本发明公开了一种基于Wavelet和Wedgelet变换HMT模型的图像分割方法，它涉及图像处理领域。主要解决传统分割方法边缘保持差的缺点。其过程为：提取待分割图像每类的训练图像块，对其多尺度分解小波系数及小波系数的多尺度Wedgelet逼近进行加权平均，根据加权系数估计模型参数Θ，求出待分割图像在各尺度上数据块对应的似然值和每个像素点的似然值，即后融合所需的似然值，从而获得各尺度上的初分割结果；选择初分割中最可靠层作为起始尺度，对每个尺度依次根据第一种上下文信息context-1和第二种上下文信息context-2进行后融合分割，直到尺度0为止；取最细尺度的分割结果作为最终分割结果。本发明具有区域一致性和边缘保持性好的优点，可用于合成纹理图像，SAR图像和航拍图像的分割。