本书的研究课题主要来源于以下项目：
基于多点协作的多媒体传感网数据感知与融合技术研究（No.61572261）。主要负责多媒体传感网图像数据分割及后续应用。
2）国家自然科学基金项目
基于信息相关性的传感器网络数据聚合技术研究（No.61300239）。主要完成基于智能优化算法的传感网数据信息聚合与分类。
3）国家青年基金项目
智慧云制造中基于服务资源协同认知的绿色调度方法研究（No.61802208）。主要负责智慧云制造中相关图像服务资源协同认知算法研究。
4）安徽省自然科学重点研究项目
复杂视觉场景下基于多摄像头协同的运动目标定位与跟踪技术研究（No.KJ2016A554）。主要负责复杂视场环境下运动目标的定位算法，核心工作为：对多摄像头图像资源进行分割和特征提取，从而完成运动目标的准确定位。
5）安徽省自然科学重点研究项目
基于智能优化的阈值化图像分割算法研究（No.KJ2017A838）。本书核心成果是由本项目成果转化而来，主要完成人工蜂群和灰狼算法在多阈值图像分割中的应用。
6）安徽省高校优秀青年人才基金研究项目
高动态范围图像的显示（No.2010SQRL196）。主要完成图像存储及表示格式研究，并实现高动态范围图像在低动态设备环境下的优化显示。
7）安徽省高校优秀青年人才基金研究项目(www.xing528.com)
三维网格模型盲水印技术研究（No.2013SQRL102ZD）。主要完成三维网格模型数据分析与建模，并优化三维网格模型水印嵌入和提取模式。
8）江苏省普通高校研究生创新计划项目
基于聚类优化的图像分割算法研究（No.KYLX15_0841）。本书核心成果是由本项目成果转化而来，主要分析图像分割相关算法，并比较其优劣。
9）江苏省博士后研究基金项目
基于群智优化的模糊多阈值图像分割算法研究（No.2018K009B）。本书部分成果将在本项目中进一步验证和应用，主要完成模糊理论和模糊逻辑在多阈值图像分割中的应用。
10）安徽省高校优秀青年人才支持计划项目
基于超像素及邻域信息聚合的图像分割算法研究（项目号待定）。本项目所研究内容为本书核心成果的进一步延伸。主要完成基于超像素的图像分割方法，探索解决超像素的过分割现象，本项目通过邻域信息聚合的模式消除孤立点和过分割现象，提高图像分割质量。
11）安徽省科技厅面上项目
基于群智优化的模糊多阈值肿瘤图像分割与识别技术研究（No.1908085MF207）。本项目研究内容为本书核心成果的进一步扩展应用。该项目将本书中所介绍的基于智能优化的模糊多阈值自然图像分割方法应用到医学图像领域，并通过适当的算法调整，提高脑肿瘤区域分割与识别的精度。
12）安徽质量工程项目
MOOC背景下计算机程序设计翻转式微课程教学模式研究（No.2015jyxm728）与SPOC教学平台下PBL微课程教学模式在计算机实践类课程中的应用研究（2017jyxm0923）。本书核心成果将以这两个教学研究项目为依托，将相关成果应用到实践教学中。
13）阜阳市政府横向研究项目及阜阳师范学院博士科研启动基金
大数据与智能计算创新团队（No.XDHXTD201703）与阜阳师范学院博士科研启动基金项目。本书将在这两个项目的资助下，将理论研究成果应用于实践，尤其是扩展其在医学图像处理中的应用。
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