摘要：FLICM算法是一种基于FCM框架的有效的分割方法。然而，它对于强噪声图像的分割仍然不够准确。本文使用MRF模型的局部先验概率，对FLICM算法从两方面进行了改进。首先，在计算模糊因子时，使用先验概率对距离函数进行加权。改进的模糊因子考虑了更大范围的邻域约束，从而使算法受噪声的影响程度减弱。其次，在分割阶段，进一步使用局部先验概率对FLICM算法的隶属度进行加权。使用改进后的隶属度进行标记判决，使得每一标记的确定需要考虑邻域标记的影响，使分割结果的区域性更好。利用新算法对模拟影像和真实影像进行了分割实验，并与几个考虑空间信息约束的FCM分割算法进行了对比分析，结果证明该算法具有更强的抗噪性能。

关键词：图像分割 模糊c均值聚类 马尔科夫随机场模型 空间信息 

单位：安阳师范学院计算机与信息工程学院 河南安阳455002 武汉理工大学计算机学院 湖北武汉430070