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针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法。该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据。该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解。但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystrm逼近方法来降低计算复杂度。合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystrm逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率。