紅外熱像儀進行圖像分析和處理主要通過以下幾個方面：

首先，在圖像獲取階段，紅外熱像儀會捕捉物體表面的熱輻射差異，形成原始的熱圖像。這些圖像中不同區域的溫度高低以不同的顏色或灰度級別表示。

然后，進行圖像增強處理。通過調整對比度、亮度等參數，使熱圖像中的細節更加清晰，溫度差異更加明顯。例如，提高對比度可以讓高溫區域和低溫區域之間的界限更分明，便于觀察和分析。

接下來是目標識別與定位。利用特定的算法和軟件，根據熱圖像中物體的溫度特征來識別和定位目標。可以設定溫度閾值，將高于或低于某一溫度范圍的區域標記為感興趣的目標，從而準確地找到需要關注的物體或部位。

在數據分析方面，會計算熱圖像中各個區域的溫度平均值、溫度、溫度等統計參數，以了解物體整體或局部的溫度分布情況。通過對這些參數的分析，可以判斷物體是否存在異常發熱、溫度分布不均勻等問題。

此外，還可以進行圖像融合處理，將紅外熱像圖與可見光圖像等其它類型的圖像進行融合，提供更全面的信息。例如，在安防領域，融合后的圖像可以讓監控人員同時看到物體的外觀和熱特征，更有效地發現潛在的安全隱患。

總之，紅外熱像儀的圖像分析和處理技術能夠將復雜的熱輻射信息轉化為直觀的圖像和數據，為各種應用領域提供了重要的技術支持，如工業檢測、醫療診斷、安防監控等。