Dans cet article nous proposons une modification pour l'algorithme "Iterated Conditional Modes" (ICM) appliqué à la segmentation d'images à très haute résolution. Pour ce faire, nous introduisons un nouveau critère de convergence basé sur la compacité des clusters et qui repose sur une fonction d'énergie adaptée aux modèles de voisinages irréguliers de ce type d'images. Grâce à cette méthode, nos premières expériences ont montré que nous obtenons des résultats plus fiables en terme de convergence et de meilleure qualité qu'en utilisant l'énergie globale comme critère d'arrêt.