1.基于未知扰动的惯性模糊神经网络的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于惯性忆阻模糊神经网络，构建具有未知扰动的惯性忆阻模糊神经网络的驱动系统和响应系统，具体包括以下步骤：步骤S11：构建具有未知扰动的惯性忆阻模糊神经网络的驱动系统为：步骤S12：构建具有未知扰动的惯性忆阻模糊神经网络的响应系统为：步骤S11和步骤S12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，并设 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)表示第j个神经元的输入；∧和∨分别表示模糊与和模糊或算子，满足以下条件：和 分别是所述驱动系统和所述响应系统中未知的扰动，满足其中σi为正常数；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)，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，

和 满足 和

满足

χj和ιj为常数；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，

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，设计非周期间歇调整同步控制器；

步骤S3：基于所述响应系统在所述非周期间歇调整同步控制器的作用下，有限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：读取未加密的彩色图像，图像大小 提取未加密的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 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有限时间同步后，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 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 和进行置乱处理，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(xx,yy)为像素的原始位置， 为像素置乱后的位置， 和 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

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 进行逆置乱处理，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(xx,yy)为像素的原始位置， 为像素置乱后的位置， 和 为常数；

步骤S39：待所述驱动系统与所述响应系统达到有限时间同步后，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 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所述的基于未知扰动的惯性模糊神经网络的图像加密方法，其特征在于，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：和 为常数且满足

ζi、εi、θi、∈i、λ1i、λ2i为正的控制器增益；l∈(0,1)； 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、λ1i、λ2i满足下列不等式：ζi≧1‑ai

其中，Ψ为常数且

e表示自然常数e；

将所述非周期间歇调整同步控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统有限时间同步于所述驱动系统。

3.根据权利要求2所述的基于未知扰动的惯性模糊神经网络的图像加密方法，其特征在于，所述响应系统有限时间同步于所述驱动系统，且所述有限时间的上界T为：其中，T1为 ×(1‑l)t＝0

的较小的那个解。

4.基于未知扰动的惯性模糊神经网络的图像加密系统，其特征在于，该图像加密系统包括：混沌信号获取模块：用于基于惯性忆阻模糊神经网络，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有限时间达到同步；待所述驱动系统与所述响应系统达到同步后，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 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

混沌信号处理模块：具体细分为驱动系统混沌信号处理模块和响应系统混沌信号处理模块，其中驱动系统混沌信号处理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 响应系统混沌信号处理模块用于将混沌信号序列 和 经过特定转换后，得三个新的信号序列 和 其中

和 取值范围均为(0,1,…,255)中的某一个值；

通道颜色分量提取模块：具体细分为未加密彩色图像分量提取模块和加密图像分量提取模块；未加密彩色图像分量提取模块用于加密过程中，用于读取未加密的彩色图像，提取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加密图像分量提取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 和信号置换处理模块：用于加密过程中，用于将步骤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和 中的对应位置元素进行异或运算；解密过程中，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 中的对应位置元素进行异或运算；

信号置乱处理模块：具体细分为信号置乱处理模块和信号逆置乱处理模块其中信号置乱处理模块用于加密过程中，采用arnold变换对置换后的三种颜色通道分量矩阵和 进行置乱处理，得到置乱后的三种颜色通道分量矩阵和 信号逆置乱处理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 进行逆置乱处理，还原得到颜色通道分量矩阵 和

通道颜色分量组合模块：具体细分为加密图像分量组合模块和解密图像分量组合模块，加密图像分量组合模块用于加密过程中，组合加密图像三种颜色通道分量矩阵和 生成加密图像；解密图像分量组合模块用于解密过程中，组合解密图像三种颜色通道分量矩阵 和 重新组合，还原到彩色图像。