为了避免原鲸鱼优化算法早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷, 首先在原鲸鱼优化算法初始化过程中采用了猫映射产生混沌序列结合反向解方法取代随机产生初始种群; 其次在位置更新机制上采用了疯狂算子和黄金正弦算法的方法; 最后将改进鲸鱼优化算法用于寻求图像2维最大熵来确定图像分割最佳阈值的选取。对10个经典基准函数进行了试验仿真验证, 得到了原鲸鱼优化算法在初始种群多样性及寻解遍历性上有所增加, 全局搜索能力提高和摆脱局部最优的结果。结果表明, 改进算法能得到函数最优值0, 0.00030, -3.32;改进算法在寻优能力和稳定性等方面有较大提升, 能实现对目标图像精确分割且耗时少。该研究为群智能算法应用于图像分割提供了参考。