红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是其应用中必须解决的技术难题之一。基于小波理论,提出了一种基于成像场景的红外焦平面非均匀性校正算法。该算法选择合适的小波函数对红外成像序列进行小波分解,而后对分解的信号计算出相应的统计量,从而得出红外焦平面非均匀性校正的偏置和增益校正系数,以此最终实现非均匀性校正。对真实红外序列图像的处理效果验证了该算法可较好地实现非均匀性校正。此外该算法对慢变化量具有较好的自适应性,可较好地抑制一般基于场景统计的非均匀性校正算法中出现的“人工虚影”的现象。

针对红外遥感图像非均匀性的定量评价问题，研究了基于场景的红外焦平面阵列响应非均匀性的定量评价方法。利用真实红外遥感图像序列量值分布的特点，针对小序列图像提出了基于序列排序和小波变换的标准图像构建算法；结合非均匀性评价指标，提出了利用构建标准图像的响应非均匀性对红外图像的非均匀性进行定量估计；分别利用黑体定标实验和统计方法对标准图像构建算法进行了验证，同时进行了不同校正算法的剩余非均匀性评价实验。结果表明，128 frame序列构建得到的标准图像的非均匀性分别比同温黑体图像小0.92%，比统计标准