近年来,火灾频发,防火安全显得越来越重要。发现火灾越及时,越能减小火灾带来的生命和财产损失。因此,火灾探测器的需求越来越多。但是,传统的火灾探测器具有探测实时性、可视性差等缺点,而现存的视频图像火灾探测器虽然具有可视性,但是由于采用的检测算法性能有限,导致其存在误警率、漏检率较高的缺点。本文为了解决上述问题,给出了一种基于视频图像的烟、火检测系统,该系统在保证检测效率的前提下,通过烟和火同时检测,保证各类情况下火灾的实时报警。本文的主要工作如下：1)给出了一种基于HSI与运动累积特性的火焰检测算法该算法首先对采集到的视频图像进行预处理达到去噪和色彩调整的目的,然后提取火焰的颜色特征,最后提取火焰的动态特征,最终确定图像中火焰区域,并发出报警信号,火灾等级的判定依据是国标GB15631-2008。实验证明,采用此种算法进行火焰检测具有较高的实时性和检测效率；2)给出了一种基于视频模糊度与聚类特性的烟气检测算法该算法首先对采集到的图像进行预处理,然后进行图像模糊度特征提取,包括对比度、均匀度和能量等,最后提取聚类特征,最终确定图像中是否存在烟气。实验证明,该算法实现了烟气区域的粗略定位,起到了火灾预警的目的；3)设计并实现了一个基于视频图像的烟、火检测系统该系统分成四个模块,包括图像预处理模块、烟气检测模块、火焰检测模块和人机交互模块。其中图像预处理模块是为了提高图像的质量,烟气检测模块和火焰检测模块分别检测图像中的火焰和烟气,人机交互模块主要完成参数设定、日志记录、报警与预警。实验表明,本文给出的基于视频图像的烟、火检测系统可以检测图像中的火焰及烟气并进行定位,最终判定火焰等级,达到了一般图像型火灾探测系统要求。