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为了提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率,将超像素思想与分水岭算法相结合,并且在模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)的基础上进行改进,提出了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类算法。该方法先根据区域方差将图像进行不均匀网格化,再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法,减少了全局分水岭带来的局部信息遗失,获得各个网格内的显著性聚水盆,再实施区域融合,将每个标记区域的灰度均值化,最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类,得到最终的分割图像。实验结果表明,该算法对噪声的鲁棒性强,能