本文分析了红外焦平面阵列热成像系统的工作原理、存在的主要噪声源和红外焦平面阵列热成像系统输出图像的主要特点。在红外焦平面阵列热成像系统中,存在着多种噪声源,其中主要噪声为红外焦平面阵列的固定图案噪声、盲元产生的噪声和随机噪声；另外,由于红外焦平面阵列热成像系统是对场景的温差成像,而背景温度较高,目标与背景的温差相对较小,导致了红外图像具有高背景、低对比度的特点,以致红外图像的信噪比较低。因此,必须对红外图像进行噪声抑制和图像增强处理,它是红外热成像系统中的一个重要的信息处理环节。作者在深入研究各种噪声的产生机理及其特点的基础上,提出了多种抑制噪声和增强信号的算法,以提高图像的信噪比。对于固定图案噪声,本文重点分析了基于神经网络的非均匀性校正算法,并提出了基于区域属性分类的非均匀性校正算法和基于红外图像序列的非均匀性校正算法,这两种算法能够根据场景的变化自适应的更新校正参数,提高了校正参数的收敛速度,改善了校正效果。对于红外焦平面阵列中的盲元,本文提出了一种基于运动分析的盲元补偿算法,通过对目标进行运动估计,利用相邻帧图像之间的相关性,对红外焦平面阵列中的盲元进行补偿,并可使补偿后的图像能够很好地保持目标边缘,从而较好地抑制了红外焦平面阵列中的盲元噪声。对于红外图像中的背景噪声,本文提出了一种新的基于平台直方图的自适应背景抑制红外图像增强算法,通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,从而有效地抑制背景噪声,增强了目标图像,它克服了一般直方图均衡化算法缺点,同时降低了迭代算法计算平台值的运算量,便于实时实现。另外,本文提出了一种新的基于小波变换的红外图像多分辨率运动估计算法,以减少噪声对运动估计的影响,得到较高精度的运动场；在此基础上,提出了基于运动向量分类的红外图像序列噪声抑制和增强算法,对红外图像序列进行噪声抑制和增强处理,可避免去噪后运动目标图像的模糊性,大大提高了红外图像的信噪比。作者根据红外焦平面阵列器件的信道结构和输出信号特点,以及高帧频工作模式下的IRFPA成像制导战术导弹所面临的目标与背景的特征出发,设计了红外焦平面阵列实时信号处理系统,实现了128x128红外焦平面阵列器件实时信号处理,较好地校正了器件的固定图案噪声、补偿了盲元、增强了红外图像,使红外焦平面阵列的成像效果得到了较大的改善,因而该系统具有信号动态范围大、运算速度快、处理精度高、性能稳定、可靠性高以及系统灵活性和通用性强等优点。