CN118446902A - 太赫兹人体安检图像优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及安检图像优化的技术领域，特别是涉及一种太赫兹人体安检图像优化方法及系统，其提高安检图像的质量和安检效率，确保安全检查的精准和高效；方法包括：采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；获取安检设备标准运行状态数据信息；将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；基于安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度。

Description

太赫兹人体安检图像优化方法及系统

技术领域

本发明涉及安检图像优化的技术领域，特别是涉及一种太赫兹人体安检图像优化方法及系统。

背景技术

随着科技的进步和安全需求的提升，太赫兹技术因其独特的非电离、穿透性强、能有效揭示隐藏物品等特性，在人体安检领域得到了广泛应用。然而，太赫兹人体安检图像的质量直接影响到安检效率和准确性，如何有效优化此类图像，确保安全检查的精准与高效，成为当前研究与实践的重点课题。

太赫兹人体安检系统通常包含复杂的硬件设备与先进的成像算法，其运行参数的细微变化均可能对生成的安检图像质量产生显著影响。这些参数涵盖了光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理策略、成像算法等诸多方面。在实际操作过程中，由于设备老化、环境变化、人为操作等因素，安检设备的运行状态可能会偏离理想标准，导致图像出现亮度失衡、噪声增加、分辨率下降、对比度不足等问题，严重影响安检人员对潜在威胁物品的识别与判断。现有的人体安检图像优化手段往往依赖于固定模式的图像后处理算法，这种做法既缺乏针对性，又难以应对复杂多变的设备运行状态；因此，迫切需要发展一种智能化、自适应的太赫兹人体安检图像优化方法。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种提高安检图像的质量和安检效率，确保安全检查的精准和高效的太赫兹人体安检图像优化方法及系统。

第一方面，本发明提供了太赫兹人体安检图像优化方法，所述方法包括：

采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

获取安检设备标准运行状态数据信息；

将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

基于安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像。

进一步地，所述设备劣化运行参数识别模型的构建方法包括：

收集安检设备运行状态数据，包括在不同工况下的光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理参数以及成像算法参数；

为每组安检设备状态数据标注相应的设备劣化等级，形成有监督学习所需的标签数据；

从原始设备状态数据中选取对设备劣化状态最具区分力的特征，对选定的特征进行标准化和归一化处理；

选择深度学习模型作为设备劣化运行参数识别模型的基础架构，所述深度学习模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络；

将处理后的特征划分为训练集、验证集和测试集；

使用训练集和对应的劣化标签，通过反向传播算法更新参数，优化设备劣化运行参数识别模型对设备劣化状态的识别能力，并定期在验证集上评估模型性能；

在独立的测试集上评估设备劣化运行参数识别模型的识别准确率、召回率以及F1分数指标；

将训练好的设备劣化运行参数识别模型封装成易于调用的接口，集成到系统中。

进一步地，所述相关度特征矩阵的构建方法包括：

收集历史运行状态下的人体安检设备状态数据及其对应生成的人体安检图像；

对每张历史安检图像进行质量特征提取；

衡量每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的关联强度；

针对每一组设备运行参数与图像质量特征，计算它们之间的相关系数；

将计算得到的相关系数按照设备运行参数和图像质量特征的对应关系，组织相关度特征矩阵。

进一步地，所述人体安检优化图像的获取方法包括：

根据第一安检图像优化粒子，确定图像处理策略；

根据第一安检图像优化粒子，对选定的图像处理策略进行参数调整与优化；

实时监测处理后图像的质量变化，并根据反馈信息对图像处理策略进行调整；

对处理完成后的优化图像进行质量评估与验证；

将最终优化完成的人体安检图像输出并记录。

进一步地，所述实时运行状态数据信息包括光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理策略和成像算法参数。

进一步地，所述安检设备标准运行状态数据信息的获取途径包括设备手册与技术文档、设备校准与认证以及经验积累。

进一步地，所述预设相关阈值的设定影响因素包括安全性需求、图像质量要求、设备运行状态变化范围、历史数据分析以及性能平衡。

另一方面，本申请还提供了太赫兹人体安检图像优化系统，所述系统包括：

实时数据采集模块，用于采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

设备劣化运行参数识别模块，用于获取安检设备标准运行状态数据信息，将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

