针对目前直方图均衡算法难以实现, 且易造成亮度饱和等问题, 本文提出了一种范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法。首先, 对输入图像进行适当平滑, 从而获得它的直方图峰值点个数（N+1）。然后, 对Otsu算法进行N阈值扩展, 并通过这种方法获得图像的N个分割阈值, 从而按照此阈值对图像进行分割。为了能够最大程度地保持输入图像的亮度, 利用输入图像和输出图像的均值亮度最小误差（AMBE）准则, 重新计算了图像的均衡范围。最后, 利用新的均衡范围分别对每一个子图像进行均衡。实验表明, 使用本算法处理Lena图的绝对均值亮度误差为0416 4, 明显优于使用RLBHE算法的0629 5。本算法能够获得更清晰的图像细节, 同时图像的整体亮度保持的也较好。

随着现代CCD和CMOS相机阵列尺寸的增大,越来越多的像素被集成到焦平面阵列上。基于该项技术可以获取更高分辨率和更宽动态范围的图像，该图像包含了更多真实的细节信息。然而，在处理这种图像的时候，尽管图像具有宽动态范围，但是却无法显示图像的所有有用信息。一些技术已经被用于先进的相机以解决上述问题，但它们还是存在或多或少的缺点。因此，提出了一种新的宽动态范围图像增强算法。该算法使用导向图像滤波器对图像进行分割，然后同时处理被分割的基频层以及细节层。通过增强高频信号来突出细节层中图像的细节，同时使用策略处理基频层以控制灰度对比度。颜色饱和度可以通过两个层一起控制。通过细节层和基频层来增强原始宽动态范围图像，提高数字细节、灰度自适应以及颜色对比度。对算法进行了详细的分析。图像仿真示例显示该算法性能可靠。

在理想情况下，红外探测器的每一列应该具有相同的增益，如果假设每个像素点对相同的黑体辐射温度响应都相等，则最终输出的图像应为一幅非常均匀的图像，但在实际情况中，由于红外探测器焦平面的制作工艺水平以及焦平面材料组分的缺陷，每个像素点对黑体辐射的响应不会完全相同，同时，每个列方向上通道的增益大小也不会完全相同，特别是当列与列之间的差异较为明显时。因此，主要对红外探测器焦平面读出电路中列通道的增益非均匀性情况进行了分析，根据分析结果推导出模拟探测器列通道增益非均匀性的模型，并对拟合曲线进行了精度分析。

提出了一种基于场景的空间投影估计和时域迭代百均匀性校正算法（SPETI）.这种方法 主要是通过投影估计来估算全局位移，并且在连续多帧图像中进行迭代计算.首先，为配准准则设计了一个新的投影估计；然后，计算相邻帧并进行迭代计算，以此来获得较快的固定图案噪声（FPN）收敛，同时减少鬼影的产生；最后，将本算法移植至基于FPGA的硬件系统中.在连续单调运动的系统中测试算法的各项指标，并且将实际的校正效果予以展示.为了与自适应最小均方差算法和全变差算法进行比较，对一个完全干净的红外图像序列添加了人为的非均匀性.将固定标准增益和偏置非均匀性添加到图像序列上，以测试迭代次数与非均匀性等级的关系.