改进FCM聚类算法在火灾图像分割中的应用

"基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割" 本文主要探讨了火灾识别中的一个重要环节——火灾图像分割，并提出了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法来解决这一问题。火灾图像分割是火灾特征提取和识别的基础，其准确性直接影响到火灾识别的精确度。传统分割方法常常面临经验阈值选取困难和因色彩信息丢失导致的分割不准确等挑战。 针对这些问题，研究者采用了符合人眼视觉特性的HSI（色度、饱和度、亮度）颜色空间。HSI模型能够更好地反映图像的颜色信息，便于处理色彩丰富的火灾图像。在该颜色空间中，研究者根据数据分布特性确定色度分量H和亮度分量I的初始聚类中心，这是基于HSI模型的优势，因为它能更直观地反映出图像的颜色结构。 接着，研究中对传统的FCM聚类算法进行了改进。在直方图特征空间中，对色度分量H和亮度分量I分别进行模糊聚类处理。这一过程利用了直方图统计信息，有助于提高聚类的准确性。同时，为了考虑像素之间的空间关系，文章还引入了像素的空间信息来改进模糊隶属度函数。这种改进使得聚类过程不仅考虑像素的颜色属性，还考虑了像素的位置关系，增强了图像分割的连通性和一致性。 最后，通过由色度分量H和亮度分量I的模糊隶属度组成的二维特征空间进行图像分割。这种方法能够有效地排除高亮区域的干扰，准确地分割出火焰区域。实验结果显示，提出的算法在实际应用中表现出良好的性能，能精确地识别和分割火焰，为后续的火灾识别提供了可靠的图像基础。 关键词：图像分割、模糊C均值、聚类、火灾图像 总结来说，这项研究为火灾图像处理提供了一个新的视角，即通过改进的FCM聚类算法，提高了火灾图像的分割效果，从而有望提升火灾识别系统的整体性能。这种算法的创新在于结合HSI颜色空间和像素的空间信息，改善了聚类的精确性和稳定性，对于火灾监控和安全防范具有重要的实践意义。