热红外成像技术是利用物体自身发出的红外辐射来获取目标的热分布信息，从而实现对目标的成像和检测。在热红外成像领域，有一些常见的算法和技术，包括但不限于以下几种：

1. **热红外图像预处理**：

- 热红外图像预处理是指对热红外图像进行去噪、增强、几何校正等处理，以提高图像质量和准确性。常用的技术包括均值滤波、中值滤波、直方图均衡化等。

2. **目标检测与跟踪**：

- 目标检测和跟踪是热红外成像中的重要任务，用于识别和跟踪图像中的目标。常见的算法包括基于深度学习的目标检测算法（如 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等），以及基于传统图像处理技术的目标检测算法（如 Haar 特征分类器、HOG 特征+SVM 等）。

3. **热红外图像分割**：

- 热红外图像分割是将图像分割成具有特定语义的区域，常见的技术包括基于阈值分割、基于边缘检测的分割、基于区域生长的分割等。

4. **热红外图像特征提取**：

- 特征提取是热红外成像中的关键步骤，用于从图像中提取出有助于目标识别和分析的特征信息。常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。

5. **热红外图像融合**：

- 热红外图像融合是将热红外图像与可见光图像或其他传感器获取的图像进行融合，以获取更丰富的信息。常见的融合技术包括像素级融合、特征级融合、决策级融合等。

6. **热红外图像识别与分类**：

- 识别和分类算法用于对热红外图像中的目标进行识别和分类，常见的算法包括基于深度学习的图像分类算法（如 CNN、ResNet、VGG 等）以及传统的机器学习分类算法（如 SVM、KNN、决策树等）。

以上列举的算法和技术只是热红外成像领域中的一部分，实际应用中可能会根据具体的场景和需求选择合适的算法进行应用。