MS-RSF水平集图像分割算法可以提高分割的自适应性和鲁棒性，但是，曲线演化控制参数的优选是亟待解决的问题。本文提出采用粒子群对MS-RSF水平集算法的控制参数进行优选，并对传统的粒子群优化进行改良，使之更加适用于MS-RSF水平集图像分割算法。论文的主要工作如下:　　(1)对智能优化算法的发展现状及意义进行了研究，对比分析了遗传算法和粒子群优化算法的特点。　　(2)提出一种传统粒子群优化算法的改良方法，通过对惯性权重进行调整，并加入了非线性规划，可以提高算法的精度，较好地解决了粒子群优化算法后期收敛速度过慢的问题。　　(3)将改进的粒子群优化算法融入到MS-RSF水平集中，可以根据图像特性自动选择内核带宽系数，提高MS-RSF水平集的自动分割程度。实验结果表明，采用粒子群优化算法能够快速准确地找到带宽参数，获得满意的分割结果，避免人为选取带宽参数。