为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题，提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先，该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心，作为FCM初始参数，克服FCM算法对初始聚类中心的敏感；其次，采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰，增强算法的鲁棒性；最后，用直方图特征空间优化FCM目标函数，对图像进行分割，减少运算量。实验结果表明，该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖，抗噪能力强，收敛速度快，分割精度高。