由于传统火灾探测技术的不足,近几年来国内外研究学者开始寻找新的火灾检测方法,提出了在火灾初期利用视频处理和数字图像处理检测烟雾,其优点在于能够对场景进行实时监测,并跟踪检测烟雾的变化情况,从而准确定位着火点,以便及早发现火险并采取有效措施。基于烟雾自身固有的特征,本文就以下三个方面对烟雾检测进行了研究:(1)基于二维离散小波变换DWT构建烟雾图像背景模糊模型利用二维离散小波变换能够有效地提取图像的边缘信息,将DWT变换后的三个子带图像构造为一幅复合图像,对当前图像和背景图像的复合图像进行阈值化比较,构建出背景模糊模型,并通过实验比较烟雾图像和非烟雾图像的背景模糊模型的差异。(2)基于四元数小波变换QWT构建烟雾图像的光流扩散模型利用QWT系数的相位信息推导出运动图像的光流场,然后利用每一光流的相位信息,构建烟雾图像的光流扩散模型,最后通过实验结果进一步比较烟雾图像和非烟雾图像的光流扩散模型的差异。(3)融合多种特征的烟雾检测算法提出了一种基于烟雾图像的背景模糊特征、光流扩散特征和主向角特征的联合判别准则;针对图像中检测到的运动目标数目的不同,分别进行处理;实验结果表明,与利用单一特征检测烟雾的算法相比,本文提出的算法有效的提高了烟雾的识别率。