要提高Android CameraX中ImageAnalysis的帧率，可以使用以下解决方案：

1. 使用合适的分辨率和图像格式：选择适合您的应用程序的分辨率和图像格式。较低的分辨率和较小的图像格式会减少图像处理的计算量，从而提高帧率。您可以使用CameraSelector.Builder().setTargetResolution()方法来设置分辨率。

2. 优化图像处理算法：确保您的图像处理算法是有效率的。避免使用复杂和低效的算法，尽量使用高效的图像处理库，如OpenCV。

3. 使用多线程处理：将图像处理任务放在其他线程中处理，以避免阻塞主线程。可以使用Kotlin的协程或Java的线程池来实现多线程处理。

下面是一个使用协程和OpenCV库的示例代码，演示了如何实现多线程处理和优化图像处理算法：

// 导入所需的库
import androidx.camera.core.ImageAnalysis
import androidx.camera.core.ImageProxy
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.GlobalScope
import kotlinx.coroutines.launch
import org.opencv.android.Utils
import org.opencv.core.Mat
import org.opencv.core.MatOfByte
import org.opencv.core.CvType
import org.opencv.core.Scalar
import org.opencv.core.Core
import org.opencv.core.CvType.CV_8UC3
import org.opencv.imgproc.Imgproc

// 创建ImageAnalysis对象
val imageAnalysis = ImageAnalysis.Builder()
    .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST)
    .build()

// 设置图像分析处理器
imageAnalysis.setAnalyzer(Dispatchers.Default, object : ImageAnalysis.Analyzer {
    override fun analyze(image: ImageProxy) {
        // 将ImageProxy转换为OpenCV的Mat对象
        val mat = image.image?.toMat()

        // 在其他线程中处理图像
        GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {
            // 进行图像处理算法
            val processedMat = processImage(mat)

            // 将处理后的图像显示或保存
            // ...
        }

        // 释放ImageProxy资源
        image.close()
    }
})

// 扩展函数，将Android的Image对象转换为OpenCV的Mat对象
fun Image.toMat(): Mat {
    val nv21 = yuvToNv21(this)
    val mat = Mat(height + height / 2, width, CvType.CV_8UC1)
    mat.put(0, 0, nv21)
    val rgba = Mat()
    Imgproc.cvtColor(mat, rgba, Imgproc.COLOR_YUV2RGBA_NV21, 4)
    return rgba
}

// 扩展函数，将YUV_420_888格式的图像数据转换为NV21格式
fun yuvToNv21(image: Image): ByteArray {
    val width = image.width
    val height = image.height
    val yBuffer = image.planes[0].buffer
    val uBuffer = image.planes[1].buffer
    val vBuffer = image.planes[2].buffer
    val ySize = yBuffer.remaining()
    val uSize = uBuffer.remaining()
    val vSize = vBuffer.remaining()
    val nv21 = ByteArray(ySize + uSize + vSize)
    yBuffer.get(nv21, 0, ySize)
    vBuffer.get(nv21, ySize, vSize)
    uBuffer.get(nv21, ySize + vSize, uSize)
    return nv21
}

// 图像处理函数，使用OpenCV进行图像处理
fun processImage(mat: Mat): Mat {
    // 在这里进行图像处理算法
    // ...

    return mat
}

通过使用合适的分辨率和图像格式、优化图像处理算法以及在其他线程中处理图像，您应该能够提高Android CameraX中ImageAnalysis的帧率。请根据您的具体需求和设备性能进行调整和优化。