图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤．图像分割效果与质量的优劣将会对后续的目标检测、识别及跟踪等操作产生直接影响，因此图像分割在图像工程中的地位非常重要

为了提高模糊图像复原后的清晰度，提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群，每个族群包含若干只青蛙，每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩，对最优个体进行高斯变异算子操作，同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型，用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系，使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰，改善百分比最大，同时耗时最少。