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均值漂移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面.但是,其收敛性仍没有得到严格的证明,而收敛性是任何迭代算法的必要前提.推广并严格证明了该算法的收敛性.首先将均值漂移算法做了以下推广:反映不同样本点处局部空间结构的差异及其各向异性.然后,在推广的条件下从数学上严格证明了均值漂移算法的收敛性.最后,探讨了均值漂移算法中参数的自适应选择方法.从而为该算法的应用奠定了理论基础.