相关度特征矩阵构建模块，用于根据安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

图像筛选模块，用于将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

优化粒子生成模块，用于将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

图像优化处理模块，用于根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：通过采集安检设备实时运行状态数据信息和获取标准运行状态数据信息，以及应用预先训练的设备劣化运行参数识别模型，该方法能够实现实时监测和识别安检设备的运行状态变化，并根据实时情况调整图像优化策略，保持系统的自适应性；

通过基于安检设备历史运行状态数据构建相关度特征矩阵，能够综合考虑安检设备运行参数与人体安检图像质量特征之间的关系，从而确保对图像质量优化的全面性和准确性；

利用预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群，能够智能地生成优化粒子并对图像进行优化处理，从而提高图像质量和安检效果；

通过提取与设备劣化运行参数集相关且相关度较高的图像特征集，能够高效地筛选出需要优化的图像，同时采用预先训练的模型和集群，保证了方法的可靠性和稳定性；

该方法能够根据具体的安检设备运行状态和图像特征，灵活地调整优化策略，以应对不同场景下的需求，具有较强的针对性和灵活性；

综上所述，该太赫兹人体安检图像优化方法能够有效应对安检领域中复杂多变的环境和设备状态变化，提高安检图像的质量和安检效率，确保安全检查的精准和高效。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是设备劣化运行参数识别模型的构建方法的流程图；

图3是太赫兹人体安检图像优化系统的结构图。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一：如图1至图2所示，本发明的太赫兹人体安检图像优化方法，具体包括以下步骤：

S1、采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

S1步骤获得了全面、准确的安检设备实时运行状态数据和待优化的人体安检图像，为后续步骤中识别设备劣化参数、构建相关度特征矩阵、生成优化粒子并进行图像优化处理提供了必要的数据支撑；

实时运行状态数据信息涵盖了太赫兹安检系统运行过程中的各项关键参数，具体包括：

光源强度，记录当前使用的太赫兹光源输出功率，确保光源处于稳定且适宜的范围内，以生成高质量的太赫兹波；过强或过弱的光源会导致图像过曝或曝光不足，影响图像细节的呈现；

探测器灵敏度，监测太赫兹探测器在当前工作条件下的响应度和信噪比；高灵敏度的探测器能够更有效地捕捉微弱的太赫兹回波信号，降低噪声对图像质量的影响；

扫描速度，记录设备在对人体进行太赫兹扫描时的速度；过快或过慢的扫描速度会造成图像的运动模糊或者采集时间过长，影响图像的清晰度和整体成像效率；

信号处理策略，收集设备采用的信号滤波、增益控制、背景抑制等预处理参数；合理的信号处理策略能够有效减少环境干扰，提高图像信噪比，增强隐藏物品与背景的对比度；

成像算法参数，记录系统采用的重建算法及其相关参数，这些参数直接影响图像的分辨率、对比度和噪声水平；

待优化的人体安检图像由太赫兹安检系统在执行安检任务过程中直接生成，这些图像以二维和三维形式呈现，包含了被检人员身体表面及衣物下方的太赫兹反射或透射信息；图像采集遵循以下原则：

