为了对以特征聚类为基础的图像分割方法进行目标优化并提高分割性能,提出了一种核自组织映射与EGB(efficient graph-based)算法相结合的自适应分割方法。将依据信息理论推导出的核自组织映射应用于图像分割,使得图像经映射聚类后,同一分类内像素的相似度最高且信息熵最大,不同分类间的互信息最小,从而得到最符合图像分割目标的聚类效果。将聚类得到的区域进一步用改进的EGB算法自适应地进行合并,既充分结合了像素的空间特性,又能克服EGB算法的不足,可获得非常准确的分割结果。在综合分析多种图像分割评价方法的基础上,选取了一些量化指标对分割结果进行客观评价。实验及分析结果表明,本文的分割方法准确可靠,其图像分割结果的量化评价指标明显优于EDISON方法。