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针对传统FCM算法在图像分割应用中抗噪性差的问题,提出一种基于空间约束和子空间距离的模糊C-均值聚类算法。该算法在原FCM公式的基础上加入一个包含空间领域信息的约束项,使得整体上相邻像素点趋于同一类时,目标函数最小。并将原FCM的欧氏距离替换为点到聚类子空间的距离,以达到更精准的聚类效果。人造图像和自然图像的分割实验结果表明,该方法明显优于标准的FCM算法,具有很好的抗噪性能。