自动定位消防水炮系统能够在火灾发生的早期自动跟踪定位火灾部位,并自动喷水灭火,是一种应对大空间场所火灾的有效措施。但在室外大规模火灾现场中,环境变化以及水炮自身压强变化等不确定因素会导致水炮打击火点目标的准确度下降。因此,捕捉并提取水炮射流轨迹从而形成有效的闭环控制具有较强的现实意义和应用价值。本文提出一种水炮射流轨迹图像分割方法。由于在自然场景下光照不确定、背景复杂等特点,使得传统的图像分割算法在处理水炮射流轨迹图像时,出现目标边界不贴合甚至分割错误的现象。基于随机游走模型的图像分割算法是一种以人工标记为引导的半自动分割方法,相比于传统的图像分割方法,它能够实现更准确的水炮射流轨迹分割。本文针对随机游走模型在消防水炮射流轨迹图像分割应用中的不足之处做了如下研究工作:（1）将超像素的思想引入到随机游走模型中,以超像素替代原始像素作为图结构的节点,扩大随机游走的最小计算单位,分割效率大幅度提升。同时,相比于原始像素点,超像素具有更丰富的特征,这在一定程度上提高了分割精度。（2）为了解决随机游走算法中标记点的自动选取问题,从而实现水炮射流轨迹图像的自动分割,提出了一种结合显著性检测、模式挖掘算法的超像素随机游走水炮射流轨迹自动分割算法。首先提取图像的显著图,初步确定感兴趣目标区域即水炮射流轨迹部分,然后通过模式挖掘算法初步选取标记点,再结合显著目标位置信息进一步将标记点分类为前景标记点和背景标记点。最后,利用超像素随机游走算法在标记点的基础上实现分割。实验结果表明,所提算法可以自动地对射流轨迹进行较精确的分割。