Presentamos un modelo de segmentación de imagen regularizado por variación total que utiliza parámetros de regularización locales para tener en cuenta la información espacial de la imagen. Proponemos algunas técnicas para definir esos parámetros, basadas en la descomposición de caricaturas-texturas de la imagen dada, en los filtros de media y mediana, y en una técnica de umbral, con el objetivo de prevenir una regularización excesiva en regiones de constante o suaves y preservar las características espaciales en regiones no suaves. Nuestro modelo se obtiene modificando un modelo de segmentación de imagen bien conocido que fue desarrollado por T. Chan, S. Esedolu y M. Nikolova. Resolvemos el modelo modificado mediante un método de minimización alternante utilizando iteraciones de Bregman dividido. Experimentos numéricos muestran la efectividad de nuestro enfoque.