基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，涉及基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法。本发明专利技术的目的在于，针对无人机巡检图像数据加密方法及系统存在的不足，利用忆阻混沌神经网络丰富的动力学混沌现象，与DNA算法相结合引入图像加密解密过程中，将混沌序列用于DNA编码、解码以及运算操作，并对像素矩阵进行扩散与置乱。本发明专利技术能够有效地进行图像加密，并能成功应用到FPGA硬件芯片上，在今后应用到无人接巡检图像数据加密等方面有着良好的发展前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法。

技术介绍

1、随着计算机技术和通信技术的飞速发展，信息已成为当今社会的重要资源，由此引起的信息安全问题日益突出。无人机巡检是指在各行业使用无人机对产品和生产过程进行定期巡检，及时发现问题，并由相关人员进行处理。由于不同行业存在不同的行业秘密，无人机巡检的数据一般需要加密。图像作为日常传播通信信息的重要载体，是通信信息
中非常关键的一环。它在信息通信、医学成像、数字多媒体系统等领域发挥着重要作用。为了实现数字图像的保密性，在实际操作中，通常将二维图像转换为一维数据，然后通过传统的加密算法进行加密。与常规的文本信息不同，图像和视频是临时的、空间的、视觉上可观察的，也可以被有损压缩，从而可以为图像设计更高效、更安全的编码算法。

2、现在已经开发出了很多无人机巡检图像数据加密方法及系统，这些无人机巡检系统的加密方式和加密流程较为单一，应用于保密要求较高的制造业时，造成了无人机巡检图像数据加密系统的安全性降低的缺陷。由于神经网络具备良好的非线性特征和联想记忆功能，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，步骤1中采用以下磁控忆阻器：

3.根据权利要求1所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，将磁控忆阻器与Hopfield神经网络耦合，得到新型忆阻混沌神经网络，其数学表达式为：

4.根据权利要求3所述的新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，在给定的初始值[0，0.001，0.001，0.001，0，0]时，通过调节新型忆阻混沌神经网络激活...

【技术特征摘要】

1.一种基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，步骤1中采用以下磁控忆阻器：

3.根据权利要求1所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，将磁控忆阻器与hopfield神经网络耦合，得到新型忆阻混沌神经网络，其数学表达式为：

4.根据权利要求3所述的新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，在给定的初始值[0，0.001，0.001，0.001，0，0]时，通过调节新型忆阻混沌神经网络激活函数中的参数b分别为2.2、3、3.4和3.8，该新型忆阻混沌神经网络出现混沌、共存吸引子、极限环和倍周期状态动力学现象。

5.根据权利要求3所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，根据(2)式，令新型忆阻混沌神经网络的初始状态为[0，0.001，0.001，0.001，0，0]，使用ode45算法，不断迭代产生混沌序列；将生成的混沌序列与加密算法结合，对图像进行置乱与扩散操作。

6.根据权利要求1所述的基于新型忆阻混沌神经网络的无人机巡检图像加密方法，其特征在于，步骤3中，选取无人机巡检过程中所采集的图像数据，并获得像素矩阵l，将l分为r、g、b三个矩阵，记为l1、l2、l3；对三个矩阵按式(5)进行补零操作，补零后的矩阵均能分成(m...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国超，沈学良，孙广辉，周开峰，李志雷，侯超，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司，
类型：发明
国别省市：