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针对有限信息中获取图模型结构的困难,构造了一个框架来学习无向图模型的结构。它可以表示变量之间的空间关系,也可应用于图像分割问题。使用以超像素为节点来学习概率图模型的结构构建图像分割体系,将L1正则化方法用于学习图模型的结构。采用条件随机场对图像超像素区域的相互作用和度量进行建模,通过超像素区域特征和区域标签间的相互作用对图像进行分割。实验表明,同其他方法相比较,所提出的分割算法效果良好。