模糊c均值聚类算法（FCM）通常是用于图像分割，但对噪声敏感。 这篇报告提出了扩展的模糊局部信息c均值聚类鲁棒图像分割算法。 在这种方法中， 邻域空间和灰度创建的新颖模糊因子信息已集成到FCM的目标功能中。 这模糊因子可以增强算法的聚类性能通过调整无聊的像素对中心的影响像素。 所提出的方法不仅可以保留图像细节，但也增强了抗噪能力。 实验在合成图像上实现，真实图像演示所提出的方法对图像具有更好的性能分割，尤其是对于因强噪点而损坏的图像， 与传统的FCM及其扩展方法相比。