红外线性扫描成像系统有着高灵敏度、强可靠性等特性,被广泛应用于军工和民事领域。但由于材料和制造工艺等因素的影响,使得探测元的输出响应存在差异,导致输出图像中存在非均匀性噪声,呈条带状在图像中分布,严重影响了图像的质量,限制了红外图像的应用。因此,对红外扫描图像进行非均匀性校正就显得尤为重要。经典的非均匀性校正方法,包括定标法和基于场景的非均匀性校正方法,其中后者又分为单帧图像校正和序列图像校正两大类别。由于可以克服定标法的灵活性不足以及某些情况下无法获得序列图像等问题,基于单帧图像的非均匀性校正技术成为当前的研究热点。本文对单帧红外图像的非均匀性校正问题进行了探索,提出了两种新的非均匀性校正方法。本文首先对非均匀性成像模型进行阐述,分析非均匀性噪声的空间特征,提出一种线性畸变约束下的单向总变分模型(HUTV),并给出一种均值化求解方法,通过交替进行无约束条件下的单向总变分模型(UTV)求解和均值化补偿的方式,获得最终的校正的结果。仿真实验结果表明,这种新的HUTV模型能获得比UTV模型更优良的非均匀性校正效果。在此基础上,本文又利用小波变换能将图像分解为多方向细节分量的特性,提出一种基于小波变换和HUTV模型的非均匀性校正方法(wavelet-HUTV)。该方法先利用小波变换将图像信息进行方向性分离,再用HUTV模型对含有非均匀性噪声的分量做非均匀性校正。由于wavelet-HUTV方法构建的处理框架能较好的保持其余方向分量不变,使得校正结果能够更好的保留图像边界细节信息。本文以峰值信噪比(PSNR)、残差统计量(RS)、行均值曲线(RMC)作为校正效果评价指标,将两种新的非均匀性校正方法和一些典型的基于单帧图像的非均匀性校正方法进行比较,仿真实验结果验证了本文提出的新方法的有效性。