脉动燃烧火焰具有较高的振荡频率，复杂的运动行为。运用图像数字化处理技术，实现火焰区域、轮廓和特征参数的提取对脉动燃烧的研究有着重要的意义。　　 为了探索脉动燃烧火焰图像的自身属性，实现火焰区域和特征参数的提取，搭建了强迫式振荡火焰试验台。通过图像灰度特性和颜色特性的细致分析，系统地研究了图像分割技术在脉动燃烧火焰图像中的应用，实现了火焰特征参数的提取。本文的主要工作与成果如下：　　 1、细致分析了不同工况下的脉动火焰图像的灰度特性，根据不同的化学当量比，给出了合理的灰度调整参数，增强了图像中火焰扩散锋面与预混锋面之间区域的对比度，降低了计算机的误识别几率，给脉动燃烧火焰区域的提取工作奠定了基础，为基于灰度特性的分割工作提供了参考；分别应用迭代法、最大类差法、遗传算法进行图像分割，提取火焰整体区域，分析了三种方法的优劣性与分割效果，研究结果表明，应用迭代算法分割脉动火焰图像具有良好的分割效果，且效率高，适合批量处理图像。　　 2、采用三种基于颜色模型的综合分量法分割脉动燃烧火焰图像，细致讨论了这三种方法的分割效果与优劣性。通过对图像颜色特征的细致分析，提出了一种基于图像自身绿色分量(G)与蓝色分量(B)线性变换的分割法，提取了预混火焰的预混锋面包络区域以及预混锋面曲线，得到了较好的分割效果，为脉动预混火焰传播速度的提取奠定了基础。　　 3、利用图像数字化处理技术提取了脉动燃烧火焰的特征参数，包括火焰高度、火焰质心、预混火焰传播速度、火焰扩散锋面曲线的分形维数；将分形理论应用于脉动燃烧火焰扩散锋面的研究，用分形维数表征火焰外轮廓的粗糙度与不规则程度。研究表明，脉动火焰的外轮廓曲线符合分形特征，分形维数能有效地反映火焰轮廓曲线的不规则程度。