火灾的突发性、频繁性和高破坏力严重威胁到人的生命财产和自然环境,火灾隐患的及时探测已成为当今社会迫切需要解决的课题。目前被广泛使用的传感器式火灾预警系统易受环境影响,在大空间复杂环境下存在预警不及时、误报率高等缺陷。基于视频的烟火检测系统采用非接触式检测方式,能够监控更大的空间范围及满足系统实时输出检测结果的要求。为了提高视频火灾检测系统的可用度和可靠度,论文主要围绕视频火焰和烟雾检测技术,展开了以下几方面的研究：(1)预处理。预处理过程包含图像平滑和运动物体分割。论文对比和实现了四种图像平滑算法,包括均值滤波及其改进算法、中值滤波及其改进算法。验证了自适应中值滤波算法在降噪和保留图像原始细节的效果最好。在运动物体分割方面,论文实现了帧间差分法和背景差分法,验证了背景差分法在分割前景物体的效果更佳。(2)火焰检测方案。通过分析视频火焰的静态和动态特征,论文提出并实现了以均值背景差分法分割出的运动区域为掩码,结合火焰鲜明的颜色特征和运动累积量特征来提取稳定的疑似火焰区域的方案。同时,论文实现了对疑似火焰区域边界形状和区域相似度的检测,验证了此火灾检测系统的实时性和准确性。(3)烟雾检测方案。方案通过融合烟雾的模糊特征、飘动特征和纹理特征,实现了稳定烟雾区域的提取。首先,烟雾的模糊特征表现在图像的高频能量值下降,论文通过对烟雾图像进行小波变换,提取了图像高频能量的变化特征。其次,论文改进已有的快速运动方向估计算法,扩大了搜索匹配范围,使得匹配的结果更精确,更好的实现了烟雾的飘动性特征提取。最后,针对烟雾使得被覆盖背景区域的边缘纹理变得平滑的现象,论文采用了一种提取物体边缘纹理特征变化的方案,提高了检测效率。最后,论文对视频火焰检测和烟雾检测算法进行了模拟仿真和系统测试,测试结果表明,系统能够满足实时性、准确性和鲁棒性的要求。仅二维图像不能直接提供火势的实际大小信息。论文基于目前火焰检测未来的发展需求,提出了一种针对火势分级的初级系统优化方案,并对此方案进行了验证。该方案在对摄像机进行标定的前提下,能检测出火势的实际大小,并划分火势的严重程度。