一些工作集中在检测红外热图像中的感兴趣区域（ROI）。在大多数应用中，红外热图像不仅包含有关目标对象的信息，还包含有关周围环境的信息。因此，为了确定目标物体的温度，需要在图像中对其进行识别。图像的此区域通常称为ROI，即图像中特别重要的部分。如果ROI是生铁流，那么工作遵循的过程是一种基于以下步骤的图像处理算法：使用边缘检测和拟合检测，定义鱼雷嘴周围的ROI以及使用阈值化和区域增长进行分割；如果ROI是烧结过程中的火焰，在这种情况下，那么该过程使用活动轮廓分割ROI；如果ROI是旋转式冷却器，那么使用边缘检测和拟合的组合来检测ROI，还可以通过估计图像之间的几何变换来跟踪热物料的运动。

图为红外热成像

在某些应用中，有必要从红外热图像中提取空间信息，即必须知道与每个像素相关的世界位置。这个问题已经在应用于传统相机的图像处理领域得到了广泛的解决。在红外热成像中，空间校准并不常见。但是，对于红外线扫描仪和红外热像仪，都有特定的校准程序。提出一种校准红外线扫描仪的程序，并对不确定度进行分析。在这种情况下，校准基于所使用的红外线扫描仪的特定模型。之后，提出了一种用于校准红外热像仪的程序。它基于用于几何校准的燃烧灯网格。

该设备用于创建逻辑坐标（传感器）和物理坐标（世界）之间的对应关系。将拟议的程序应用于两个不同的红外热像仪，并实现低于1毫米的精度。同时，研究者提出一种使用不同方法来校准红外热像仪的程序，一种新的校准设备，该设备基于外层空间冷温度下金属的反射率。结果提供了比普通红外热像仪低0.25 mm的精度。通常，这些作品使用校准设备来构建可用于确定相机单位（像素）与现实单位（毫米）之间关系的模型。这可以给温度测量带来好处，因为可以将空间信息添加到这些测量中。

除此之外，医疗应用中的另一个问题是如何从图像中获得单个温度值。红外热像仪可产生具有数千个温度测量点的红外热图像。但是，医学实践要求单个温度读数。因此，需要一种程序来组合可用信息。因此，分析了不同的策略：Tmax计算所考虑区域内所有像素的温度值的平均值；Troi计算出最热像素周围5×5像素区域的平均值；Ttot计算研究区域中温度分布上部包含的所有像素的平均温度值。从而得出结论，Tmax被认为是最有用的，因为它既可以用于非静态，又可以用于考虑快速热响应的情况。