵌入病灶区域以提高病灶区域的图像质量且剩余信息嵌入非病灶区域以提高嵌入率;为了抵抗对加密医学图像的穷举分析和统计分析攻击,提出了基于混沌映射的同态加密对载密医学图像进行加密以提高图像安全。实验表明,所提出的基于病灶区域的医学图像可逆信息隐藏明显地提高了病灶区域的对比度,对比度增强效果均好于其他方法;同态加密有效地实现了图像的保护,加密图像可抵抗穷举分析和统计分析攻击。