首先扯扯无参密度估计理论，无参密度估计也叫做非参数估计，属于数理统计的一个分支，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数，在实际的应用中这个条件很难达到。而无参数密度估计方法对先验知识要求最少，完全依靠训练数据进行估计，并且可以用于任意形状的密度估计。所以依靠无参密度估计方法，即不事先规定概率密度函数的结构形式，在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。常用的无参密度估
计方法有：直方图法、最近邻域法和核密度估计法。
MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。对于一组采样数据，直方图法通常把数据的值域分成若干相等的区间，数据按区间分成若干组，每组数据的个数与总参数个数的比率就是每个单元的概率值；核密度估计法的原理相似于直方图法，只是多了一个用于平滑数据的核函数。采用核函数估计法，在采样充分的情况下，能够渐进地收敛于任意的密度函数，即可以对服从任何分布的数据进行密度估计。
首先meanshift是一种特征空间分析方法，要利用此方法来解决特定问题，需要将该问题映射到特征空间。对于图像分割，我们可以映射到颜色特征空间，比如将RGB图片，映射到Luv特征空间，图1是L-u二维可视化的效果。
图像分割就是求每一个像素点的类标号。类标号取决于它在特征空间所属的cluster。对于每一个cluster，首先得有个类中心，它深深地吸引着一些点，就形成了一个类，即类中心对类中的点构成一个basin of attraction ，好比咱们的太阳系。如此，图像分割问题，就可以看成对每个像素点，找它的类中心问题，因为找到类中心就知道它是属于那一类啦，即类中心一样的点就是一类。