基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法技术

本发明专利技术涉及数字图像加密技术领域，具体涉及基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法、以及使用了该图像加密方法的图像加密装置。本发明专利技术基于一种分数阶忆阻神经网络，通过增加时间反馈控制项，形成新的网络模型，在时间反馈项的作用下可将周期状态转换成混沌状态，从而产生用于图像加密的混沌序列，保证了网络模型的使用效果。本发明专利技术基于分数阶忆阻神经网络设计，随机性以及对初始值敏感性都得到提高，密钥空间大，具有良好的实际应用前景。前景。前景。

【技术实现步骤摘要】
基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法


[0001]本专利技术涉及数字图像加密
，具体涉及基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法、以及使用了该图像加密方法的图像加密装置。

技术介绍

[0002]随着计算机技网络技术的发展，图像作为一种信息载体被广泛使用。但由于其信息量大，冗余度高的特点，其安全性也成为人们越来越关注的问题。在图像信息安全领域，给图像加密是最有效的手段之一，这也成为信息安全领域的一个重要课题。
[0003]分数阶微积分方程可以提高物理应用和系统的建模精度。与整数阶微积分相比，分数阶更适合描述物理历史特征和遗传特征，因此分数阶非线性系统的建模更加准确，普遍性更强。
[0004]忆阻器由蔡少棠于1971年首次提出，由于其非线性和独特的内存特性,已成为不可替代的除电阻、电感、电容的第四个基本电路元件，在混沌电路、保密通信和神经网络中具有重要的应用前景。基于忆阻器的特性，通过替换传统神经网络电路中的电阻，构建出适合模拟人脑的忆阻神经网络。近年来，忆阻神经网络的优点逐渐显现出来并被科学家们高度关注。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法，用于将明文图像加密为加密图像，其特征在于，所述图像加密方法包括：步骤S1，构建分数阶忆阻神经网络模型一；所述模型一包括三神经元和忆阻器，第一个神经元为FitzHugh
‑
Nagumo神经元，第二个神经元为Hindmarsh
‑
Rose神经元，第三个神经元为FitzHugh
‑
Nagumo神经元，其中一个FitzHugh
‑
Nagumo神经元通过忆阻器与Hindmarsh
‑
Rose神经元连接；步骤S2，对构建的模型一增加作为状态转换控制器的时间反馈控制项，形成添加时间反馈控制器后分数阶忆阻神经网络模型二，使模型一的周期状态转变为混沌状态；所述模型二为：其中，x1、x2、x3、y1、y2、y3、为七维变量；x
z
表示第z个神经元中膜电位，y
z
表示第z个恢复变量，表示磁通量；z＝1,2,3；D
q
表示进行q阶导；k表示异质神经元之间忆阻器耦合强度；a、c为忆阻器内部状态参数；a1、b1、c1、ε1为第一个神经元的内部参数，a2、b2、c2、d2为第二个神经元的内部参数，a3、b3、c3、ε3为第三个神经元的内部参数；i1、i2、i3表示外部输入电流；m
11
、m
21
、m
13
、m
31
、m
23
、m
32
表示神经元之间的电耦合系数；h()表示矩形函数，τ表示时间变量，α表示与目标混沌吸引子位置有关的参数；步骤S3，依据明文图像，提供密钥代入模型二中，得到混沌序列；再采用生成的混沌序列对明文图像进行置乱和扩散，获得加密图像。2.根据权利要求1所述的基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法，其特征在于，步骤S1包括：步骤S11，构建忆阻器，所述忆阻器为分数阶局部有源忆阻器；步骤S12，构建具有三神经元的分数阶神经网络，其中，三神经元包括一个Hindmarsh
‑
Rose神经元和两个FitzHugh
‑
Nagumo神经元；再通过分数阶局部有源忆阻器连接将其中一个FitzHugh
‑
Nagumo神经元与Hindmarsh
‑
Rose神经元连接，得到分数阶忆阻神经网络模型一。3.根据权利要求2所述的基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法，其特征在于，所述分数阶局部有源忆阻器为：其中，I表示输出电流，ω
q
()表示忆导函数，v表示输入电压，g()表示忆阻器内部状态
函数。4.根据权利要求2所述的基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁大为，王谋媛，杨宗立，张红伟，王金，陈思琦，张亚利，施少卿，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：