1.基于模糊神经网络固定时间同步的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于模糊神经网络，建立驱动系统和响应系统；步骤S1的具体内容有：基于模糊神经网络建立驱动系统和响应系统分别为：式中，时间t≥0，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n；n表示所述驱动系统和所述响应系统含有的神经元个数，xi(t)表示所述驱动系统的第i个神经元在t时刻的状态，yi(t)表示所述响应系统的第i个神经元在t时刻的状态；ai表示第i个神经元的阻尼系数，bi表示当网络与外部输入断开连接时，第i个神经元将其电位重置为静止状态的速率，ai和bi分别满足ai>0和bi>

0；fj(xj(t))表示所述驱动系统的第j个神经元不含时滞的激活函数，fj(xj(t‑τj(t)))表示所述驱动系统的第j个神经元含时变离散时滞的激活函数，fj(yj(t))表示所述响应系统的第j个神经元不含时滞的激活函数，fj(yj(t‑τj(t)))表示所述响应系统的第j个神经元含时变离散时滞的激活函数，上述激活函数为不连续激活函数且满足|fj(.)|≤Mj，其中Mj为正常数；τj(t)和δj(t)分别是时变离散时滞和时变分布时滞，且满足0≤τj(t)≤τ，0≤δj(t)≤δ，其中τ和δ为正常数；η为积分变量；zij表示前馈元素； 和qij分别表示模糊前馈最小和模糊前馈最大模块的元素；hij和ρij分别表示模糊反馈最小和模糊反馈最大模块的元素；mj(t)和Ii(t)分别表示第j个神经元的输入和第i个神经元的偏置；∧和∨分别表示模糊与和模糊或算子，满足以下条件：ui(t)为非周期间歇调整同步控制器；所述驱动系统和所述响应系统的初始值分别满足：xi(s)＝φi(s)， 其中cij(xi(t))、dij(xi(t))、wij(xi(t))、cij(yi(t))、dij(yi(t))、wij(yi(t))表示忆阻器连接权值，分别满足：其中，Γi是切换界值且Γi>0； 都是常数；

由于所述驱动系统和所述响应系统的等号右侧是不连续的，因此所述驱动系统和所述响应系统的解都需要在Filippov意义上考虑，则通过采用集值映射和微分包含理论，将所述驱动系统和所述响应系统分别改写为：式中，K[cij(xi(t))]、K[dij(xi(t))]、K[wij(xi(t))]、K[cij)yi(t))]、K[dij(yi(t))]、K[wij(yi(t))]、K[fj)xj(t))]、K[fj)yj(t))]、K[fj(xj(t‑τj(t)))]和K[fj(yj)t‑τj(t))分别满足：其中，

根据可测选择定理，存在

和

则可进一步得到：

其中： 和 满足

和 满足

χj和ιj为常数；

步骤S2：根据步骤S1建立的驱动系统与响应系统，设定同步误差，设计同步控制器；

步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：设定驱动系统和响应系统的同步误差为：ei(t)＝yi(t)‑xi(t)

步骤S22：根据步骤S21设定的驱动系统与响应系统之间的同步误差，设计非周期间歇调整同步控制器为：其中，k为控制周期数，即k＝0，1，2，…；tk为第k个周期内第一子区间控制器开始工作时间，sk表示第k个周期内第二子区间控制器开始工作时间，tk和sk需满足：ω和 为常数且满足

ζi、εi、θi、∈i、λ1i、λ2i、λ3i、λ4i为正的控制器增益；01； 表示为同步误差的导数 的符号函数；ei(t‑τi(t))表示所述驱动系统第i个神经元包含时变离散时滞的状态变量和所述响应系统第i个神经元包含时变离散时滞的状态变量的同步误差，且控制器增益ζi、εi、θi、∈i满足下列不等式：ζi≧1‑ai

其中，

将所述非周期间歇调整同步控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统固定时间同步于所述驱动系统；

步骤S3：基于所述响应系统在所述同步控制器的作用下，固定时间同步于所述驱动系统，进而实现图像加密及解密，具体实施步骤如下：加密过程具体为：

步骤S31：读取原始彩色图像，图像大小 提取原始彩色图像的红色通道分量矩阵 绿色通道分量矩阵 和蓝色通道分量矩阵其中 和 的

元素取值范围均为(0,1,…,255)中的某一个值；

步骤S32：待所述驱动系统与所述响应系统达到固定时间同步后，根据驱动系统的离散时间序列混沌信号xi(t)，选取三个混沌信号序列 和步骤S33：将步骤S32得到的三个混沌信号序列 和 经过特定转换后，得到三个新的信号序列 和

