1.基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：步骤一、取两细胞量子细胞神经网络超混沌系统，设定初值及控制参数；对所述两细胞量子细胞神经网络超混沌系统进行迭代求解，生成矩阵A；

步骤二、对步骤一所述矩阵A进行矩阵变换生成混沌序列K和索引序列Index；

步骤三、将步骤二生成的混沌序列K进行拆分，生成一个初始密钥池；将步骤二生成的索引序列Index中的元素分别作为Logistic混沌映射的初值，并进行n次迭代，生成两个混沌索引序列IndexLog1和IndexLog2；

步骤四、将步骤三所述的两个混沌索引序列IndexLog1和IndexLog2进行变换，获得范围在[0，99]之间的两个整数序列IndexLog1’和IndexLog2’；

步骤五、将步骤四获得的两个整数序列IndexLog1’与IndexLog2’分别作为索引并代入到步骤三所述的初始密钥池中，选出两组初始密钥，根据获得的两组初始密钥计算生成布尔密钥KeyB；并将所述布尔密钥KeyB平均分为两组密钥keyb1和keyb2；

步骤六、选择视频数据，采用步骤五中的密钥keyb1对H.264的指数哥伦布Exp-Golomb编码信息位进行加密；具体过程为：将所述密钥keyb1按照指数哥伦布编码中的编码码字信息位长度进行截取，即第1个指数哥伦布编码的码字长度为M1，对第1块视频信息的指数哥伦布编码加密的密钥分组为keyb1Group_1：keyb1Group_1＝{keyb1(0)，keyb1(1)，...，keyb1(M1-1)}被截取后的keyb1表示为：

keyb1＝{keyb1(M1)，keyb1(M1+1)，...，keyb1(127)}第2个指数哥伦布编码的码字长度为M2，对第2块视频信息的指数哥伦布编码加密的密钥分组为keyb1Group_2：keyb1Group_2＝{keyb1(M1)，keyb1(M1+1)，...，keyb1(M1+M2-1)}被截取后的keyb1表示为：

keyb1＝{keyb1(M1+M2)，keyb1(M1+M2+1)，...，keyb1(127)}以此类推，获得指数哥伦布编码码字第x位加密后的密文公式为：

式中，keyb1Group_j为第j块视频的指数哥伦布编码加密的密钥分组；x为指数哥伦布编码码字的第x位，Info(x)为指数哥伦布编码码字第x位加密前的原始信息；InfoEn(x)为指数哥伦布编码码字第x位加密后的密文；⊕为按位异或操作；

采用步骤五中的密钥keyb2作为密钥，对H.264的CAVLC编码数据进行加密，实现对量子细胞神经网络的视频混沌加密；具体过程为：将所述密钥keyb2对H.264的熵编码的CAVLC编码数据进行加密，即对拖尾系数的符号位和非零系数幅值的符号位进行加密；获得加密后的拖尾系数符号位的值和非零系数幅值的符号位加密后的值：式中，TrainlingSignEn(i)为第i块数据加密后的拖尾系数符号位的值；

TrainlingSign(i)为第i块数据加密前的拖尾系数符号位的值；Keyb2(2*i)为keyb2密钥序列中的第2i个元素；

式中，LevelsEn(i)为第i块数据非零系数幅值的符号位加密后的值；Levels(i)为第i块数据非零系数幅值的符号位加密前的原始值；Keyb2(2*i+1)为keyb2密钥序列中的第2i+

1个元素。

2.根据权利要求1所述的基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法，其特征在于，步骤三中，Logistic混沌映射方程用下式表示为：Xn+1＝μXn(1-Xn)

式中μ为Logistic混沌系统的控制参数，n为Logistic混沌映射的迭代次数，Xn为当前第n次的迭代结果，Xn+1为Xn的下一次的迭代结果。