完整覆盖，确保图像覆盖被检人员全身，无明显遗漏区域，以全面排查潜在威胁物品；

适当分辨率，图像分辨率应满足识别小型和隐蔽物品的需求，同时考虑数据处理和传输效率；

标准化格式，图像数据应按照统一的标准格式存储，便于后续的图像分析与优化处理；

时间戳标记，为每幅图像添加精确的时间戳，与对应的设备运行状态数据关联，便于追踪图像生成时的设备状态。

在本步骤中，通过实时采集安检设备的各项关键参数数据，能够全面了解设备的运行状态，从而有助于及时发现设备运行异常或故障；实时获取待优化的人体安检图像，能够直观地展现被检查人员的身体结构和携带物品情况，为后续的图像优化处理提供了基础数据，有助于提高图像的清晰度、对比度和分辨率；通过对实时运行状态数据信息的分析，能够识别设备可能存在的劣化参数，为后续的优化处理提供目标参数；将实时运行状态数据与人体安检图像进行关联，有助于建立相关度特征矩阵，从而分析设备运行参数与图像质量之间的关联程度，为后续的图像优化提供指导；通过为每幅图像添加精确的时间戳，并与对应的设备运行状态数据关联，能够实现对图像生成时的设备状态进行追踪和管理，有助于后续的数据分析和优化处理；

综上所述，S1步骤的有益效果包括全面了解设备状态、优化图像质量、精准识别劣化参数、建立相关度特征矩阵以及实现数据追踪和管理，为后续的太赫兹人体安检图像优化提供了必要的数据支撑和指导。

S2、获取安检设备标准运行状态数据信息；

标准运行状态数据信息是指太赫兹安检设备在理想条件下，各项关键运行参数的推荐范围；安检设备标准运行状态数据信息与实时运行状态数据信息一致，包括：

光源强度标准，根据设备制造商提供的技术规格以及实验室测试确定的最适宜光源输出功率，确保在保证图像质量的同时避免过度照射对人体造成不适；

探测器灵敏度标准，设备出厂时测定得到的最佳响应度和信噪比，用于评估当前探测器性能是否符合预期，以及是否需要进行校准或维护；

扫描速度标准，根据设备设计原理和人体移动速度因素设定的适宜扫描速率，既能保证图像采集的完整性，又能避免因速度过快或过慢导致的图像模糊或采集时间过长；

信号处理标准策略，设备制造商推荐或经过大量实验验证的最佳信号滤波、增益控制、背景抑制等预处理参数组合，旨在最大限度地减少噪声、提高信噪比，同时保持图像细节清晰；

成像算法标准参数，针对特定设备型号和应用场景优化的重建算法参数，旨在确保在不同条件下都能生成具有高分辨率、良好对比度和低噪声的图像；

所述安检设备标准运行状态数据信息的获取途径包括：

设备手册与技术文档，从设备制造商提供的用户手册、技术白皮书、性能报告这些官方资料中获取标准运行参数；

设备校准与认证，在设备安装调试阶段，通过专业机构进行现场校准与性能测试，得到设备在当前环境下实际达到的标准运行状态数据；

经验积累，结合设备长期运行的实际表现、用户反馈以及最新的研究成果，不断修订和完善标准运行状态数据，确保其与时俱进，反映最佳实践。

在本步骤中，获取安检设备的标准运行状态数据信息能够为实际运行提供参考范围；这些数据不仅能够作为设备性能的基准，还能够帮助操作人员了解设备在理想情况下的预期表现，从而更好地进行设备操作和维护；标准运行状态数据信息为设备的参数设置提供了指导；通过了解设备制造商推荐的最佳参数配置，操作人员能够更准确地调整设备，以满足安全检查的要求，同时确保图像质量和安全性；光源强度、探测器灵敏度等参数的标准化设置有助于确保安检设备在操作过程中不会对被检查人员造成不适或伤害；通过遵循标准化的运行状态数据信息，能够最大程度地保证安检过程的安全性；标准化的信号处理策略和成像算法参数能够提高图像的质量；通过使用经过验证的最佳参数组合，能够最大限度地减少图像中的噪声，并保持图像的清晰度和细节，从而提高安检的准确性和效率；经验积累与持续优化使得标准运行状态数据信息能够与时俱进；随着技术的不断发展和实践经验的积累，标准参数能够随时进行修订和更新，以反映最佳实践，并不断提高安检设备的性能和效率；

综上所述，通过获取安检设备的标准运行状态数据信息，能够提高设备的操作效率和安全性，同时优化图像质量，为安全检查提供更可靠的支持。

S3、将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

步骤S3利用预训练的设备劣化运行参数识别模型，通过对比安检设备实时运行状态与标准运行状态数据，精准识别并量化设备在当前工作条件下存在的性能劣化参数，为后续针对性地优化安检图像提供了关键依据；

