本文首先分析了红外图像非均匀性的特征和产生的原因,以及非均匀性校正的应用和意义。对目前比较成熟的几种校正方法、特别是两点校正法进行了研究、总结以及改进。并且用红外焦平面的非均匀性两点校正法作为例子进行讨论和演示,对校正计算过程进行了详细描述,同时对校正效果进行了比较和评价。在分析了凝视型和扫描型热像仪的成像特点之后,针对扫描型和凝视型热像仪图像非均匀性的不同特点近似模拟实时测试,根据红外探测器的非线性响应这个特点,提出了一种新的红外焦平面阵列非均匀性校正算法,也就是“S”曲线拟合算法,这种算法利用神经网络法自适应的调整校正系数,克服了两点定标法中漂移的问题,同时采用两点定标系数作为神经网络法迭代初值,克服了传统神经网络法迭代时间长、收敛速度慢的缺点,并且应用于到红外焦平面的非均匀性校正上,通过MATLAB软件进行仿真。在本文最后,通过CI测试平台对校正的性能进行分析,为今后红外焦平面非均匀性校正算法的研究和选择提供进一步的数据支撑和理论指导。