随着社会经济的迅速发展,高层建筑火灾、大规模林火等火灾安全问题日益突出并受到越来越多的重视。由于以上火灾具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,所以新型火灾检测技术和预警方法的研究倍受人们的关注。本文通过对数字图像处理和统计模式识别技术的研究和讨论,设计并实现了一种基于统计模式识别的早期火灾检测算法。论文讨论了火灾产生的机理及其各个发展阶段的特点,同时对传统的火灾检测技术存在的缺陷与新型火灾检测技术进行了对比,之后又介绍了图像型火灾检测技术的原理与分类。在此基础上,本文重点研究了火灾烟在火灾检测算法上的应用,首先详细地研究了火灾烟图像的增强处理、噪声滤除、阈值分割等图像处理方法、统计模式识别方法在火灾烟图像处理中的应用,然后从分析火灾烟序列图像特征出发,通过运动检测、动态数据累积、图像分割、统计模式识别等过程实现了对火灾烟序列图像由粗到精进行检测,最后讨论了从火灾烟目标区域相似度和目标区域面积变化趋势等方面出发进行图像含烟区域判决的方法。在论文的最后,给出了本文实验系统的仿真环境以及软件程序流程,并使用火灾烟图像序列进行了实验。实验结果表明,本文基于统计模式识别的早期火灾检测算法,在室内或不是很复杂的室外环境背景下,可以得到较好的效果,处理速度快,并具有良好的抗干扰能力。