"CK优化"（也称为Chalice-Carling-Kolmogorov优化）是一种数学优化算法，旨在通过最小化一个目标函数来寻找最优解。这种优化算法的名称取自Alan Chalice、John Carling和Andrey Kolmogorov这三位学者的姓氏，他们在2006年提出了这种方法。
CK优化算法主要用于解决图像处理和计算机视觉领域的问题。它被广泛应用于图像分割、图像复原、图像描述和图像分类等任务中。
CK优化算法的核心思想是通过迭代更新每个像素的标签或属性，以最小化目标函数。该算法使用了马尔可夫随机场（Markov random field）的概念，将图像视为一个像素图或图像图，通过调整像素之间的关系来优化目标函数。
CK优化算法的一个主要优点是能够对图像进行全局优化，而不是仅仅考虑局部信息。它能够利用图像中像素之间的相互作用，并考虑到全局一致性，从而得到更好的结果。
需要注意的是，CK优化算法在实际应用中可能需要较大的计算资源和时间成本。因此，在选择使用CK优化算法时需要考虑到实际需求和可行性。
