概述了4 种红外焦平面阵列非均匀性过程中使用到的参考源。成为产品前，通常使用面源黑体作为参考源对红外焦平面阵列进行非均匀性校正；在热成像系统应用中动态非均匀性校正中，普遍使用的辐射挡板由于没有连有控温装置，只能进行一点校正，在场景温度偏离校正温度时，校正效果会受到影响；美国第三代前视红外成像系统中使用连有热电制冷器的热电参考源，利用热电制冷器对发射表面进行控温，可实现两点校正算法；为基于边框的SBNUC 校正算法设计的U 型边框黑体光阑，对视场中心没有遮挡，利用半导体制冷器对U 型边框黑体光阑的进行控温，能根据场景信息自适应地实现的两点校正。

针对扫描型热成像中垂直方向微扫描帧间位移不再精确为半像素的情况，按照错位方向的不同,分别采用近似回代算法进行图像重构，并对不同错位方向中近似回代引进的误差进行规律分析，提出一种非均匀微扫描情况下的无边框亚像元热成像处理算法.该算法采用邻近像元对边界像元进行近似回代，并根据统计学原理对近似回代过程中引进的误差进行优化，获得与原始图像高度近似的亚像元图像.实验表明,效果明显好于过采样和直接的近似回代，并且算法简单，处理量小，易于实现实时处理.对提高扫描型热成像系统的技术性能指标具有重要意义.

针对长时间工作或环境剧烈变化时红外焦平面阵列(IRFPA)器件易产生条纹状非均匀性的问题, 研究了在不遮挡成像视场条件下它的动态非均匀性校正(NUC)及其硬件实现技术。介绍了基于场景的改进恒定统计NUC(ICS-NUC)方法, 即通过纵向通道间的统计量均衡策略实现对条纹非均匀性的抑制, 并引入遗忘因子通过帧间迭代实现非均匀性的动态校正。描述了基于非制冷IRFPA组件在BF561 DSP平台的ICS-NUC处理流程, 并实现了ICS-NUC的均值法(ICSA)和中值法(ICSM), 从而有效地动态校正条纹非均匀性, 提高红外图像质量。实验表明, 经过ICS-NUC处理, 减弱了红外图像的条纹噪声, 使用ICSA和ICSM法使IRFPA组件的非均匀性从3.43%分别降低至1.82%和0.91%, 连续运行4 h后仍可使组件非均匀性从漂移后的5.05%降至0.92%。提出的方法为后续高性能热成像系统的研究和应用奠定了技术基础。

高精度高动态红外图像具有对比度低和有效灰度范围窄的特点，因此为了提高红外图像细节纹理的显著性，避免空域处理中噪声和盲元对弱对比度细节纹理的影响，同时利用频域处理的全局性，提出了一种基于空域和频域处理的红外图像细节增强算法。首先在空域内对红外图像进行高频细节和低频背景的分离，然后将其转换到频域内并利用伽玛变换对细节的高频分量进行增强，同时对背景的高频分量进行抑制；将处理后的高频细节和低频背景在空域中以给定的权重值进行重建；最后利用直方图统计拉伸处理实现红外图像有效灰度范围的扩展和细节对比度的增强。实验结果表明，不论是人眼的主观评价还是客观评价，本算法都具有较强的细节增强能力和较佳的图像视觉表现，且具有实时处理的前景。

对FLIR公司数字细节增强技术(DDE)进行了分析，认为该技术的处理结果之所以能够清晰显示不同温度背景下的细节信息，源于其对原始14bits红外图像全局大动态场景信息的合理压缩以及局部小动态温差细节的保留和提升，最终能够在8 bits图像中保留对整体场景有效感知的同时，突出图像可能的目标场景细节信息。并以此为思路，进行了一个热图像动态压缩和细节增强处理实验，相对以往的AGC方法，取得了较好的动态压缩和细节增强效果

基于场景的非均匀校正算法(scene based nonuniformity correction,SBNUC)是非均匀校正技术今后的重点发展方向，介绍了近年来基于恒定统计约束的SBNUC、神经网络的SBNUC和运动估计的SBNUC算法的研究进展。研究了SBNUC算法在实际焦平面探测器组件上的实现方法，该方法仅依赖拍摄序列的信息对焦平面探测器的增益和偏置参数进行组间更新或帧间更新，可有效补偿温漂。研制了一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件，红外视频经该组件处理后，图像质量有所提高。该组件可明显提高热成像系统的成像性能，并能动态地保证热成像系统随场景变化的稳定性。