随着网络环境中数字图像的日益增长，图像数据的安全也成为了急需解决的网络新问题。3D模型便是其中重要的内容，对3D模型的加密也是刻不容缓。3D模型包含表面模型和实体模型。表面模型包括点云，网格和纹理模型。以前的研究重点主要放在实体模型和点云模型的加密上。本文针对3D线框模型和3D纹理模型进行了系统的研究，线框模型主要由两部分构成：顶点和多边形。纹理模型由三部分构成：顶点、多边形和纹理图。针对这两类模型，本文分别设计了多系统混沌算法进行加密。对于线框模型，本文对其顶点和多边形利用1D logistic映射和2D Arnold映射算法分别进行加密。对于纹理模型，本文利用3D Lu映射分别对其顶点、多边形和纹理图进行加密。在本文中主要研究并实现了针对3D线框模型和3D纹理模型加密的混沌算法，这些算法具有很大的研究与应用价值，并能广泛应用到3D线框模型与3D纹理模型加密上。　　首先对混沌理论的原理和应用进行了研究。根据混沌在加密方面的应用设计基于随机可逆矩阵的3D模型的加密算法，有效保护3D数据安全，并正确完成加解密计算，为以后更复杂的3D模型加密算法研究做准备。　　其次本文对1D logistic映射和2D Arnold映射进行了研究。根据其良好的混沌特性设计适合3D线框模型的加密算法，通过对这两种映射的两两组合设计出四种算法分别对3D线框模型的顶点和多边形进行加密。这四种加密方案分别为：1.顶点利用1D logistic映射加密，多边形利用2D Arnold映射加密；2.顶点利用1D logistic映射加密，多边形利用1D logistic映射加密；3.顶点利用2D Arnold映射加密，多边形利用1D logistic映射加密；4.顶点利用2D Arnold映射加密，多边形利用2D Arnold映射加密。最后对这四种算法进行仿真验证并对比分析，得出顶点利用1D logistic映射加密，多边形利用2D Arnold映射加密的方案是最好的。　　最后对3D Lu映射进行了研究。3D Lu映射是经典的三维混沌系统。该混沌映射生成的伪随机序列有三个优点：一是比低维混沌映射的结构更复杂，所生成的伪随机序列更难预测；二是该系统有三个参数，并且有三个初始值。我们可以将它们作为密钥，由它们所生成的密钥空间远高于低维映射；三是我们可以对该映射生成的序列进行组合，这样设计出来的密码序列比之前更加灵活。所以本文利用3D Lu映射对3D纹理模型的顶点、多边形和纹理图加密。进行大量测试后，结果表明本文所设计的加密方案对每个3D线框模型和3D纹理模型都能正确的加解密，并且能很好的抵抗暴力攻击、统计攻击等。