近年来，伴随着社会经济的迅猛发展，各种高楼大厦及地下建筑越来越多，而其中的易燃原料也随之增多。同时，由于人员以及社会财富的高度集中，人类面临的火灾形势比以往更加严峻，因此火灾探测技术比以往更加受到人们的重视。由于传统火灾探测技术有其不可克服的缺点，因此基于视频的图像型火灾探测技术迅猛发展。利用视频图像进行火灾探测,可以克服传统接触式探测器受空间高度、气流影响较大等缺点,提高火灾探测的灵敏度和可靠性。图像型火灾探测方法主要包括火焰探测和烟雾探测,然而在火灾发生初期并没有明显的火焰产生,因此烟雾探测相对于火焰能够更好实现早期火灾报警。本文在总结和分析了国内外基于视频的烟雾检测的基础上，针对疑似烟雾区域的提取以及烟雾动态特征的提取的问题开展了研究，提出了一种利用数字图像处理技术对火灾产生的烟雾进行检测识别的算法，主要的研究成果和内容如下：1，本文对运行期均值法进行了改进，在提取疑似烟雾区域时，本文基于块进行处理，并采用基于灰度统计的自适应阈值来提取前景。该方法对背景点和前景点采用不同的更新方式，同时考虑光照突变以及结合每点在前景中累计出现的次数等对背景进行更新，采用自适应阈值分割图像，同时结合连通域面积和烟雾颜色特性，对连通域进行分割。2，在运动方向估计的基础上，首先经过试验发现烟雾的运动整体性，即烟雾区域向某一方向呈现出整体运动的趋势。然后再对各个疑似烟雾的连通域进行分析时，提出了运动偏差的概念，以排除与烟雾共存的其他运动物体。最后，结合烟雾的运动方向，分析烟雾的运动保持性。3，在复杂的场景下，背景往往是不真实的。为了更好的体现烟雾的出现所导致的能量变化，本文基于小波变换，分析疑似烟雾区域与非疑似区域的高低频能量均值的变化情况。受环境等因素的影响往往无法建立准确的背景模型。通过研究不同条件下的背景发现：对于单一背景，非疑似烟雾区域通常是背景的一部分，其高低频能量均值与背景接近；对于复杂背景,其高频能量值较大，当烟雾未完全遮挡背景时，非烟雾区域的高频能量均值与烟雾区域对比明显。因此，本文通过比较疑似烟雾区域相对非疑似区域的高低频能量均值变化情况实现烟雾检测。对于较平滑背景，高频能量变化往往不明显，因此在计算时排除非疑似区域中的平滑部分，以提高变化率。本文基于视频的烟雾检测系统首先从摄像头采集图像，然后对其进行预处理，并采用背景减除法提取运动区域，最后针对提取到的疑似区域，给出了使用各个烟雾特征进行检测的步骤和方法。若满足所有烟雾特征，则转入系统预警部分判断，得出相应结果。目前所设计的系统是基于视频图像，采用最具代表性和最强适应性的烟雾动态特征，用简单的算法实现对烟雾的检测，基于块对运动区域处理，程序复杂度低，实时性较高，能够实现实时检测。在烟雾颜色的选取上，也避免单一，可以对目前常见的烟雾颜色进行判断，在一定程度上拓宽了应用范围。同时，由于采用一种自适应的背景前景提取方法，可以减少瞬间的光照或灯光变化所带来的影响，采用先预警，累计统计多帧预警后再报警的方法又能很好的降低由于其它干扰因素所导致的误报。实验结果表明该基于视频的烟雾识别算法能够有效的识别出烟雾并且具有良好的抗干扰能力。