随着移动通信和互联网技术的发展，以图像为代表的多媒体通信逐渐成为现代网络通信的主流形式。然而图像信号数据量大和高冗余度的特点，使得如何准确而快速地传达图像信息成为通信领域一项研究热点。同时互联网在便捷人们生活的同时，也带来了网络丢包、信息窃取、拦截及恶意篡改等网络通信中亟待解决的安全性和可靠性问题。本文将通过近年来新兴的压缩感知理论对图像传输中存在的实时性、安全性和可靠性问题提出针对性的解决方案。压缩感知（CS）是对自然界中占绝大多数的稀疏信号和可压缩信号，以远低于传统的奈奎斯特采样定律的采样频率，使用少量的线性测量完成信号重构的一项新兴技术。其对节约发射端的采样成本，降低运算量以及提高通信速率有明显作用，非常适合用在图像这种大数据量和高冗余度的信号通信中。因此低复杂度的图像通信系统研究成为压缩感知的一个重要分支领域。同时，CS理论表明只要观测矩阵满足相关性准则且高概率满足RIP条件，通过对非确定性观测矩阵的加密性设计可以使CS具有一定的加密性能。因此CS可以被用来进行加密系统的研究。此外基于CS的加密系统即使在丢包较严重，密文完整度较低，使用传统加密方法难以保证通信成功时也能高概率地重构信号，因而抗丢包可靠性较强。据此，本文提出一种低复杂度、高实时性和可靠性的压缩感知图像加密系统。其发射端采用“分离感知法”加密，解密端使用“分离-合并解密法”解密。所谓“分离-合并解密法”是指“分离”阶段将测量值矩阵中被压缩的行数据和列数据被作为中间变量重构估计出来，再以这两种中间变量分别重构出行优先分离解密结果和列优先分离解密结果，完成压缩感知“分离解密”的步骤；“合并”阶段则是将前面得到的两个解密结果进行加权合以得到最终的分离-合并解密结果。行优先和列优先分离解密结果以及分离-合并解密结果均可进行逆稀疏变换以解密出原始图像。分离-合并解密法兼顾了行优先分离解密和列优先分离解密的特点，合并了两种方法的效果，达到了更高的解密图像质量。同时，对压缩感知图像加密系统的运算复杂度、解密性能以及安全性和抗丢包可靠性的理论分析与实验仿真表明，该系统能在保证系统安全性和抗丢包可靠性的同时，达到很高的实时性。本文所提出的压缩感知图像加密系统实现了“加密”、“压缩”、“抗丢包”三项功能的一体化，为图像高效、安全、可靠传输提供了一种新颖可行的解决方案。