基于图像处理方法的火灾烟雾视频探测技术,是近年来火灾监控领域受到广泛关注的重要分支。但由于火灾衍生物的多变性和场景的复杂性,综观各种已应用在这一领域的各种视频图像处理方法,目前尚未形成具有普适性的理论和算法。静态图像处理理论中,HIS空间的彩色图像分割方法具有传统的RGB彩色图像分割所不具有的出色的分量独立性和色彩真实性,具备良好的易分割的特点。结合实际火灾烟雾图像,设计实现了HIS空间图像分割算法,实验数据表明,将HIS空间图像分割法应用于火灾烟雾探测领域,能够实现有效的且实时性好的火灾预警功能。根据火灾现场衍生物的运动特性及其自身的纹理特性,使用动态视频图像分割技术也是可行的。首先,通过基于变化的运动目标检测法,对目标前景进行提取;然后,将生成的二值图像映射到原图,即可得到运动中的烟雾或火焰区域;最后,根据前景中可能存在的各种火灾衍生物或其他干扰目标的纹理特征的不同,计算它们的基于灰度共生矩阵(GLCM)的各种纹理特征,在充分研究各种纹理特征的变化规律后,选取区分度高的特征作为烟雾或火焰的识别判据,实现探测目的。在上述两种风格迥异的分割技术中,为了更好的优化处理效果,使分割更精确,在过程中,都用到了形态学的图像处理技术。形态学处理方法是图像处理领域中重要的分支,尤其在图像分割中有着重要的作用。实验结果表明,HIS空间图像分割法和基于灰度共生矩阵的纹理特征识别的视频图像分割法能够有效地实现火灾探测,具有良好的工程应用价值。