Um dos principais processos utilizados no campo de processamento digital de imagens é a segmentação, processo no qual a imagem é separada em seus elementos ou partes constituintes. na literatura existem diferentes e bem conhecidos métodos usados para segmentação, tais como clusterização, limiarização, segmentação baseada na teoria de grafos, segmentação com redes neurais,segmentação por crescimento de regiões e segmentação por divisão e fusão de regiões. no intuito de estudar o efeito da aplicação de uma métrica não linear em algoritmos de segmentação foram selecionados três algoritmos de segmentação (mumford-shah, color structure code e felzenszwalb and huttenlocher method) provenientes, respectivamente, dos métodos de crescimento de regiões, divisão e fusão e teoria de grafos e nestes se alterou a parte de análise de similaridade utilizando para tal uma métrica não linear. esta métrica não linear denominada polinomial mahalanobis é uma variação da distância de mahalanobis utilizada para medir a distância estatística entre distribuições. uma avaliação qualitativa e uma análise paramétrica pareada foram realizadas para comparar os resultados obtidos em termos de eficácia. os resultados desta comparação apontam uma melhoria nos resultados de segmentação obtidos pela abordagem proposta. em termos de eficiência, foram analisados os tempos de execução dos algoritmos com e sem o aprimoramento.