La segmentación de imagen por umbrales multinivel es uno de los métodos de segmentación más ampliamente utilizados en el campo de la segmentación de imágenes. Este artículo propone una técnica de segmentación de imagen por umbrales multinivel basada en un algoritmo de optimización de ballenas mejorado. La WOA se ha aplicado a muchos problemas de optimización complejos debido a su excelente rendimiento; sin embargo, fácilmente cae en la optimización local. Por lo tanto, en primer lugar, se propone un algoritmo de optimización de ballenas mejorado basado en estrategias mixtas (MSWOA) utilizando el algoritmo de inicialización de k puntos, el factor de convergencia no lineal y el coeficiente de peso adaptativo para mejorar la capacidad de optimización del algoritmo. Luego, el MSWOA se combina con el método de Otsu y la entropía de Kapur para buscar los umbrales óptimos para la segmentación de imágenes en escala de grises por umbrales multinivel, respectivamente. Los resultados de los experimentos de evaluación del rendimiento del algoritmo en funciones de referencia demuestran que el MSWOA tiene una precisión de búsqueda más alta y una velocidad de convergencia más rápida que otros algoritmos comparativos y que puede saltar efectivamente fuera del óptimo local. Además, los resultados experimentales de segmentación de imagen en imágenes de referencia muestran que la técnica de segmentación de imagen MSWOA-Kapur puede buscar de manera efectiva y precisa umbrales multinivel.