Se propone un nuevo método de agrupamiento difuso reducido por bits aplicado para segmentar imágenes masivas de alta resolución. La imagen se descompone en bloques y se comprime utilizando el método de transformación difusa; luego, los píxeles adyacentes con el mismo nivel de gris se agrupan y se aplica el algoritmo de c-means difuso a los grupos para segmentar la imagen. Este método tiene la ventaja de poder aplicarse a imágenes masivas, ya que la imagen comprimida se puede almacenar en memoria y el tiempo de ejecución para segmentar la imagen se reduce. Se realizan pruebas de comparación con respecto al algoritmo de c-means difuso para segmentar imágenes de alta resolución; los resultados mostraron que, para compresiones no muy altas, los resultados son comparables a los obtenidos al aplicar el algoritmo de c-means difuso a la imagen original y los tiempos de ejecución se reducen en aproximadamente una octava parte con respecto a los tiempos de ejecución del c-means difuso.