本发明公开了一种基于改良高斯‑马尔科夫模型的图像分割方法，通过结合空间变化有限混合模型SVFMM和隐Dirichlet分布LDA进行模型初始化，创建了改进的空间约束贝叶斯网络模型。在模型初始化完成后，采用基于高斯‑马尔科夫随机场GMRF的优化算法，进一步精细化和平滑模型参数。通过求解一个特定的优化问题来实现，有效地减小了图像各区域内参数值的变化，从而提高了图像分割的准确性和鲁棒性。本发明不仅适用于各种类型的自然图像，还能够有效地处理在复杂背景、不同光照条件以及噪声干扰下的图像分割问题。本发明在多个公开数据集上都展示了优于现有方法的性能，具有广泛的应用前景和显著的技术优势。