王 辉，于立君，毕晓君，郭 晓

（1.哈尔滨工程大学 自动化学院，150001哈尔滨；2.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，150001哈尔滨）

图像分割作为图像处理中的一项重要环节，直接影响到后续检测、识别效果的好坏，图像分割方法的选择至关重要［1-4］.阈值分割法与其他方法相比，运算更为简单有效，因此被广泛应用到实时性要求较高的图像处理中.如何确定最佳阈值是利用该方法进行图像分割的关键环节.二维熵阈值法能很好的将图像信息用图像中像素点的灰度及其周围邻域的灰度均值表达出来，在图像分割中得到广泛应用.但是传统的二维熵阈值法采用一一试探法来搜索最优阈值，耗费大量的时间从而限制了该方法的应用.

疫苗算子通过接种疫苗来实现，它可以根据已知的入侵，从中提取表示入侵的特征信息生成，并对特征值进行编码构造疫苗.也可以在入侵检测的过程中动态地、自适应地提取疫苗［5-6］.疫苗算子能够使算法的记忆功能增强，本文将免疫优化机制［7］加入到图像分割中，并引入疫苗算子，并加入熵作为更新依据，不仅能够使解群中的多样性得到保持，而且加速了解群收敛到全局稳定点，使得算法的分割速度得以提高，得到比较理想的分割效果.

1 熵疫苗算子

疫苗主要用来记忆入侵过的抗原以及对应的适应度最高的抗体［8-9］.采用熵疫苗算子可以避免陷入局部最优，保证记忆抗体的多样性.

1.1 点灰度和区域灰度均值……

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