所述设备劣化运行参数识别模型的构建方法包括：

S31、收集大量的安检设备运行状态数据，包括在不同工况下的光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理参数以及成像算法参数；

S32、为每组安检设备状态数据标注相应的设备劣化等级，形成有监督学习所需的标签数据；

S33、从原始设备状态数据中选取对设备劣化状态最具区分力的特征，对选定的特征进行标准化和归一化处理，确保不同特征在同一尺度上；

S34、选择深度学习模型作为设备劣化运行参数识别模型的基础架构，所述深度学习模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络；

S35、将处理后的特征划分为训练集、验证集和测试集；

S36、使用训练集和对应的劣化标签，通过反向传播算法更新参数，优化设备劣化运行参数识别模型对设备劣化状态的识别能力，并定期在验证集上评估模型性能，防止过拟合；

S37、：在独立的测试集上评估设备劣化运行参数识别模型的识别准确率、召回率以及F1分数指标，全面评价模型的性能；

S38、将训练好的设备劣化运行参数识别模型封装成易于调用的接口，便于在实际应用中接收实时设备状态数据并快速输出劣化参数识别结果。

在本步骤中，通过对比安检设备实时运行状态与标准运行状态数据，该模型能够准确地识别并量化设备在当前工作条件下存在的性能劣化参数，有助于及时发现设备的运行问题，减少安检图像质量的下降和安检效率的降低；通过获得安检设备劣化运行参数集，能够为后续针对性地优化安检图像提供关键依据；了解设备的劣化状态能够帮助调整成像算法、信号处理策略等参数，从而改善安检图像的质量，提高安检准确性和效率；采用深度学习模型作为基础架构，能够有效地识别设备劣化状态，具有较高的准确性和泛化能力；有助于提高识别的准确率和稳定性，从而更可靠地指导后续的图像优化工作；将训练好的模型封装成易于调用的接口，能够方便地接收实时设备状态数据，并快速输出劣化参数识别结果；这使得该模型能够轻松地应用于实际的安检系统中，为安检工作提供及时的支持和指导；

综上所述，步骤S3中构建的设备劣化运行参数识别模型能够准确、高效地识别设备的劣化状态，为后续的安检图像优化提供了重要的依据和支持，有助于提高安检效率和准确性。

S4、基于安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

构建出的相关度特征矩阵清晰地展示了每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关程度；相关度特征矩阵是后续步骤中确定关键图像质量特征、生成优化粒子及进行图像优化的基础；相关度特征矩阵反映了设备运行状态与安检图像质量之间的内在联系，有助于在面对设备劣化运行参数集时，快速定位与之高度相关的图像质量特征，从而实现针对性的图像优化；

所述相关度特征矩阵的构建方法包括：

S41、收集历史运行状态下的人体安检设备状态数据及其对应生成的人体安检图像；确保数据覆盖设备正常运行、轻微劣化到严重劣化的多种状态，以反映设备参数变化对图像质量的影响；

S42、对每张历史安检图像进行质量特征提取，包括亮度分布、对比度、信噪比、分辨率、边缘清晰度、纹理特征、灰度直方图以及频域特征；

S43、选择相关度度量方法，衡量每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的关联强度；所述相关度度量方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔tau系数以及距离相关度；

S44、针对每一组设备运行参数与图像质量特征，利用所选的相关度度量方法，计算它们之间的相关系数；对于每个设备参数，得到一个与所有图像质量特征相关联的向量；反之，对于每个图像质量特征，也得到一个与所有设备参数相关的向量；

