针对互联网个人影像产品制作过程中,传统手工操作复杂、耗时、并造成网络与服务器高负荷运转的问题,探讨了一种基于等级变异与图像内容特征信息的免疫克隆算法。并以比较复杂和典型的个人影像产品照片书为例,讨论其个性化制作方法。该方法首先根据制作照片书过程中所涉及的一些因素之间的相互关系,特别是色彩学、色彩搭配学、色彩的心理感受等艺术专业知识,以及相关领域专家们的建议提出了8个评价标准来衡量一本照片书的质量。这些标准包括：(1)照片书封皮与其背景的融合度；(2)照片书造价与底价的贴合度；(3)每页背景与主色调的融合度；(4)每页背景与该页照片的融合度；(5)每页背景与该页照片的对比度；(6)每页背景与该页照片的搭配度；(7)每页字色与该页背景的融合度；(8)每页字色与该页背景的对比度。其次,论文分析了将颜色特征作为图像主要内容提取过程中所涉及的一些技术问题。特别是在量化的HSV空间内,探讨了针对本问题的颜色区间概念、图像模型及其计算方法。进而在图像距离和颜色区间距离计算的基础上,给出了上述8个指标的实施方法,实现了指标的量化。最后,根据本问题的各种特性,探讨了一种专门针对个人影像产品处理的基于等级变异的克隆选择算法来优化其制作过程,实现影像产品抗体群的快速收敛与目标选定。理论分析与仿真结果表明,该方法应用于目前互联网的工作环境,具有良好的可行性、实用性和有效性。目前,该算法已经被采纳并实现于我们开发的照片产品制作网站PanoPhoto中,系统的运行状况以及客户的反馈信息支持了算法的仿真结果。