1.基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密方法，其特征在于：构建具有反应扩散的惯性忆阻神经网络的驱动系统和响应系统，设计投影同步控制器使得响应系统与驱动系统达到投影同步；

基于所述响应系统在所述投影同步控制器的作用下投影同步于所述驱动系统且投影系数为λ，进而实现图像加密及解密，加密过程为：读取原始图像，图像大小M×N×3，将原始图像分离为三种颜色分量矩阵，分别是红色分量矩阵R、绿色分量矩阵G和蓝色分量矩阵B；

待所述驱动系统与所述响应系统达到投影同步后，获取所述驱动系统产生的混沌信号，并采样获得两组尺寸为M×N的离散混沌序列，分别为X、Y，并根据所述离散混沌序列X和Y得到另一组离散混沌序列将所述三组离散混沌序列X、Y、Z进行规范化处理，使用特定转换公式将离散混沌序列

1 1 1 1 1 1

X、Y、Z分别转换为序列X 、Y 、Z，所述序列X、Y 、Z 中各个元素均为0，1，...，255中的某个值，所述特定转换公式为：1

X＝mod(10000*(X‑floor(X))，256)，1

Y＝mod(10000*(Y‑floor(Y))，256)，1

Z＝mod(10000*(Z‑floor(Z))，256)；

1 1 1

将所述原始图像三种颜色分量矩阵R、G、B分别与所述序列X 、Y、Z 进行异或运算，得到

2 2 2

矩阵X、Y、Z；

2 2 2

将所述矩阵X 、Y 、Z作为加密图像的三种颜色分量矩阵，组合加密图像颜色分量矩阵

2 2 2

X、Y、Z，生成加密图像；

解密过程为加密过程的逆过程，具体为：

读取加密图像，提取加密图像的三种颜色分量矩阵，分别是红色分量矩阵r、绿色分量矩阵g和蓝色分量矩阵b；

待所述驱动系统与所述响应系统达到投影同步后，获取所述响应系统产生的混沌信* *

号，并获得尺寸为M×N且与离散混沌序列X、Y对应的离散混沌序列X 、Y，并根据所述离散混* *沌序列X和Y得到另一组离散混沌序列

* * *

将所述三组离散混沌序列X 、Y 、Z进行规范化处理，使用特定转换公式将离散混沌序* * * *1 *1 *1 *1 *1 *1列X、Y、Z转换为序列X 、Y 、Z ，所述序列X 、Y 、Z 中各个元素均为0，1，...，255中的某个值，所述特定转换公式为：*1 * *

X ＝mod(10000*(λ*X‑floor(λ*X))，256)，*1 * *

Y ＝mod(10000*(λ*Y‑floor(λ*Y))，256)，*1 * *

Z ＝mod(10000*(λ*Z‑floor(λ*Z))，256)；

*1 *1 *1

将所述加密图像三种颜色分量矩阵r、g、b分别与所述序列X 、Y 、Z 进行异或运算，还*2 *2 *2原得到原始图像三种颜色分量矩阵X 、Y 、Z ；

*2 *2 *2

将还原所得原始图像三种颜色分量矩阵X 、Y 、Z ，重新组合解密得到解密图像。

2.根据权利要求1所述的基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密方法，其特征在于：所述驱动系统为：其中，t表示时间且t＞0；n表示驱动系统的神经元个数，i、j＝1，2，…，n；k表示空间维T数，m＝1，2，，..，k，空间变量s＝(s1，s2，…，sk) 且满足|sm|＜μm，μm为正常数；xi(t，s)和xj(t，s)分别表示所述驱动系统的第i个神经元和第j个神经元在t时刻不含时滞和s空间的状态变量，xi(t‑τj(t)，s)和xj(t‑τj(t)，s)分别表示所述驱动系统的第i个神经元和第j个神经元在t时刻含有时滞和s空间的状态变量，fj(xj(t，s))表示所述驱动系统的第j个神经元在t时刻不含时滞和s空间的激活函数，fj(xj(t‑τj(t)，s))表示所述驱动系统的第j个神经元在t时刻含有时滞和s空间的激活函数；Dim≥0表示传输扩散参数；τj(t)表示第j个神经元的传输时滞；αi和βi为常数且满足αi＞0和βi＞0；aij(xi(t，s))，bij(xi(t‑τj(t)，s))表示忆阻器连接权值，分别满足：其中， 和 是常数，Υi表示切换界值且满足Υi＞0；

