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红外焦平面阵列(IRFPA)是目前最先进也是主流的红外探测器，广泛应用于各种军用和民用红外成像系统。但由于受材料提纯和器件制造工艺水平等因素所限，红外焦平面阵列普遍存在较强的非均匀性，严重影响红外成像质量，必须对输出图像进行非均匀性校正。因此，红外图像非均匀性校正技术已成为红外成像的关键技术之一。 基于标定的红外图像非均匀性校正方法原理简单、易实时实现，在工程上应用较多。但是，由于红外探测器在长时间使用或经过长期存放后，探测器特性会发生变化，导致成像质量下降，需重新进行标定，这在很大程度上制约了红外成像技术的应用发展。基于场景的自适应非均匀性校正方法不需要标定，成像系统可长时间连续工作，已成为研究的热点。 本文首先介绍了课题研究背景、红外图像非均匀性校正方法的研究现状以及红外图像菲均匀性产生的机理，并对两点标定法、时域高通滤波法、神经网络法、恒定统计法、代数法和中值红外直方图均衡法等非均匀性校正算法进行了详细的分析和深入的研究。然后重点研究了神经网络法及鬼影问题产生机理，并在此基础上提出了两种改进的基于神经网络的自适应非均匀性校正算法，即基于张量约束双边滤波器的自适应非均匀性校正算法和基于高斯低通—三边联合滤波器的自适应非均匀性校正算法。经仿真和实际红外图像序列实验验证表明，所提算法均获得了良好的抑制鬼影效果。 同时，针对工程应用对实时非均匀性校正的需求，本文对自适应校正方法的硬件实现方案进行了探索。以FPGA为平台，提出了双边滤波器等算法核心模块的实现方法，在此基础上提出了一种非均匀性校正方法的逻辑设计方案。仿真实验表明该设计能够满足实时图像处理要求，为自适应非均匀性校正方法的工程应用打下基础。