本发明公开了一种基于聚类学习的图像分割质量评价方法。包括特征聚类学习阶段：先从公开数据集图像和人工标记图像得到特征块和分割块，构建分割数据训练集；再对训练集的特征块聚类得到聚类中心，用最近邻分类并将对应的分割块设置为相同的类别标签。还包括分割质量评价阶段：先从待评价图像得到分割块和特征块，计算每个特征块与聚类中心的距离并分类，再将特征块对应的分割块划分到与之相同的类别；最后，用每个分割块与对应类别中的所有分割块比较，统计得到整个分割图像的质量分数。本发明利用图像边缘特征对图像分割质量进行评价，通过聚类学习学到“好”的图像分割特征，以此作为评价依据，能得到更客观的评价结果。