本文提出了一种基于精英保留遗传算法的相息图合成优化方案。与传统方法不同,本方案的初始相息图由原始图像附加随机相位掩膜的二维傅里叶变换得到后,利用精英保留遗传算法直接优化相位掩膜,从而达到减小再现误差的目的。与直接优化相息图的传统方法相比,本方案显著地加快了误差的收敛过程,从而降低了计算时间。　　 在相息图的制作过程中,由于振幅的舍去和相位的量化,其再现像中不可避免地包含有大量的噪声。针对这一问题,目前已有几种利用遗传算法来优化相息图合成的方案。本文尝试从另一个角度解决此问题,即利用精英保留遗传算法直接优化随机掩膜,以加速误差收敛,减少再现误差,提高再现质量。　　 为了测试本方案的性能,在相同的实验环境下,针对二值图像和灰度图像,本文进行了两组对比实验。实验表明,本方案在初始误差值、优化速度和最终优化结果三个方面上,都优于现有其他方案。相比于其他方法,本方案能快速获得理想的优化结果。因此,本方案在相息图的相关领域中有着潜在的应用前景。　　 最后,本文详细分析了方案中各个环节所起到的作用。