1.一种基于改进的烟花算法进行图像处理的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：在n维可行域空间内随机初始化N个烟花粒子的位置，记为初始粒子Gold；设置t＝1，迭代开始；其中n和N都是正整数；

步骤2：按照预定算法计算每个所述烟花粒子爆炸所产生的爆炸火花的位置Sj、每个所述烟花粒子的爆炸半径Aj，以及对p个烟花粒子进行变异所产生的变异火花的位置；

步骤3：将超出可行域空间的粒子映射到可行域空间内，所述粒子包括烟花粒子、爆炸火花和变异火花中的至少一种；

步骤4：从所有粒子中选择进入下一轮迭代的粒子Gnew，所有粒子包括所有的烟花粒子、爆炸火花以及变异火花；

步骤5：确定初始粒子Gold与粒子Gnew所包括的所有粒子中适应度值最好的最优粒子，并根据细菌觅食算子对除所述最优粒子以外的其余粒子进行最优值方向上的优化，并将超出可行域空间的粒子映射到可行域空间内；

步骤6：将优化完毕的粒子中适应度值最大的N个粒子作为下一次迭代的初始烟花Gold；

步骤7：若t＜T且所述最优粒子的适应度值gbest大于预定阈值，则令t＝t+1，并重新开始执行步骤2以根据新的初始烟花Gold进行下一次迭代；否则停止迭代，确定所述最优粒子的位置为最优解，并将所述最优解作为分割阈值对图像进行图像分割处理，其中，T是预先设置的迭代次数。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤2：按照预定算法计算每个所述烟花粒子爆炸所产生的爆炸火花的位置Sj、每个所述烟花粒子的爆炸半径Aj，以及对p个烟花粒子进行变异所产生的变异火花的位置，包括：步骤2-1：按照公式 计算每个所述烟花粒子爆炸所产生的

爆炸火花的位置Sj，其中，函数f(x)是用于计算粒子的适应度值的适应度函数，f(xj)是粒子xj的适应度值，α和ε是常数；

步骤2-2：按照公式 计算每个所述烟花粒子的爆炸半径

Aj，β是常数；

步骤2-3：选择p个烟花粒子，并按照公式xj＝xj*g计算对所述p个烟花粒子进行变异产生的变异火花的位置，p是正整数，g是常数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3：将超出可行域空间的粒子映射到可行域空间内，包括：按照公式xj＝xmin+|xj|％(xmax-xmin)将超出可行域空间的粒子映射到可行域空间内，其中，xmin是可行域空间的最小值，xmax是可行域空间的最大值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4：从所有粒子中选择进入下一轮迭代的粒子Gnew，包括：按照公式 以及公式 从所有粒子中选择进入下

一轮迭代的粒子Gnew，其中，k是预先设定的粒子Gnew的个数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据细菌觅食算子对除所述最优粒子以外的其余粒子进行最优值方向上的优化，包括：按照公式θi(j+1，k，l)＝θi(j，k，l)+step(i)*φ(j)、公式step(i)＝λ(gbest-gj)+F(gm(i)-gn(i))，以及公式g(i+1)＝g(i)+λ(gbest-gj)+F(gm(i)-gn(i))对除所述最优粒子以外的其余粒子进行最优值方向上的优化；其中，λ和F为常数，gm(i)和gn(i)是其余粒子中随机选取的两个互不相同的粒子的适应度值，