1.一种结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1.给定类别数c，模糊加权指数m，邻域尺寸L,偏移场b；

Step2.通过下式提取每个像素xk对应的邻域Pk：Pk＝{xr,r∈Nk}；

Step3.通过下式计算Pk的权重向量Bk：Step4.利用K-means方法所得结果初始化聚类中心Vi；

Step5.通过下式得到新的隶属度函数Step6.通过下式得到新的聚类中心(t+1)

Step7.通过下式得到偏移场b ：Step8.若迭代前后两次聚类中心差小于阈值和/或迭代次数达到阈值时输出结果；否则返回Step5。

2.根据权利要求1所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，其特征在于：所述 和 通过应用拉格朗日乘数法分别对下式中的每个变量求偏导得到：

3.根据权利要求1或2所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，其特征在于：K＝βσ。

4.根据权利要求3所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，其特征在于：β取为1。