基于辐射能图像处理的三维温度场检测技术，是通过对CCD（Charge-CoupledDevice，CCD）拍摄的火焰图像利用辐射反问题方法反演三维温度场。辐射反问题通常表现为不适定性，从而使得辐射反问题求解困难。基于此背景，本文做了以下工作：光学厚度是研究介质对能量消光的重要参数，随着光学厚度的增加，光子的平均自由程减小，那么到达布置在边界的光学信号接收器的光子数量就越少，从而增加了辐射反问题的不适定性。因此，本文针对于一个10m×10m×20m的高温热辐射炉，重点分析了光学厚度对于辐射反问题不适定性产生的影响。针对于不适定的辐射反问题，Tikhonov正则化（Tikhonov Regularization，TR）法作为一种经典的求解方法已经在各个领域得到了应用，并被证明为一种可靠的反问题求解方法。正则化参数在TR法求解过程当中扮演着重要的作用，理想的正则化参数对于准确地反映三维温度场信息非常关键。因此，本文建立一种含三次样条插值的L曲线准则（L-Curve Criterion，LCC）法选取正则化参数，用以提高正则化参数的选取精确和效率。结果表明，此方法能很好的得到理想的正则化参数；同时，当插值点为7点时，到理想的正则化参数的计算时间只需要20s左右；最后，三维温度重建结果也令人满意。对于大型矩阵（7200×1200），TR法因其不可避免需要对矩阵求逆，从而降低了TR法的重建效率。广义奇异值分解（Generalized Singular Value Decomposition，GSVD）可以对矩阵进行预先的分解，而利用分解好的矩阵，每次只需要计算小部分内容就能得到完整的三维温度场。因此，本文提出TR结合GSVD（TR-GSVD）的重建方法，用于提高正则化参数的求取效率及重建效率。结果表明，TR-GSVD在保证重建精度的条件下，显著地减少了正则化参数的选取时间（仅需2s左右），而重建时间仅需0.0312s左右。CCD对于不同波长下的辐射能量有不同的响应值，利用CCD接收全光谱的辐射能量的成像模型有一定的不足；而通过对CCD加滤色片的得到单一波长下的辐射能的成像模型，因光学设备难以保证所接收的是单色的辐射能也存在一定的缺陷。因此，本文提出一种含CCD光谱响应的辐射成像模型。最后，结果显示，三维温度场重建精度得到了提高。