图像处理与模式识别是一门前沿的交叉学科，其中边缘检测、图像分割以及目标的表达等都是该学科的主要研究方向。而图像分割又是图像处理、模式识别和人工智能等领域中一个十分重要的研究课题，也是图像理解的基础和计算机视觉领域低层次视觉的经典研究难题。 本论文着重研究一致性测度的图像分割方法，所取得的主要成果为：(1)提出了基于一致性测度的边缘检测方法，该方法以一致性测度函数值为边缘点检测的主要依据并结合了具有保边性的Catt-PM方程平滑方法和边缘细化技术，具有很好的抗噪性和边缘定位准确性。(2)提出了基于一致性测度的区域合并图像分割方法，设计了两种合并算法并且将本文方法和传统的基于直方图判据的区域合并方法进行了比较。(3)提出了基于特征域一致性测度加权的纹理图像分割方法，该方法通过对纹理特征进行一致性测度加权提高了纹理图像分割的准确性。