S45、将计算得到的相关系数按照设备运行参数和图像质量特征的对应关系，组织成一个二维矩阵，即相关度特征矩阵。

在本步骤中，通过构建相关度特征矩阵，系统地量化了每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关程度，形成了一种结构化的知识库，直观地展现了设备运行状态与安检图像质量之间的复杂关系网络；相关度特征矩阵为后续步骤中确定与设备劣化运行参数高度相关的关键图像质量特征提供了依据；当面临特定设备劣化状况时，能够通过查询矩阵快速定位到受影响最大的图像特征，确保优化工作聚焦于最关键的问题点，提高优化的针对性和效率；基于相关度特征矩阵，能够根据实时设备运行状态动态调整优化策略，生成与当前设备状态相适应的优化粒子，实现安检图像的智能化、自适应优化；增强了系统的适应性，使其能够有效应对设备老化、环境变化、人为操作等因素引起的设备状态波动，保障安检图像质量的稳定性和准确性；通过对历史数据的深入挖掘与分析，构建的相关度特征矩阵不仅服务于即时的图像优化任务，还为长期的知识积累与技术迭代提供了基础；随着数据的不断积累和更新，矩阵能够持续完善，进一步提升对设备图像关系的理解与建模能力，推动安检图像优化技术的发展；相关度特征矩阵为安检图像优化提供了数据驱动的决策支持，减少了对主观经验的依赖，提高了决策的客观性和科学性；对于提升安检系统的整体性能、确保安检工作的精准与高效具有重要意义；

综上所述，构建相关度特征矩阵是太赫兹人体安检图像优化方法中的关键环节，实现了设备运行状态与安检图像质量之间的深度关联分析，为后续的针对性优化提供了强有力的数据支持和决策依据，促进了安检图像质量的精准控制与高效提升。

S5、将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

S5步骤目标是根据已识别出的安检设备劣化运行参数集，从相关度特征矩阵中筛选出与之高度相关的、对图像质量有显著影响的图像质量特征集；确保了后续图像优化工作的针对性，使得优化措施能够直接作用于受设备劣化影响最显著的图像特性，从而更有效地改善图像质量和提升安检准确性；

基于预设的相关度阈值，筛选出与设备劣化运行参数集关联度显著的图像质量特征；

对于劣化运行参数集中每个参数，查找相关度特征矩阵中对应的行或列，获取该参数与所有图像质量特征的相关系数；

筛选出相关系数大于预设相关阈值的图像质量特征，这些特征与当前设备的劣化参数有着较强的相关性，即设备参数的变化对其影响较大；

将筛选出的所有相关度高于阈值的图像质量特征合并，形成一个与当前设备劣化运行参数集紧密相关的“人体安检图像质量特征集”；集合代表了在当前设备状态下，最需要关注和优化的图像属性；

所述预设相关阈值的设定影响因素包括：

安全性需求，预设相关阈值的设定应考虑安全性需求，确保对潜在威胁物品的识别与判断具有足够的准确性和可靠性；相关阈值设置过高，会导致漏检或误判，而设置过低则会引入过多的干扰因素，影响安检效率和准确性；

图像质量要求，预设相关阈值的设定还应考虑到对图像质量的要求；相关阈值设置过低，会导致过多的图像被排除在优化范围之外，影响图像优化的效果；而设置过高则会包含过多的噪声或干扰图像，影响优化后图像的质量；

设备运行状态变化范围，考虑安检设备的运行状态会受到多种因素的影响，预设相关阈值的设定需要考虑设备运行状态的变化范围；相关阈值设定在设备运行状态变化范围之外，会导致无法有效识别和适应设备运行状态的变化，影响图像优化的效果；

历史数据分析，通过分析安检设备历史运行状态数据和相应的人体安检图像，能够了解不同运行参数与图像质量之间的实际相关度情况；预设相关阈值的设定可以参考历史数据的分析结果，以确保其在实际应用中具有较好的适用性和有效性；

