森林火灾目前己成为一个全球性的问题。因此,为减少森林火灾的损失,世界各国非常重视林火探测技术的研究。为防止火灾发生,森林火灾探测已成为人们普遍关心和深入研究的课题。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,一种基于计算机视觉的智能化森林火灾探测技术便成为可能。本文通过对数字图像处理技术的研究,实现了多种早期森林火灾探测和识别算法。本文系统地讨论了森林火灾发展过程以及在此过程中呈现的主要物理现象。在此基础上,讨论了早期森林火灾的烟雾特征和火焰特征,通过对这些特征的研究发现一些规律和特性为火灾的探测提供了重要的依据。介绍了火灾图像的增强、滤波、形态学处理、边缘提取等图像处理技术以及最大熵阈值分割、区域生长和Otsu阈值分割等算法,并进行了实验对比。提出了时间-空间域分割法和背景恢复分割法,较好地提取了烟雾前景。通过将数种分割算法综合起来,有效地对火焰区域进行跟踪和分割。在论文最后,讨论了早期森林火灾图像识别技术。分别对火灾烟雾和火焰图像的识别技术进行了研究。对于烟雾,我们利用其形状几何特性和烟雾表现出来的时频特性提出了一系列的识别算法。对于火焰,本文分析了火灾火焰的边缘变化、形体变化、整体移动特性和闪烁频率等规律,并提出了相应的识别算法。实验结果表明,本文所给出的算法能够较好地实现对早期森林火灾的探测和识别。