当今国内钢铁生产中大型工业锅炉的火焰监测对钢材料生产质量的要求越来越高，而近年来锅炉钢产量效率低，其中一个比较重要的原因是在煤燃烧过程中对锅炉火焰图像特征提取的实验结果在实际生产中的作用较小。对火焰图像的特征分析只是起到预测的作用，对锅炉中火焰图像的分析仍然依赖于“人工看火”的预测。然而长期依赖“人工看火”这种肉眼观测方式，很容易导致结果的不精确，而且也不能满足24小时不间断的测量数据。由于火焰其位置、形状等时刻都在发生变动，在实际生产中，通过在线测量的方法实时提取火焰特征进行定量分析是没有意义的。本文在火焰特征提取的研究过程中，从信息量的角度出发，对炉口火焰图像相关特征进行定性分析，这是非常有意义的。本文首先介绍火焰图像特征提取在锅炉生产工艺中的研究背景和意义，对国内外最新的研究成果进行了较为详细的分析。接着从图像的点、线、纹理方面介绍火焰图像特征提取的主要方法，其中对点特征的提取重点介绍Harris算子，对线特征提取分析，本章主要从边缘检测方面进行分析，传统的边缘检测算子包括一阶微分算子(如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子)以及二阶微分算子(本章以Canny算子为例)提取火焰图像特征。使用灰度共生矩阵和Gabor小波对纹理进行简要分析。在实际应用中，对火焰这种非结构目标无法进行定量分析，然而运用某种算子对火焰图像进行定性分析（如本文的信息量的度量）却有着实际的意义。本文介绍了信息量在图像处理技术中的重要性，然后基于Harris算子和Canny算子对炉口火焰相关特征做定性分析，主要对角点的信息量进行实验分析，并对小波变换的抗噪能力进行简要分析。最后，总结本论文所做的工作，并指出论文的不足之处，以便对后续的研发进行展望。