性能平衡，预设相关阈值的设定需要在安全性、图像质量要求和设备运行状态变化范围等因素之间进行权衡和平衡，以实现对安检图像优化的最佳效果。

在本步骤中，通过从相关度特征矩阵中提取与安检设备劣化运行参数集高度相关的图像质量特征集，确保了图像优化工作的针对性；能够直接作用于受设备劣化影响最显著的图像特性，从而更有效地改善图像质量和提升安检准确性；通过优化受设备劣化影响最显著的图像特性，能够有效减少因设备运行状态变化而导致的图像质量下降；有助于提升安检图像的清晰度、对比度和分辨率，进而提高安检人员对潜在威胁物品的识别和判断准确性；通过合并与设备劣化运行参数集高度相关的图像质量特征，形成一个紧密相关的“人体安检图像质量特征集”，能够有针对性地对这些图像特性进行优化处理，从而显著改善图像质量；在设定预设相关阈值时，综合考虑了安全性需求、图像质量要求、设备运行状态变化范围、历史数据分析和性能平衡等因素，确保了预设相关阈值在实际应用中具有较好的适用性和有效性；有助于平衡安检准确性和效率之间的关系，以及图像质量优化的效果和成本之间的权衡；

综上所述，S5步骤的有益效果体现在提高安检准确性、优化图像质量、提高针对性优化效果以及综合考量各项因素等方面，有助于提升太赫兹人体安检图像优化的效果和实用性。

S6、将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

S6步骤利用预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群，根据设备劣化状态下的关键图像质量特征，生成了针对性强、适应设备状态变化的优化策略；克服了传统固定模式图像后处理算法的局限性，实现了对复杂多变设备状态的智能化响应，符合安检图像优化领域对于精准、高效优化技术的需求；

将图像质量特征集作为输入，送入安检图像设备干扰优化粒子集群中；

安检图像设备干扰优化粒子集群根据这些特征，启动内部优化算法，通过迭代计算和信息共享，寻找能够最大程度改善图像质量的优化策略；这一过程涉及到对图像增强、去噪、锐化、均衡化、分辨率提升等图像处理技术的参数调整，以纠正由设备劣化引发的图像缺陷；

安检图像设备干扰优化粒子集群生成一个能够针对当前设备劣化状态优化图像的第一安检图像优化粒子；

所述安检图像设备干扰优化粒子集群的搭建方法包括：

定义优化集群要达到的具体图像质量改善目标，根据优化目标，构建适用于太赫兹人体安检图像的客观评价指标，所述评价指标包括信噪比、对比度熵、结构相似性指数和峰值信噪比，用于量化评估优化效果；

选择优化算法，所述优化算法包括粒子群优化、遗传算法、模拟退火、深度强化学习算法；选择时应考虑算法的适应性、收敛速度、易于实现等因素，确保其适用于太赫兹人体安检图像优化场景；

确定粒子如何表示图像优化策略，粒子的每一个维度代表一组参数值；定义如何将粒子编码转换为实际的图像处理操作，设计解码函数，将粒子向量映射为具体的图像处理参数集合，以便应用于待优化图像；

根据优化问题的维度，生成初始粒子群，每个粒子代表一个可能的优化策略；

设定合适的控制参数，影响粒子搜索范围和收敛速度，设定终止准则，防止算法陷入局部过度迭代；

将评价指标嵌入优化算法中，形成适应度函数，在每次迭代过程中，根据适应度函数评估每个粒子的优化效果，指导粒子更新；

使用具有代表性的太赫兹人体安检图像样本集，以及对应的标准优化结果，对搭建的优化集群进行训练与验证；调整算法参数、优化目标或评价指标，以优化集群性能，确保其在各种设备劣化条件下都能有效提升图像质量。

在本步骤中，通过根据设备劣化状态下的关键图像质量特征，生成针对性强的优化策略，使得优化粒子集群能够更好地适应设备状态变化；相比传统的固定模式图像后处理算法更具灵活性和适应性；通过内部优化算法的迭代计算和信息共享，优化粒子集群能够智能地寻找能够最大程度改善图像质量的优化策略；能够更好地适应复杂多变的设备状态，从而提高安检图像的质量和准确性；优化粒子集群根据设备劣化状态优化图像，通过图像增强、去噪、锐化、均衡化、分辨率提升等图像处理技术的参数调整，纠正由设备劣化引发的图像缺陷；能够提高安检图像的质量，从而提高安检效率和准确性；通过定义具体的图像质量改善目标和适用于太赫兹人体安检图像的客观评价指标，能够对优化效果进行量化评估；有助于更加准确地评估优化算法的效果，并指导后续的优化过程；考虑到太赫兹人体安检图像优化场景的特点，选择了多种优化算法，能够根据实际情况选择最适合的优化算法，以达到更好的优化效果；

