火灾烟雾出现早于明火，进行烟雾探测可实现火灾超早期预警。视频式烟雾探测系统基于数字图像处理技术，相比传统传感器探测方法，具有更好的准确性和实时性。目前多数视频式烟雾探测系统基于计算机实现，在大数据量信息处理中，系统识别实时性受限于计算机串行指令执行方式。FPGA内部资源丰富，可实现并行数据处理，应用于大数据量图像处理系统可有效提高系统实时性。本文以数字图像处理理论为基础，研究基于FPGA的视频式烟雾探测系统实现。通过实验比较，选用快速中值滤波进行原始图像去噪。综合考虑基于帧间关系的几类不同算法进行前景提取的效果和实现复杂度，选用基于Kalman滤波的背景减除法完成前景提取及背景更新，对处理得到的原始二值图像做形态学处理获取前景连通域。利用贝叶斯决策理论说明提取多特征实现烟雾探测的必要性，分析烟雾图像面积改变率、圆形度、高频能量衰减和灰度一致性4个特征应用于烟雾识别的可行性并研究相应特征的提取算法。在此基础上提出融合上述特征的烟雾识别算法，并通过实验与单特征算法进行实际探测效果对比。最后，将系统数据处理部分按功能划分为若干独立模块，利用FPGA数据处理技巧，通过VerilogHDL对核心模块进行电路描述及仿真，体现基于FPGA的视频式烟雾探测系统实现的可行性。