随着数据中心能源消耗量增加，对数据中心有效的能源管理是保证其高效稳定运行的必要措施。数据中心内部温度不平衡是导致其能耗过高的主要因素之一，而数据中心内“热点”的存在则是造成温度分布不平衡的主要原因。如果找到“热点”或者“热区”产生的原因，就可以寻求对应的解决办法，降低能耗。因此，准确定位服务器表面温度分布中的热点，对数据中心热点成因自动诊断方法的研究至关重要。　　本研究基于热成像技术，自动提取每个服务器的表面温度分布，为下一步的服务器状态检测提供数据支持。本文提出基于图像配准的方法，首先，利用可见光图像和热红外图像纹理信息的相关性进行配准，然后对提取的服务器单元温度分布进行标准化，从而降低标准化单元提取的服务器或热点温度分布受到相机角度和位置的影响，实验结果表明，可见光和相应的热图像可以正确的在本文所提出方法的基础上进行配准。由于相机的位置和角度对服务器或热点的特征影响很大，如果这些特征用于识别热点或其他热信息的产生原因，所提方法在一定程度上能减小误差。针对热红外图像低信噪比及数据中心特殊环境，采用方向边缘可控滤波器求得待检测机柜横竖边缘在红外图像中的最优角度，然后利用hough直线检测和线性拟合的方法，完成红外图像中的服务器设备自动检测。本文利用不同拍摄角度的热红外图像进行了实验，拍摄角度会对检测结果产生影响，相比于传统的hough直线检测，在相同拍摄角度下，提出的方法可以更准确地提取服务器所在区域的温度分布。