综上所述，S6中的安检图像设备干扰优化粒子集群的搭建方法能够有效提升太赫兹人体安检图像的质量，从而提高安检效率和准确性，满足安检图像优化领域对于精准、高效优化技术的需求。

S7、根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像；

S7步骤基于第一安检图像优化粒子所指示的图像处理策略，对待优化的太赫兹人体安检图像进行了针对性的优化处理，助力安检人员更准确、高效地识别潜在威胁物品，提升安检系统的整体效能；

所述人体安检优化图像的获取方法包括：

S71、根据第一安检图像优化粒子所提供的优化策略，确定适用于当前安检图像的图像处理策略；

S72、根据第一安检图像优化粒子中所包含的参数值，对选定的图像处理策略进行参数调整与优化；根据具体的图像特征和优化目标来调整参数，以确保图像质量得到最大程度的改善；

S73、在处理待优化人体安检图像的过程中，实时监测处理后图像的质量变化，并根据反馈信息对图像处理策略进行调整；

S74、对处理完成后的优化图像进行质量评估与验证，以确保图像质量的提升符合预期，并且能够满足安检需求；

S75、将最终优化完成的人体安检图像输出并记录，以供后续的安检任务使用。

在本步骤中，通过根据第一安检图像优化粒子指示的优化策略对待优化的太赫兹人体安检图像进行针对性处理和参数优化，能够显著提升图像的清晰度、对比度和细节展现，从而增强安检人员对潜在威胁物品的识别能力；优化后的人体安检图像能够帮助安检人员更准确、快速地检测和判断潜在威胁物品，减少漏检和误检的情况，提高安检系统的整体效率和工作效能；根据第一安检图像优化粒子提供的优化策略，对图像处理策略进行实时调整，以应对不同情境下的安检图像特征和优化需求，保证了处理方法的适应性和灵活性；在处理过程中，实时监测处理后图像的质量变化，并根据反馈信息对处理策略进行调整，能够确保处理过程的实时性和效果的准确性；对优化后的图像进行质量评估与验证，确保图像质量的提升符合预期，并且满足安检需求，增强了优化方法的可信度和实用性；将最终优化完成的人体安检图像输出并记录，为后续的安检任务使用提供了可靠的图像资源，并且为处理过程的追溯和优化提供了依据；

综上所述，S7步骤的有益效果在于提升了安检图像的质量和识别准确性，增强了安检系统的整体效能和工作效率，同时也保证了处理方法的灵活性和可信度。

实施例二：如图3所示，本发明的太赫兹人体安检图像优化系统，具体包括以下模块；

实时数据采集模块，用于采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

设备劣化运行参数识别模块，用于获取安检设备标准运行状态数据信息，将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

相关度特征矩阵构建模块，用于根据安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

图像筛选模块，用于将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

优化粒子生成模块，用于将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

图像优化处理模块，用于根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像。

该系统通过实时数据采集模块和设备劣化运行参数识别模块，能够及时获取安检设备的运行状态数据，并根据这些数据自动调整优化策略，保持系统对设备状态变化的自适应性；

利用相关度特征矩阵构建模块和图像筛选模块，能够精准地筛选出与设备劣化运行参数相关且质量优良的人体安检图像，从而提高了安检图像的准确性和效率；

借助优化粒子生成模块和图像优化处理模块，能够根据实际情况生成优化粒子并对图像进行智能化处理，有效提升了图像质量和安检效果；

系统考虑了多个因素如设备运行状态、图像质量特征、相关度等，综合分析处理，使得优化方法更加全面、综合，能够应对复杂多变的实际场景需求；

系统采用了预先训练的模型和集群，具备较高的可靠性和稳定性，能够持续有效地进行安检图像优化处理，确保安检任务的顺利完成；

综合这些优点，该太赫兹人体安检图像优化系统能够有效应对现实安检环境中设备状态变化等挑战，提升安检图像质量和安检效率，确保安全检查的精准与高效。

前述实施例一中的太赫兹人体安检图像优化方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的太赫兹人体安检图像优化系统,通过前述对太赫兹人体安检图像优化方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中太赫兹人体安检图像优化系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。

