随着日趋严格的火灾安全性能的要求,高科技迅速发展的推动,火灾探测技术与现代图像处理技术开始了更广泛的交叉和结合,使火灾探测领域进入了一个全新的图像型火灾探测发展时期。基于分形理论的火灾探测是近几年发展起来的,是图像型火灾探测技术领域较新的分支。　　 针对现有的图像型火灾探测技术在准确性和实时性上的不足,本文研究了基于Contourlet变换和分形理论的算法在森林火灾探测方面的应用。主要进行的工作如下:　　 首先,对多幅森林火灾图像进行多重分形线性区间分析,满足具有良好的标度不变性,森林火灾图像可以用多重分形进行特征分析。　　 其次,提出一种基于Contourlet变换和分数布朗运动的森林火灾图像分割算法。此算法不但继承了图像型火灾探测自身非接触性探测等优越性,而且分数布朗运动合理利用火焰和大自然自相似性来对森林火灾图像进行分割研究,能够快速的将火焰从复杂的环境背景中提取出来,并且很好的满足森林火灾图像对准确性较高的要求。　　 最后,针对多重分形谱噪声敏感的问题,提出了四邻域方差法和多映射衬底法的两种多重分形谱新算法。本文采用Contourlet变换分别和两种新方法相结合的方法对森林火灾图像分割。先利用Contourlet对森林火灾图像多层分解,得到一系列多尺度和多方向、局部化的子带图。再运用多重分形对低频子带进行特性分析,根据背景和火焰的不同多重分形谱进行图像分割,从而实现火焰的分割。实验结果表明,改进的两种算法都能够准确地将林火从复杂的背景中分割出来的同时,具有较好的抗噪声性能,提高了森林火灾图像分割的实时性和有效性。