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为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果