随着我国经济以及城镇化水平的不断提升，越来越多的大空间场所，例如大型购物广场、厂房以及高档别墅等，出现在人们的视野中。然而，由于大空间场所火灾探测环境复杂性的限制，传统火灾传感器往往无法满足在该场景下的火灾探测要求，因此存在火灾隐患。为此，本文提出了一种基于图像处理技术结合火灾火焰特征分析的嵌入式火灾检测系统方案。　　本文通过对火灾中火焰的特性进行分析后，根据火灾探测环境的实际需求，以TMS320DM6446处理器为核心，对系统中的通信模块、存储模块以及电源模块等部分的硬件以及原理图进行设计与实现。在系统的开发环境下，对系统软件进行开发，并在Linux操作系统环境下，研究启动引导程序Bootloader的裁剪和移植，完成部分设备驱动程序的编写以及系统的调试等。　　在图像算法部分，本文着重对火灾检测算法进行研究。火灾检测算法主要包括图像预处理、运动区域提取与特征分析、火灾识别算法等几个部分。图像预处理部分详细介绍了图像滤波、增强以及阈值化等算法，其中重点研究了自动识别最优阈值法，以达到获取最优阈值来更好分割图像的目的。然后对几种常见运动提取算法进行简单叙述，并提出了本文所采用的基于自动识别最优阈值法的背景减除法和对称差分法相结合的改进型运动区域提取方法，在该区域提取算法的基础上可以获取更加完整的目标区域，且该算法计算也较为简单。紧接着对火灾中火焰的特征进行阐述，并对本文中所应用到的火焰特征有面积增大、火焰尖角以及整体移动性等进行分析，根据火焰的特征分析结果结合加权法对检测目标进行判定，若得到的加权值大于阈值，那么就判断有火灾，否则相反。　　为了检测系统的性能，本文通过进行多组实验对系统性能加以验证。通过对采集到实验数据分析结果表明，系统工作性能稳定，能够有效识别出火灾且具有结构简单以及实用性强等特点。