[发明专利]一种基于遗传算法的鬼成像方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

指定散斑个数，随机生成初始散斑；

将初始散斑随机分为两组，通过交叉变异产生子代散斑；

将初始散斑中的亲代与子代散斑与目标进行作用，得到相应的桶探测信号；

以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑，作为优化后的随机散斑；

使用优化后的随机散斑与对应的桶探测信号重建图像。

2.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，遗传算法的输出为指定数量的一套散斑，将散斑不同位置上的像素值对应为遗传算法中的遗传信息。

3.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，所述将初始散斑随机分为两组的步骤获得作为父本的随机散斑以及作为母本的随机散斑，父本与母本为亲代；通过将散斑不同位置上的像素值对应为遗传算法中的遗传信息，使子代散斑的像素值将分别来自其对应的父本与母本。

4.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，所述通过交叉变异产生子代散斑的步骤中，交叉算子包括单点交叉、多点交叉、部分匹配交叉及均匀交叉。

5.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，在所述以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑的步骤中，将桶探测信号与其均值差值的绝对值作为目标参数，挑选能够让目标参数增大的散斑。

6.根据权利要求5所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，在所述以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑的步骤中，通过设置阈值，若新挑选出的散斑与之前挑选出的散斑相关系数超过所设置的阈值，则丢弃这个散斑重新选取。

7.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，在所述以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑的步骤中，设置总选择次数的最大值，若达到总选择次数的最大值仍未选到符合要求的散斑，剩下的散斑随机选取。

8.根据权利要求1所述基于遗传算法的鬼成像方法，其特征在于，所述将初始散斑随机分为两组，通过交叉变异产生子代散斑的步骤、将初始散斑中的亲代与子代散斑与目标进行作用，得到相应的桶探测信号的步骤，以及以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑，作为优化后的随机散斑的步骤循环执行，重建图像质量随循环执行次数增加而提高。

9.一种基于遗传算法的鬼成像系统，其特征在于，包括：

初始散斑生成模块，用于指定散斑个数，随机生成初始散斑；

子代散斑生成模块，用于将初始散斑随机分为两组，通过交叉变异产生子代散斑；

桶探测模块，用于将初始散斑中的亲代与子代散斑与目标进行作用，得到相应的桶探测信号；

散斑挑选模块，用于以桶探测信号和散斑相关性为依据挑选指定数量的散斑，作为优化后的随机散斑；

图像重建模块，用于使用优化后的随机散斑与对应的桶探测信号重建图像。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述基于遗传算法的鬼成像方法的步骤。