其中 和 的元素取值范围均为

(0,1,…,255)中的某一个值；步骤S33使用的特定转换公式为：步骤S34：将步骤S33中得到的三个新的信号序列 和 分别与未加密的彩色图像的三种颜色通道分量矩阵 和 中的对应位置元素进行异或运算，获得置换后的三种颜色通道分量矩阵 和步骤S35：采用arnold变换对置换后的三种颜色通道分量矩阵 和进行置乱操作，得到置乱后的三种颜色通道分量矩阵和 所述arnold变换算法为：

其中 为像素的原始位置， 为像素置乱后的位置，α和β为常数；

步骤S36：将步骤S35中置乱后的三种颜色通道分量矩阵 和作为加密图像的三种颜色通道分量矩阵，组合加密图像颜色分量矩阵，生成加密图像；

解密过程为加密过程的逆过程，具体为：

步骤S37：读取加密图像，提取加密图像的三种颜色通道分量矩阵和 其中

和 的元素取值范围均为(0,1,…,255)中的某一个值；

步骤S38：采用arnold逆变换对加密图像的三种颜色通道分量矩阵和 进行逆置乱操作，还原得到三种颜色通道分量矩阵和 所述arnold逆变

换算法为：

其中 为像素的原始位置， 为像素置乱后的位置，α和β为常数；

步骤S39：待所述驱动系统与所述响应系统达到固定时间同步后，根据响应系统的离散时间序列混沌信号yi(t)，选取与步骤S32中 和 对应的混沌信号序列 和

步骤S310：将步骤S39得到的混沌信号序列 和 经过特定转换后，可得三个新的信号序列 和

其中 和 的元素取值范围均为

(0,1,…,255)中的某一个值，步骤S310使用的特定转换公式为：步骤S311：将步骤S310中得到的三个新的信号序列 和 分别与步骤S38中还原的三种颜色通道分量矩阵 和 的对应位置元素进行异或运算，解密得到解密图像的三种颜色通道分量矩阵和

步骤S312：将步骤S311中解密得到的解密图像的三种颜色通道分量矩阵和 重新组合，得到解密图像。

2.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络固定时间同步的图像加密方法，其特征在于，所述响应系统固定时间同步于所述驱动系统，且所述固定时间的上界T为：其中，Ψ为常数且

3.一种应用于权利要求1所述方法的基于模糊神经网络固定时间同步的图像加密系统，其特征在于，该图像加密系统包括：离散时间序列混沌信号获取模块：用于基于模糊神经网络，建立驱动系统和响应系统，并设定同步误差，设计非周期间歇调整同步控制器，使得驱动系统与响应系统在固定时间达到同步；待所述驱动系统与所述响应系统达到同步后，驱动系统混沌信号获取模块根据驱动系统的离散时间序列混沌信号xi(t)，选取三个混沌信号序列 和响应系统混沌信号获取模块根据响应系统的离散时间序列混沌信号yi(t)，选取与 和 对应的混沌信号序列 和

驱动系统混沌信号转换操作模块：用于将混沌信号序列 和经过特定转换后，可得三个新的信号序列 和 其中和 的元素取值范围均为(0,1,…,255)中的某一个值；

响应系统混沌信号转换操作模块：用于将混沌信号序列 和经过特定转换后，得三个新的信号序 其中的元素取值范围均为(0,1,…,255)中的某一个值；

原始彩色图像分量读提取操作模块：用于加密过程中，用于读取原始彩色图像，提取原始彩色图像的红色分量矩阵 绿色分量矩阵 和蓝色分量矩阵加密图像分量读提取操作模块：用于解密过程中，用于读取加密图像，提取加密图像的三种颜色通道分量矩阵信号置换操作模块：用于在加密过程中，用于将信号序列 和分别与原始彩色图像的三种颜色分量矩阵 和 中的对应位置元素进行异或运算；在解密过程中，用于将信号序列 和 分别与还原的三种颜色通道分量矩阵 和 中的对应位置元素进行异或运算；

信号置乱操作模块：用于加密过程中，采用arnold变换对置换后的三种颜色分量矩阵和 进行置乱操作，得到置乱后的三种颜色通道分量矩阵和

信号逆置乱操作模块：用于解密过程中，采用arnold逆变换对加密图像的三种颜色通道分量矩阵 和 进行逆置乱操作，还原得到颜色通道分量矩阵 和

加密图像分量组合操作模块：用于加密过程中，用于组合加密图像三种颜色通道分量矩阵 和 生成加密图像；

解密图像分量组合操作模块：用于解密过程中，用于组合解密图像三种颜色通道分量矩阵 重新组合，还原到彩色图像。