火灾图像自动监测技术是基于图像处理的优点和计算机语言的高速运算性，提出了一项利用火焰图像的信息分析来判断火灾的监测技术。论文结合计算机图形学、数字图像处理和计算机视觉等技术，从火焰形态学特征和火焰颜色两方面着手，研究一种新的基于图像的火灾探测处理技术。 论文的主要研究成果如下： ①提出基于计算机视觉的火灾图像自动检测系统的总体设计方案及软、硬件设计方案。 ②研究实时采集火灾图像的方法，实现对视频采集卡的二次开发，并采集了数千张不同天气条件下的火焰图像和车灯、手电等相似的发光体图像进行对比研究。 ③找出一整套实践证明行之有效的，从求差影图、直方图二值化、滤波、连通区域标记、预处理到模式分类的火焰形态特征判别算法。 ④设计了一种火焰图像颜色参数拾取器，通过对大量火焰图像的研究和火焰图像与其它发光体图像的比较，找到了适用于火焰图像的色彩空间，统计出了判别火焰的颜色阈值范围，并建立了在(Cr，Cb)空间上的火焰图像模型。