此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述方法包括：

采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

获取安检设备标准运行状态数据信息；

将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

基于安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像。

2.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述设备劣化运行参数识别模型的构建方法包括：

收集安检设备运行状态数据，包括在不同工况下的光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理参数以及成像算法参数；

为每组安检设备状态数据标注相应的设备劣化等级，形成有监督学习所需的标签数据；

从原始设备状态数据中选取对设备劣化状态最具区分力的特征，对选定的特征进行标准化和归一化处理；

选择深度学习模型作为设备劣化运行参数识别模型的基础架构，所述深度学习模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络；

将处理后的特征划分为训练集、验证集和测试集；

使用训练集和对应的劣化标签，通过反向传播算法更新参数，优化设备劣化运行参数识别模型对设备劣化状态的识别能力，并定期在验证集上评估模型性能；

在独立的测试集上评估设备劣化运行参数识别模型的识别准确率、召回率以及F1分数指标；

将训练好的设备劣化运行参数识别模型封装成易于调用的接口，集成到系统中。

3.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述相关度特征矩阵的构建方法包括：

收集历史运行状态下的人体安检设备状态数据及其对应生成的人体安检图像；

对每张历史安检图像进行质量特征提取；

衡量每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的关联强度；

针对每一组设备运行参数与图像质量特征，计算它们之间的相关系数；

将计算得到的相关系数按照设备运行参数和图像质量特征的对应关系，组织相关度特征矩阵。

4.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述人体安检优化图像的获取方法包括：

根据第一安检图像优化粒子，确定图像处理策略；

根据第一安检图像优化粒子，对选定的图像处理策略进行参数调整与优化；

实时监测处理后图像的质量变化，并根据反馈信息对图像处理策略进行调整；

对处理完成后的优化图像进行质量评估与验证；

将最终优化完成的人体安检图像输出并记录。

5.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述实时运行状态数据信息包括光源强度、探测器灵敏度、扫描速度、信号处理策略和成像算法参数。

6.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述安检设备标准运行状态数据信息的获取途径包括设备手册与技术文档、设备校准与认证以及经验积累。

7.如权利要求1所述的太赫兹人体安检图像优化方法，其特征在于，所述预设相关阈值的设定影响因素包括安全性需求、图像质量要求、设备运行状态变化范围、历史数据分析以及性能平衡。

8.一种太赫兹人体安检图像优化系统，其特征在于，所述系统包括：

实时数据采集模块，用于采集安检设备实时运行状态数据信息以及待优化人体安检图像；

设备劣化运行参数识别模块，用于获取安检设备标准运行状态数据信息，将安检设备标准运行状态数据信息与安检设备实时运行状态数据信息输入至预先训练的设备劣化运行参数识别模型中，获得安检设备劣化运行参数集；

相关度特征矩阵构建模块，用于根据安检设备历史运行状态数据以及与安检设备历史运行状态数据相对应的人体安检图像，构建人体安检图像质量特征与安检设备运行参数之间的相关度特征矩阵；所述相关度特征矩阵包括每个安检设备运行参数与每个人体安检图像质量特征之间的相关度；

图像筛选模块，用于将安检设备劣化运行参数集作为索引指标，由相关度特征矩阵中，提取与安检设备劣化运行参数集相对应的且相关度大于预设相关阈值的人体安检图像质量特征集；

优化粒子生成模块，用于将人体安检图像质量特征集输入至预先搭建的安检图像设备干扰优化粒子集群中，获得对应安检设备劣化运行参数集的第一安检图像优化粒子；

图像优化处理模块，用于根据第一安检图像优化粒子对待优化人体安检图像进行优化处理，获得人体安检优化图像。

9.一种太赫兹人体安检图像优化电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。