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传统Graph Cuts算法容易出现漏分割、误分割现象,分割效果有待提高,且需要人工交互分割效率不高。针对传统算法的不足,提出基于余弦相似度的Graph Cuts序列分割图像算法。使用最大余弦相似度构造能量函数的区域项,计算超像素与种子聚类区域的最大余弦相似度。使用余弦相似度和颜色相似度来构造边界项,计算邻域超像素的颜色和相对距离特征相似度。将该算法与传统Graph Cuts算法进行分割结果比较精确率和召回率等均有提高,漏报率降和虚报率明显降低。算法应用于序列图像分割,减少人工交互,提高分割效率。