基于数字图像处理的火灾火焰检测和算法研究的主要目的是利用高分辨率红外CCD摄像机采集火灾的火焰图像，并把这些图像输入到计算机，然后选择和利用合适的图像处理算法，从单幅图像和连续帧图像中判别是否有火灾的发生。本课题以数字图像处理和计算机视觉等技术为基础，从火灾火焰形态学特征及视觉特征两方面着手，实现了对火灾火焰的识别。课题目标是选择合适算法，并确定可行方案，通过软件设计实现火灾火焰的检测与识别。 为了避免自然光、人工光源等干扰源的影响，在火灾火焰图像采集系统中添加了滤光片的使用，并将其安装在镜头和CCD摄像机之间。该方法是本课题的创新之处，对避免各种干扰光源的影响起到了良好的作用。同时，在火灾探测技术上，课题以提高判别效率为基础，在对图像的预处理阶段，提出了区域分割算法，该算法将各个亮点区域提取出来，并分别处理，在实验中取得了较好的识别效果。在火焰边缘提取算法中，比较了目前常用的几种算法，最后选取了经典拉普拉斯算子来实现对火焰的边缘提取。另外，以数学形态学为基础，把火焰的尖角数目和圆形度作为火焰的基本特征进行研究，并以此为判据，实现了火灾火焰的特征提取及识别。 在上述研究基础上，本课题提出了基于数字图像处理的图像型火灾火焰识别的总体设计方案，给出了算法的设计和软件实现的具体方案。通过实验证明，课题选择的相关算法在火灾火焰识别上具有较好的准确性和可靠性。