针对模糊C 均值(FCM)聚类算法在图像分割中存在的对初始类中心敏感且迭代过程中计算量大的问题，提出了一种改进的算法。先通过精简数据集，减少算法迭代的时间；再使用样本密度法得到FCM 分割算法的初始聚类中心，以减少算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明，改进后的分割算法较好地解决了类中心的初始化问题，提高了算法的收敛速度和运行速度。