火灾是最常见的严重灾害之一,它直接危及人类生命财产的安全。随着科技的飞速发展,目前国内外的火灾自动探测和报警技术已日渐完善。但在浓烟滚滚的火灾现场,消防人员很难判断大型仓库或室内燃烧物的种类或性质,这给消防人员的火灾扑救带来了许多不便。基于图像处理的燃烧物识别系统,利用计算机视觉、模式识别等多种技术对火灾图像信息进行分析,能自动识别燃烧物的种类和性质,在火灾发生的早期向消防人员发出报警提示,便于消防员在火灾扑救时采取相应的灭火设施,对有效控制火势的蔓延及火灾扑救有着积极和现实的意义。本文基于红外图像研究了火焰的检测方法,对火焰特征及其检测算法进行了深入研究,主要从如下几个方面进行了火焰特征的提取：第一、基于温度特征,可以将重心提取出来,以求得燃烧物重心处的温度特性；第二、形体特征,主要有圆度和细长度这两种；第三、运用图像旋转来提取火焰长短轴的方法。通过对这些特征的提出与处理,可以识别出早期火灾的燃烧物种类和性质。此外,本文还在研究了基于最小距离的火焰模式识别的基础上,给出了最小距离的具体的设计算法和归一化方法,并使用一系列的火焰图像样本进行了实验。实验结果表明,基于图像处理的燃烧物识别方法,识别率高,具有较好的发展前景。最后讨论了数据的远程传输问题,以此来扩展系统的功能。