1.用于搜索相机曝光最优码字序列的适应度函数构建方法，其特征在于，包括：(1)对于编码曝光成像拍摄方式，定义曝光快门码字序列：式中，Si(i＝1，2，...，n)为二进制码字序列数值，n表示码字序列长度，Si＝1表示相机快门开启，Si＝0表示相机快门关闭；所述码字序列表达式中“1”的个数为r，“0”的个数为t，有n＝r+t；

(2)对所述曝光快门码字序列进行离散傅里叶变化操作，计算第一评价准则因子C1：C1＝min(|F(S)|)

其中，F(·)表示离散傅里叶变换操作，min(·)表示计算最小值操作；第一评价准则因子C1表示码字序列点扩散函数幅值的最小值；

(3)计算第二评价准则因子C2：

其中，var(·)表示计算方差操作；第二评价准则因子C2表示码字序列自相关程度，表示码字序列点扩展函数的幅值变化剧烈程度；

(4)计算在编码曝光成像拍摄方式下的第三评价准则因子C3：其中， 表示相机单位曝光时间内获取图像的平均强度；

T表示曝光时间，T·r/n表示编码曝光模式下的实际曝光时间；

表示解卷积噪声因子，A为编码曝光短曝光模式下的单位矩阵，为一维的循环矩阵；

表示相机成像过程中的信号非相关项噪声成分，为固定值；

C表示相机常数，C·T·r/n表示信号相关项噪声成分，随曝光时间增加而增加的；

第三评价准则因子C3表示编码曝光模式采集的运动模糊图像信噪比；

(5)计算第四评价准则因子C4：

C4＝mean(|F(S)|/(S+1))

第四评价准则因子C4表示获取图像的低频成分；

(6)构建适应度函数H；

其中，α1，α2，α3，α4依次表示第一评价因子C1、第二评价因子C2、第三评价因子C3、第四评价因子C4的权重系数。

2.基于适应度函数的相机编码曝光最优码字序列搜索方法，其特征在于，利用遗传算法进行全局搜索，同时引入模拟退火算法进行局部最优解搜索；构建适应度函数H；

设定算法的初始化参数，包括初始种群大小、个体数量、交叉概率、变异概率、迭代次数阈值、模拟退火算法初始温度、稳定温度、退火比率Ratio以及适应度函数阈值；

当适应度函数H满足阈值条件或迭代次数i达到设定的迭代次数阈值时，则全局搜索结束，最终得到的解作为编码曝光最优码字序列；

具体过程包括：

第1次进行全局搜索时，令i＝1，i表示全局迭代次数，以给定的随机初始种群为全局搜索种群，以后每次进行全局搜索前，i加上1，更新种群和最优解；

第i次全局搜索进行第1次局部搜索时，令ij＝i1，ij表示第i次全局搜索过程中的第j次局部搜索，每一次进行局部搜索前，j加上1；

步骤1：全局搜索，计算种群输入对应的适应度函数Hi′；通过交叉和变异得到下一次迭代的种群结果；

步骤2：引入模拟退火算法开展局部搜索：

在交叉和变异后得到的种群结果中进行一次随机扰动，产生一个扰动新解并计算其对应适应度函数Hi″；

计算适应度函数Hi′和适应度函数Hi″的差，得到△Hi＝Hi′-Hi″；

若△Hi＜0，则接受该扰动新解，作为此次搜索的局部最优解，并在下一次全局搜索时更新最优解；

若△Hi≥0，则根据Metropolis准则进行处理；

步骤3：判断适应度函数Hi′是否满足阈值条件或全局迭代次数i是否达到初始设定的迭代次数阈值，如果两个条件中有一个满足时，退出全局搜索，搜索过程结束，最终得到的最优解作为编码曝光最优码字序列；否则，重复步骤1和步骤2。

3.如权利要求2所述的基于适应度函数的相机编码曝光最优码字序列搜索方法，其特征在于，所述根据Metropolis准则进行处理是指：从(0，1)区间中随机挑选一个数R，计算下述不等式：R≤exp(-ΔHi/Tij)        (7)其中，Tij表示第i次全局搜索中第j次局部搜索的模拟退火算法温度；

若公式(7)成立，则接受该扰动新解，作为此次搜索的局部最优解，并在下一次全局搜索时更新最优解，结束模拟退火局部搜索，执行步骤1；

若公式(7)不成立，则舍弃该扰动新解，根据设置的退火比率Ratio，计算下次模拟退火温度Ti(j+1)＝Tij*Ratio，并重复步骤2，继续进行局部最优解搜索；

当下次模拟退火温度Ti(j+1)等于初始设定的稳定温度Tfinal时，结束模拟退火局部搜索，执行步骤1。