火灾是常见的严重自然灾害之一。火灾的发生往往直接导致财物的湮灭和人员的伤亡。因此,对其进行实时有效的监控是火灾消防领域的研究重点。然而由于传统的热感、烟雾报警方式的局限性,基于图像识别的火灾探测方法正越来越引起人们的注意。图像是人类视觉的延伸,通过视觉可以立即准确的发现火灾,这是不争的事实。图像型火灾探测技术不仅具有在室内大空间和室外开放空间探测火灾的能力,而且可以通过分析火灾图像的早期特征达到火灾早期报警早期防护的作用,即在火灾烟雾产生之后就可以通过探测器来分析和识别图像并可以跟踪其发展趋势。可燃物在燃烧时会释放出频率范围在紫外到红外的光波,在可见光波段,火焰图像具有独特的色谱、纹理等方面的特征,使之在图像上有明显的区别与背景。本文对火灾现象进行了深入的理论研究与分析。描述了火焰及火灾的特性,阐述了相关的红外辐射理论和图像识别及处理的基础理论。以大津方法(OSTU)为基础,设计了系统预处理时自适应阈值算法。从采取的红外火灾图像中,分析选取了火焰的温度变化和发生火灾时辐射面积迅速增长等特点,给出了速率算法,温度算法,面积算法,并建立相应的数学模型。根据连续几秒采集的实验火灾图像进行其像素值的变化分析,采用现有的模式识别聚类方法,来综合设计算法。