图像处理一直是信号处理学科的一个研究热点，不仅在理论上有重要意义，在现实生活中也有迫切需求。人工智能作为一种软计算方法，目前在各领域均获得广泛应用。本文的主要工作围绕人工智能在图像处理中的应用展开，具体内容包括：　　 1)研究了遗传算法，提出采用变长小生境算法求解图像超分辨率重建，用自适应小生境算法求解图像复原，用分布式模拟退火遗传算法求解图像插值。　　 2)对人工免疫系统的两种重要算法：克隆选择算法与免疫进化算法进行了详细研究，并提出采用克隆选择算法实现蛋白质折叠预测，采用改进的免疫进化算法实现图像复原。　　 3)针对蚁群算法提出两种改进算法：一是将遗传算法与蚁群算法相结合，得到遗传蚁群算法；另一是隶属云蚁群算法。　　 4)将粒子群算法与混沌算子、免疫算子相结合，提出一种改进算法：混沌免疫粒子群优化，并应用于随机网络的多任务路径规划与多指数拟合问题。　　 5)针对细菌趋药性算法提出一种改进算法：多态细菌趋药性算法，并应用于传感器图像配准与眼底图像配准。　　 6)对BP神经网络权值的学习算法及泛化的方法进行了详细阐述，并应用于股票预测、细胞图像分割、文本图像识别。　　 7)对两种高级径向基函数网络：概率神经网络与泛化回归神经网络，进行了详细探讨，并提出一种改进的概率神经网络用于作物图像分类，提出一种自适应泛化回归神经网络用于电磁耦合预测。　　 8)研究了自组织神经网络，对竞争神经网络、自组织映射网络、神经气体、增长型神经气体进行了综述，并采用竞争神经网络实现遥感图像压缩编码。　　 9)对离散Hopfield网络、连续Hopfield网络、以及Boltzmann机均进行了详细的分析，并提出一种Li-Hopfield网络用于汉字字符识别，提出一种Paik-Boltzmann模型用于图像复原。　　 10)提出了脉冲耦合神经网络的一种简化模型，并给出应用PCNN实现图像去噪、图像增强、图像编码和图像分割的例子。　　 11)提出了一些图像处理的硬计算方法，包括一种基于最大模糊互信息的图像分割，基于约束整体最小二乘与各向异性正则化的光流估计，改进的沃尔什图像插值，基于光全息的图像混合加密算法。　　 12)探计了计算的本质，并介绍了两种新的计算技术：量子计算与DNA计算。　　 本文的大量实验表明：人工智能应用于图像科学与技术是可行的，且优于传统方法。这将进一步促进人工智能在其它领域的应用。