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图像型火灾探测报警技术利用摄像机作为探头，将被监控现场的图像信息输入计算机系统，然后利用数字图像处理技术，从图像中识别出火焰和烟雾，进而判断火灾是否发生。由于本技术具有早期报警及可应用于室外大空间等特点，近年来受到越来越多的关注，但在实际应用中，由于火灾衍生物的多变性和场景的复杂性，漏报，误报率往往比较高，系统的鲁棒性、适应性比较差。
本文将通过对火灾发生、发展过程中火焰和烟雾图像信息的分析，提出一种鲁棒性强、适用性广的火焰与烟雾探测算法。具体地，本文完成的工作和取得的研究成果主要包括以下几个方面：
(1)对火灾发生时火焰和烟雾的图像信息进行了详细分析，对可能出现的主要干扰源进行了总结和分类。针对各类干扰源的特点并结合火灾火焰和烟雾的图像信息，设计排除干扰的方法。
(2)提出了一种新的火灾火焰探测算法，该算法首先利用HSV颜色模型进行火焰区域的分割，接下来，结合火灾火焰的尖角特征进行干扰的排除。实验表明该算法时间和空间复杂度低，能实现火灾火焰的实时探测。
(3)采用基于混合高斯模型背景建模方法提取运动前景区域，并结合火灾烟雾的亮度一致性特征、动态累积特征及扩散特征这三种可视特征，实现了一种基于运动目标跟踪的火灾烟雾探测算法。实验表明该算法探测效果好，鲁棒性强，能够排除主要的干扰源，对于帧大小为320×240的视频图像，每帧的处理时间约为40ms，在精度和速度上能够满足工程需要。
(4)结合实际火灾报警系统的性能要求，深入分析了系统设计过程中的几个关键问题，实现了一种结合时间和空间信息的设计方案。实验表明该方案在不降低探测率的前提下，能够减少系统的误报率。