非均匀性校正可有效提高红外图像质量,而传统的时域高通算法有着运动目标拖影和静止物体模糊的缺陷.为克服以上问题,提出一种基于非下采样剪切波变换的时域高通红外图像非均匀性校正算法.首先,原始的红外图像通过剪切波变换被分解为一个低频子带和多个高频子带.剪切波作为一种多尺度分析方法,其分解后的高频子带包含图像中的细节特征,特别是对条纹样的固定模式噪声可以有效地分解和表示.然后,对剪切波分解后的高频子带系数进行时域高通滤波,进而可以有效地对红外图像非均匀性进行估计,并将其在子带系数中剔除.最后,通过对剔除非均匀性的子带系数进行剪切波反变换即可获得非均匀校正后的红外图像.通过对多组真实的红外图像序列进行试验,结果表明,本文算法有效校正图像中的固定模式噪声,并且可以保持静止物体清晰,同时抑制运动目标产生鬼影.