在工业生产中，热设备运行的安全性一直是有关部门十分重视的问题。红外诊断技术的发展为设备进行实时在线状态检测提供了良好的条件，因此对热设备红外图像的处理和分析是设备状态检测的重要内容之一。在热图像滤波方面，针对常用滤波算法在滤除红外图像中噪声的同时会弱化图像边缘这一问题，提出了一种二次加权快速滤波方法。该方法大大加快了运算速度，与几种常用的滤波算法相比，在保证图像滤波效果的同时，更好的保留了图像的边缘信息，为故障检测的实时性提供了有力保障，也为后续故障定位的准确性和有效性奠定了基础。针对经典边缘检测算子不能很好提取热图像目标区域的问题，在研究热图像阈值分割方法的基础上，提出了一种迭代法阈值分割与Prewitt边缘检测算子相结合的图像分割方法，简单直观地将图像的目标与背景分离开来，提取出了清晰的故障区域。研究了设备温度与其热图像灰度之间的关系，通过实验得出不同设备故障区域对应不同的阈值，利用灰度和温度的关系可得到不同区域所对应的温度，继而可获知设备故障的严重程度，通过相对温差判据验证了这一关系的正确性。