生物免疫系统是一个高度进化的生物系统,它具有高度自适应、高度分布性、自组织等特性。它能够有效识别入侵的抗原并消除抗原,并保持机体的稳定。随着人们对免疫系统研究的进一步深入,免疫系统强大的识别能力引起了许多学者的关注。人工免疫算法是一种受生物免疫系统启发而设计的新型智能优化算法。它结合了问题的先验知识和生物免疫系统的自适应能力,因而具有在信息处理方面有较强的鲁棒性、在求解优化问题时不要求目标函数具有可导性等附加信息、在搜索过程中能更好地收敛到全局最优解等特点,现已被用于机器学习、异常和故障诊断、机器人行为仿真、函数优化、网络入侵检测等多个领域,表现出强大的性能和效率,被人们认为是最具潜力的人工智能算法之一。本文首先对生物免疫系统的一些基本概念、系统组成、功能及原理进行了介绍;简单分析了人工免疫系统的研究内容、研究现状及基本理论;其次,研究和分析了现有的一些典型免疫算法的基本结构和流程。其次,在分析了传统图像增强原理和方法的基础上,针对克隆选择算法的不足进行了讨论及多方面的改进,提出了一种改进的克隆选择算法,并实际编程实现了改进的克隆选择算法。然后,使用一种新的目标函数评价算法的性能,将新的适应度函数结合改进的克隆选择算法进行图像增强。使用此方法可以自适应找出图像归一化的非完全Beta函数的最优参数值,对原始图像进行仿真实现,仿真结果证明其在增强后视觉效果有较大提高。最后,分析了改进的克隆选择算法的搜索速度及参数改变对算法性能的影响,验证了算法的有效性和鲁棒性。并与其他算法的实际结果进行了比较,进一步说明了改进的克隆选择算法的有效性。