磁共振(MR)图像由于部分容积效应使其表现出一定的模糊性。由于传统的马尔可夫随机场模型仅能处理确定问题，因此在运用该模型分割MR图像时效果不佳。本文在传统马尔可夫场模型的基础上，建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式，提出了一种高效、无监督的图像分割算法，从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验，表明本文提出的新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。