红外焦平面阵列(IRFPA)结构简单紧凑,又具有高的信噪比和灵敏度,因此是目前最具有发展潜力的红外成像器件。但是由于材料和制造技术等因素的限制,红外系统普遍存在非均匀性问题,这严重影响了红外系统的成像质量,必须采取一定的手段进行非均匀性校正。基于场景的非均性校正算法不需要黑体定标且不影响系统的正常工作,具有自适应性,因此成为了目前研究的热点。因此本文重点对基于场景的非均匀性校正算法进行研究。首先,对传统的时域高通滤波校正算法进行仿真分析。传统时域高通滤波校正算法校正后所得到的红外图像易出现“鬼影”现象,并且图像严重退化。在此分析的基础上,本文研究提出了一种时空滤波相结合的非均匀性校正算法。该算法首先用全局滤波器把输入的原非均匀性图像信息分成空间高频和低频两部分,然后用高频成分来估计非均匀性校正参数。仿真结果表明所提算法达到了去除非均匀性的目的,并且图像中无“鬼影”和图像退化现象出现。其次,对标准矩匹配算法进行仿真分析。标准矩匹配算法校正后所得的红外图像有严重的灰度畸变。在此基础上并且结合第四章所提的时空滤波相结合算法的优缺点,本文研究提出了一种基于矩匹配的红外图像自适应非均匀性校正算法。该算法先用双边滤波器对非均匀性图像进行滤波,然后用所得的图像作为参考图像对校正参数进行估计,最后采用时域低通滤波器对矩匹配的红外图像进行时域迭代从而达到自适应校正的目的。实验结果表明所提算法校正速度快,能够有效去除非制冷焦平面阵列的非均匀性并且不产生图像畸变和“鬼影”。