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数字图像加密技术是保护图像信息安全一种有效手段。当面对海量的图像数据时，安全高效的加密算法将至关重要。本文以现有图像加密算法和目前最为新颖的GPGPU技术为基础，对图像的并行加密进行研究，提出了若干高并行图像加密算法，可在GPU上实现非常高的加速效果。本文的工作包括：1）提出了一种基于“置乱-扩散”框架的并行图像加密算法。本文设计了两个并行算法分别用于对图像像素置乱和扩散。算法在每一步加密时首先将图像以一行或一列为单元进行分解；然后对分解出的所有行或列分别进行加密运算，通过行和列的交叉加密来提升加密运算的复杂度，这种方式使得算法具备了很高的并行执行能力。实验表明该算法密钥空间大，敏感度高，能有效的抵抗穷举攻击，统计分析攻击和差分分析攻击。2）提出了一种基于Hartley变换的并行图像加密算法。该算法是一种空域和变换域相结合的加密算法。图像加密过程，首先，图像进行不重叠分块并将每个块作二维Hartley变换，然后，使用一种可逆加权系数来并行分散每个小块中部分低频系数值，从而使空域中图像像素值发生重大变化，之后将每个小分块进行二维Hartley反变换到空域；最后，再使用一个异或函数并行对图像像素进行扩散进一步增强安全性。实验表明该算法具有良好的加密效果，对常见的穷举攻击、统计分析和差分分析攻击均具有一定的抵抗能力，可以为数字图像提供一个轻量级的安全保护。3）将上述提出的两个并行图像加密算法在GPU上实现，同时对程序进行了存储层次上的优化。程序运行结果表明，加密同样的一幅图像，并行算法基于CUDA的实现加密速度是传统CPU实现速度的80多倍，说明本文提出的两个算法非常适用于在并行设备运行，能充分利用并行设备资源并获得非常高的加速效果。本文提出的两个并行图像加密算法可以应用于图像或视频信息的实时安全传输。实验结果表明本文提出的算法在并行设备上执行可以大幅度的提升加解密效率，与同类算法相比具有优势。同时，本文的工作也有助于推动GPU硬件加速在数字图像加密领域的进一步发展。