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为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,提出一种超像素驱动的代理辅助多目标聚类图像分割算法。利用超像素策略对图像进行预处理得到超像素区域,提取每个超像素区域的代表特征得到超像素信息,采用两个融合超像素信息的适应度函数。通过基于代理辅助参考向量引导的多目标进化算法优化这两个适应度函数得到最优解集,构造融合超像素信息的最优解评价指标得到最优解。实验结果表明,相较于其他多目标进化聚类算法,该算法的分割效果和时间效率均有所提高。