技术特征：
1.一种图像加密方法，其特征在于，包括：将待加密图像输入预设的神经网络模型，得到所述待加密图像的特征向量；所述特征向量为1
×
n矩阵；将所述待加密图像转换为1
×
m矩阵，得到转换后矩阵；所述m的取值为所述待加密图像中像素总数量；采用所述特征向量，对所述转换后矩阵进行置乱，得到置乱图像；对所述置乱图像进行gamma变换，得到中间密文图像；依据所述特征向量，对所述中间密文图像进行预设的加密计算，得到所述待加密图像的加密图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述特征向量，对所述转换后矩阵进行置乱，得到置乱图像，包括：从所述转换后矩阵中，分别确定所述特征向量的每个数值指示的位置上的像素值，得到所述特征向量的每个数值在所述转换后矩阵中对应的像素值；按照所述特征向量中数值的先后顺序，对所述特征向量的数值对应的像素值进行排序，得到所述置乱图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述特征向量，对所述中间密文图像进行预设的加密计算，得到所述待加密图像的加密图像，包括：按照公式进行加密计算，得到所述加密图像；所述t
i
表示所述特征向量中的第i个数值；mod表示求余运算；t
i
表示依据公式对t
i
的计算结果；所述c
′
i
表示中间密文图像中的第i个像素值；c
i
表示依据所述公式对所述c
′
i
的计算结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待加密图像转换为1
×
m矩阵，得到转换后矩阵，包括：按照所述待加密图像的行顺序，依次遍历所述待加密图像的各行像素值，得到所述转换后矩阵。5.一种图像加密装置，其特征在于，包括：输入模块，用于将待加密图像输入预设的神经网络模型，得到所述待加密图像的特征向量；所述特征向量为1
×
n矩阵；转换模块，用于将所述待加密图像转换为1
×
m矩阵，得到转换后矩阵；所述m的取值为所述待加密图像中像素总数量；置乱模块，用于采用所述特征向量，对所述转换后矩阵进行置乱，得到置乱图像；变换模块，用于对所述置乱图像进行gamma变换，得到中间密文图像；加密计算模块，用于依据所述特征向量，对所述中间密文图像进行预设的加密计算，得到所述待加密图像的加密图像。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述置乱模块，用于采用所述特征向量，对所述转换后矩阵进行置乱，得到置乱图像，包括：所述置乱模块，具体用于从所述转换后矩阵中，分别确定所述特征向量的每个数值指
示的位置上的像素值，得到所述特征向量的每个数值在所述转换后矩阵中对应的像素值按照所述特征向量中数值的先后顺序，对所述特征向量的数值对应的像素值进行排序，得到所述置乱图像。7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述加密计算模块，用于依据所述特征向量，对所述中间密文图像进行预设的加密计算，得到所述待加密图像的加密图像，包括：所述加密计算模块，具体用于按照公式进行加密计算，得到所述加密图像；其中，所述t
i
表示所述特征向量中的第i个数值；mod表示求余运算；t
i
表示依据公式对t
i
的计算结果；所述c
′
i
表示中间密文图像中的第i个像素值；c
i
表示依据所述公式对所述c
′
i
的计算结果。8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述转换模块，用于将所述待加密图像转换为1
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m矩阵，得到转换后矩阵，包括：所述转换模块，具体用于按照所述待加密图像的行顺序，依次遍历所述待加密图像的各行像素值，得到所述转换后矩阵。9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1～4任意一项所述的图像加密方法。10.一种设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1～4中任一项所述的图像加密方法。