本发明公开了一种基于直觉模糊C均值聚类的图像分割方法。主要解决图像分割中对噪声敏感、容易陷入局部最优、聚类数目需要设定的问题，其方案是：使用基于开关均值策略构造对噪声鲁棒的直觉模糊集对图像的灰度值分布进行曲线拟合，筛选拟合曲线所有峰值点作为聚类中心初始值范围集合，并统计最大聚类中心数量；在的基础上，利用像素的位置信息和灰度信息构造直觉模糊目标函数中的线性加权函数系数，得到隶属度矩阵U；根据分级距离指数评价指标评价U，得到最优的隶属度矩阵，并对其使用检错策略筛选错分像素进行正确分类。本发明增强了对噪声的鲁棒性，能自适应地确定图像聚类数目，可用于图像识别和计算机视觉的预处理。