由于材料缺陷、低温条件下电路的稳定性以及集成工艺水平的限制，红外探测器焦平面阵列上每个像元的响应率不可能完全一致，导致输出信号幅度不能完全一样，使得红外焦平面阵列不可避免的产生非均匀性。应用于高速飞行导弹的红外导引头，在开始工作时头罩窗口温度升高，产生了很强的红外背景干扰，高速导弹的红外术制导过程伴随着强烈的气动光学效应，温度场快速变化，使得红外焦平面探测器偏离了地面标定的工作点，严重的影响了导引头的红外成像的质量，导致探测器场景在焦平面探测器上成像模糊，影响了目标监测识别性能。　　论文针对这一情况，深入开展了快变温场红外焦平面阵列的非均匀性校正算法的研究，并进行了基于实测红外图像的仿真试验验证和分析，具体工作如下：　　第二章分析了红外图像的产生过程、红外图像的特点，以及红外焦平面阵列非均匀性产生的机理；提出了三种非均匀性度量方法及模型；在此基础上，深入研究了红外焦平面阵列非均匀性的定标校正技术。　　第三章研究了三种红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法：时域高通滤波法、小波变换法和卡尔曼滤波法，深入分析了三种自适应校正方法的原理和流程，并进行了仿真实验，验证了算法的有效性和局限性。　　第四章针对快变温场红外焦平面阵列的特点，建立了快变温场图像模型；综合两点法和BP神经网络法的非均匀校正技术，提出了基于BP神经网络的非均匀性校正改进算法，给出了算法详细流程和步骤，并通过理论分析和仿真实验，比较了两点法、改进的BP神经网络算法的特点，验证了改进的BP神经网络算法的优越性。　　第五章首先分析了盲元检测及补偿技术，基于Matlab平台进行了算法仿真；最后对本文研究和提出的定标校正算法、自适应校正算法和改进的BP神经网络算法的优缺点进行了分析总结。