在大空间环境中,由于受监控环境复杂多变和各种干扰物的影响,传统的火灾探测技术难以准确地实现火灾探测,图像型火灾探测是一种新型的探测技术,主要包括火灾图像分割、火灾图像的特征提取、火灾判决以及自动灭火消防联动等关键技术。其中,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,分割结果直接影响火灾识别的准确率,因此对火灾图像分割技术的研究有着非常重要的意义。本文在研究模糊聚类算法和火灾图像特点的基础上,提出了一种基于改进FCM算法的彩色火灾图像分割方法。该算法在HSI颜色空间进行,首先结合数据分布特点确定出H分量与I分量的初始聚类中心,将其从像素空间映射到其直方图特征空间,然后利用快速FCM算法对其分别进行聚类处理。在此基础上利用像素的空间信息对隶属度函数做了改进,得到由不同分量像素点的隶属度构成的二维特征空间,最后在此空间上进行模糊聚类彩色火灾图像分割。实验结果表明,该算法充分利用火灾图像的彩色信息,解决了灰度化分割和经验阈值难以确定导致分割不准确等问题,可以准确地提取出火焰区域,并有较好的实时性,为后续的火灾特征提取和准确识别提供重要参数依据。