盲元的存在严重影响了红外相机的成像质量，基于场景的盲元检测与补偿方法可以有效地解决此类问题。本文提出了一种改进的局部“3?”方法，通过计算图像的三维噪声获得图像的平均噪声，据此得到盲元检测的最小判据，然后采用局部“3?”方法和中值滤波法对盲元进行实时的动态检测与补偿，并将该方法应用于自研的某中波红外相机中。对黑体成像实验的结果表明，本文方法与辐射定标法相比，盲元检出的重合度平均可以达到82%以上；与传统的局部“3?”方法相比具有相同的盲元检测与补偿效果，但可以将盲元的过检率降低30%以上；地面及载机挂飞成像实验的结果表明，本文方法可以对盲元起到很好地抑制作用，红外相机的昼间和夜间图像均不存在明显异常的黑、白点，图像中景物细节丰富、图像质量优良。因此，本文方法可以对盲元进行实时的动态检测与补偿，在自研的中波红外相机中的运用是可行和有效的。

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响, 红外焦平面阵列不可避免地存在盲元, 严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像, 空间维只剩一维, 与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标, 有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发, 以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据, 在数据规则化处理的基础上, 自动提取有效像元目标的伪光谱曲线, 采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验, 结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息, 检测精度较高, 盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。

利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine, OCSVM)和随机场景图像序列, 构造滚动更新的像元分类模型, 实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异, 以随机图像序列作为输入数据, 使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型, 灰度变化的像元归为一类, 其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新, OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次, 高频次支持向量对应的像元聚为一类, 即为异常像元。以320×256中波红外图像序列为例, 说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程, 检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束, 提高了盲元检测的灵活性。

影响制冷型中波红外焦平面探测器图像质量的因素主要包括响应的非均匀性、响应的漂移特性和盲元等。因此, 在红外焦平面成像系统中要进行实时的非均匀性校正、漂移补偿和盲元替代等信号处理。首先, 设计一套高帧频低噪声640×512像元的制冷型中波红外成像系统, 并进行动态范围标定, 实现其在全动态范围内NETD小于30 mK。接着, 针对焦平面像元的响应特性, 研究了适用于红外成像系统的非均匀性和盲元的校正方法, 提出了基于辐射定标和场景融合的非均匀校正、盲元检测及替代算法。最后, 进行外场红外图像数据采集。经实验验证, 其图像校正效果优良, 易于实现, 且具有较强的环境适应性。

盲元一直是影响红外焦平面探测器成像质量的重要因素之一。探索了一种基于分步搜索策略的自适应盲元检测算法, 无需借助黑体等辅助定标设备, 完全基于场景信息即可对探测器使用过程中不断出现的新盲元进行有效检测。

红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元既包括因材料与制造工艺的缺陷而导致的固定盲元，也包括因环境温度的漂移而出现的随机盲元。基于场景的盲元检测与补偿算法是去除这两种盲元，提高IRFPA成像质量的有效手段。针对目前滤波类场景检测算法无法有效区分弱小点目标和随机盲元的缺陷，重点研究了随机盲元的响应特性和噪声特性，并提出了一种基于模糊中值与时域累积的盲元自适应检测与补偿算法。首先利用模糊中值滤波器从场景中提取出潜在的盲元，并通过多帧累积确定固定盲元和随机盲元的正确分布，最后对盲元进行实时补偿。实验结果证明：该算法可以有效地实现对盲元的校正，同时避免对弱小点目标的误判别。

长波红外(8?12.5 m)焦平面的性能在很多方面弱于中短波红外器件，其非均匀性及盲元状况较严重。本课题首次在国内引进了法国Sofradir公司的320×256像元HgCdTe长波红外焦平面探测器MARS VLW RM4，其波长响应范围为7.7 ?12 m。基于一套高帧频低噪声信息获取系统，经过动态范围标定，实现了一套动态范围为250?330 K、噪声等效温差(Noise Equivalent Temperature Difference, NETD)小于50 mK的热红外成像系统。针对焦平面各像元的响应特性，研究了适用于热红外成像系统的非均匀性及盲元校正方法，提出了基于辐射定标的非均匀性校正和盲元检测。经实验验证，其校正效果优于两点定标法，且易于工程实现，基于辐射定标的结果可实现精确的温度反演。

在分析盲元特性的基础上, 依据形态学开闭运算对尖峰信号的滤波性质, 提出了一种新的红外焦平面阵列盲元检测算法。选取合适的结构元素, 运用开闭运算的滤波作用对图像进行平滑处理, 从平滑图像中减去其均值得到阵列噪声响应图像, 选取合适的图像均值的倍数作为检测阈值。对阵列图像进行开闭运算并与平滑图像取差后得到对过亮及过暗像素增强的图像, 每个像素与阈值进行比较判别出盲元。

在红外焦平面( IRFPA)成像系统中, 盲元检测和补偿是红外成像过程中必不可少的一步。针对 FPGA, 提出一种基于两点参数的简化型 3σ盲元检测算法, 并介绍了自适应窗口盲元补偿算法。该算法通过分析两点参数矩阵的分布情况, 以 3σ为基准裁定盲元; 再在自适应窗口中补偿盲元, 优化了补偿结果。具体介绍了硬件功能结构和算法关键数据流的设计。仿真和实际场景实验结果表明该算法对盲元能做到精确检测和有效补偿, 且速度快和资源省, 能在硬件上完整地实现。

受材料、制造工艺等因素的影响, 红外焦平面阵列探测器均存在一定数量的盲元。在分析探测单元响应特性的基础上, 提出一种双参考辐射源＋定义检测算法。实验结果表明, 该算法具有盲元误检率低, 查找快速等优点。