通过使用集值映射和微分包含理论，忆阻神经网络被转换为微分包含，如下所示：其中，

其 中 ， 和

因此，存在 和 满足 和

这样所述驱动系统可以得到如下：

然后，如果替代函数设为 γi是常数，则所述驱动系统可以改写为：

其中，κi＝βi‑γi，ωi＝κiγi‑αi。

3.根据权利要求1所述的基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密方法，其特征在于：所述响应系统为：其中，t表示时间且t＞0；n表示响应系统的神经元个数，i、j＝1，2，…，n；k表示空间维T数，m＝1，2，…，k，空间变量s＝(s1，s2，…，sk)且满足|sm|＜μm，μm为正常数；yi(t，s)和yj(t，s)分别表示所述响应系统的第i个神经元和第j个神经元在t时刻不含时滞和s空间的状态变量，yj(t‑τj(t)，s)表示所述响应系统的第j个神经元在t时刻含有时滞和s空间的状态变量，fj(xj(t，s))表示所述响应系统的第j个神经元在t时刻不含时滞和s空间的激活函数，fj(xj(t‑τj(t)，s))表示所述响应系统的第j个神经元在t时刻含有时滞和s空间的激活函数，Dim≥0表示传输扩散参数，τj(t)表示第j个神经元的传输时滞； 和ui(t，s)都表示投影同步控制器， 和 co[aij(yi(t，s))]和co[bij(yi(t‑τj(t)，s))]满足：

4.根据权利要求1所述的基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密方法，其特征在于：设定所述驱动系统和所述响应系统的投影同步误差为：ei(t，s)＝yi(t，s)‑λxi(t，s)以及Ti(t，s)＝vi(t，s)‑λwi(t，s)；其中，其中常数λ表示投影系数；

那么，所述驱动系统和所述响应系统的投影同步误差系统可以表示为以下形式：

5.根据权利要求1所述的基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密方法，其特征在于：所述投影同步控制器设计如下：其中， 和 分别满足

和

表示符号函数。

6.基于惯性忆阻神经网络投影同步的图像加密系统，其特征在于，包括：模型构建模块：用于构建具有反应扩散的惯性忆阻神经网络的驱动系统和响应系统；

控制器模块：用于设定所述驱动系统和所述响应系统的投影同步误差，设计所述投影同步控制器；

加密读取模块：用于读取原始图像的三种颜色分量矩阵，分别是红色分量矩阵R、绿色分量矩阵G和蓝色分量矩阵B；

加密混沌序列获取模块：加密过程中，待所述驱动系统与所述响应系统达到投影同步后，获取所述驱动系统产生的混沌信号，并采样获得离散混沌序列X、Y，并根据所述离散混沌序列X和Y得到另一组离散混沌序列加密规范化模块：用于将所述离散混沌序列X、Y、Z进行规范化处理，使用特定转换公式

1 1 1

将离散混沌序列X、Y、Z分别转换为序列X、Y、Z；

1 1 1

加密异或模块：用于将所述原始图像三种颜色分量矩阵R、G、B分别与所述序列X、Y 、Z

2 2 2

进行异或运算，得到矩阵X、Y、Z；

2 2 2

加密组合模块：用于将所述矩阵X、Y 、Z作为加密图像的三种颜色分量矩阵，并组合生成加密图像；

解密读取模块：用于提取加密图像的三种颜色分量矩阵，分别是红色分量矩阵r、绿色分量矩阵g和蓝色分量矩阵b；

解密混沌序列获取模块：解密过程中，待所述驱动系统与所述响应系统达到投影同步后，获取所述响应系统产生的混沌信号，并获得与离散混沌序列X、Y对应的离散混沌序列* * * *X、Y，并根据所述离散混沌序列X和Y得到另一组离散混沌序列* * *

解密规范化模块：用于将所述离散混沌序列X 、Y、Z 进行规范化处理，使用特定转换公* * * *1 *1 *1式将离散混沌序列X、Y、Z转换为序列X 、Y 、Z ；

*1 *1

解密异或模块：用于将所述加密图像三种颜色分量矩阵r、g、b分别与所述序列X 、Y 、*1 *2 *2 *2Z 进行异或运算，还原得到原始图像三种颜色分量矩阵X 、Y 、Z ；

*2 *2 *2

解密组合模块：用于将还原所得原始图像三种颜色分量矩阵X 、Y 、Z ，重新组合解密得到解密图像。