基于MRF的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低。针对这些问题,提出了基于边界的多尺度域分层马尔科夫模型的图像分割算法,把边界作为可观测序列,使影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立基于边界的标号场MRF模型,将尺度间的交互集成在影像模型中,借助贝叶斯框架实现分割。通过测试图像和医学图像对算法进行检验,并与WMSRF算法进行比较,结果表明,算法在有效区分不同区域的同时很好的保留了边界信息,且提高了运行效率。