将红外热成像技术与图像处理技术结合，用压差法进行建筑外窗空气渗透检测。通过红外热成像仪对建筑外窗进行红外图片采集，利用图像处理技术对采集的外窗图像进行红外图像处理，针对红外图像中的异常区域对外窗缺陷进行检测，并进行缺陷的面积计算，建立外窗缺陷红外检测模型。根据实验测得的室内外温差、外窗缺陷面积、空气渗透量建立建筑外窗空气渗透量计算模型，将模型与建筑外窗缺陷红外检测模型结合，对外窗缺陷引发的能耗进行定量分析。结果表明：对外窗缺陷进行维护，能够减少外窗耗能，提高外窗节能。外窗每减少 1 cm2的空气渗透面积，每年能够节能 66146 kJ；外窗气密性能等级每提高 1级，单位面积外窗每年能够节能 110012 kJ。

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测, 提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验, 利用压差法进行外窗空气渗透检测, 求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算, 并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明: 利用加权平均法进行灰度化处理, 中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理, 处理效果明显, 可作为外窗红外图像的预处理方式； Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小, 检测信息更接近实际缺陷位置；将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合, 能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。