本发明属于计算机视觉、计算机图像处理和深度学习等计算机领域，为提出基于图像边界检测和可微聚类算法来获取超像素的方法来解决现有技术问题，从而获得更好的超像素分割效果。为此，本发明，基于边界检测的超像素分割方法，步骤如下：步骤1：准备图像数据集；步骤2：提取像素特征图(pixel feature map)Fpixel及物体边界图E；步骤3：采用可微的聚类算法产生最终的超像素；步骤4：设定损失函数，使用损失函数来衡量获取的边界图，超像素与数据集中标注数据的差异；步骤5：运用反向传播算法更新模型参数，并用最终参数获取超像素分割图像。本发明主要应用于超像素分割方面的应用场合。