采用红外焦平面阵列探测器的凝视红外成像系统是红外成像技术近年来的发展趋势。而红外焦平面阵列存在的非均匀性噪声是制约红外系统成像质量的主要因素。国内外对红外焦平面阵列非均匀性校正技术的研究已经发展了30余年,学者们所提出的众多方法大致可以分为两类：一类是基于标定的方法，另一类是基于场景的方法。基于标定的方法由于需要参照源，在实时性要求较高的系统中难以应用。而基于场景的非均匀性校正方法无需参照源，而且具有自适应性的特点，能够满足实时性要求，因此成为主流研究方向。本文对基于场景的非均匀性校正方法进行了深入研究，主要工作包括：本文分析了红外焦平面阵列非均匀性产生的原因，并介绍了用于度量非均匀性的各类指标，指出了这些指标的适用范围。本文提出了序列红外图像非均匀性仿真方法。该方法是利用真实的存在非均匀性噪声的红外图像作为模板，通过非均匀性校正得到每个像元的增益校正系数与偏置校正系数，然后将此系数作用于不存在非均匀性噪声的图像上，得到仿真图像。本文介绍了三种基于场景的非均匀性校正方法，并对它们的算法特性，适用范围以及优缺点进行了探讨。本文从场景信息丰富程度和场景是否运动两个方面分析了红外图像的场景情况，提出了场景复杂度的定义，引入了贝叶斯判决用来寻求进行场景分类的“场景复杂度”阈值。本文提出了基于灰度互相关原理的判断场景是否运动的算法。本文提出了基于场景分析的非均匀性校正综合算法。该算法能够根据红外图像的场景情况自适应地选择适合该场景的校正算法，并通过对算法性能的评价实现对校正算法的调度。