在红外焦平面阵列探测器（IRFPA）非均匀性校正问题中，传统的神经网络算法会出现图像边缘模糊、对比度低、“鬼影”等现象。针对此类现象，本文提出一种基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法。该算法首先对输入图像采用侧窗滤波获得期望图像，在去除非均匀性噪声的同时保护目标边缘细节达到提升图像质量的效果。在此基础上，通过饱和非线性函数抑制校正参数局部发散，能够有效避免校正后图像出现‘鬼影’问题。实验结果表明，使用本文提出的算法能够有效去除图像中的非均匀性噪声，且无明显“鬼影”现象。在3组测试图像序列中，平均图像粗糙度降低了30.17%。在实验计算机上连续处理400帧图像序列最大耗时为37.417 0 s，较基于双边滤波改进的对比算法耗时减少了95.05%，较基于小波主成分分析的对比算法耗时减少了45.81%。本文算法在非均匀性校正效果和算法运行效率方面具有明显优势，为小算力、低功耗移动平台实现实时非均匀性校正提供了新的研究思路。

随着长波红外探测器技术的进步，通过选用宇航级大阵列长波红外探测器，天基红外遥感卫星技术得到快速发展。长波红外探器响应强非线性导致传统的基于线性模型的非均匀性校正算法校正误差大，从而影响卫星在轨使用效能。针对该问题，结合大量实验室数据和卫星在轨数据的统计分析结果，建立了一种新的长波红外探测器非线性响应模型，据此提出了一种基于改进伽马曲线的非均匀性校正算法，以有效克服探测器响应强非线性对校正精度的影响。该算法首先建立基于改进伽马曲线的探测器非线性响应模型，依据此模型对获取图像进行非线性压缩映射，实现探测器响应的线性化，然后利用星载基于定标技术的线性化算法实施非均匀性校正，同时，定标温度点根据所建立模型参数动态更新，最后通过逆非线性化压缩映射还原出实际的非均匀校正后的图像。基于人造黑体和在轨实景红外图像的实验结果表明，该算法有效解决了探测器响应强非线性对校正精度的影响，校正后图像的视觉效果和定量化指标均优于传统的星载非均匀校正算法。

红外辐射测量系统的成像性能以及测量精度受到焦平面阵列非均匀性的严重影响，原始红外图像的非均匀性需通过后期图像处理算法进行校正。为进一步提高制冷型红外探测器的非均匀性校正（NUC）效果，本文提出了一种基于定标的非均匀性改进算法。该算法以单点定标和两点定标非均匀性校正方法为基础，既保留两点定标非均匀性校正方法增益校正系数的一致性优势，又结合了单点定标偏置校正系数的稳定性，使得改进算法具有更好的校正效果。为了验证该改进算法的校正效果，本文以640 pixel×512 pixel大小的制冷型中波红外探测器为研究对象，采用入瞳直径为25 mm的红外成像系统对提出的算法进行实验验证。实验结果表明：在1 ms积分时间下，单点定标方法、两点定标方法及改进算法校正后的图像非均匀性分别为1.7833%、0.2190%和0.1481%；2 ms积分时间下的非均匀性分别为1.8257%、2.2474%和1.6546%。改进算法整体上进一步降低了图像的非均匀性，校正效果更好、精度更高。

时间延迟积分（Time Delay Integration， TDI）图像传感器具有高速、高灵敏度等特点，广泛应用于高通量、大视场的荧光显微成像系统中。显微物镜视场内响应均匀是精确获取荧光能量分布的基础，为提高系统成像质量和测量准确度，研究了适用于TDI荧光显微成像系统的平场校正或响应非均匀性校正方法。根据TDI荧光成像系统的工作原理推导激光诱导荧光成像模型，分析图像均匀性退化机理。提出一种基于微阵列生物芯片的两步式校正方法，将系统响应非均匀性分为高频和低频部分分别校正，高频部分采用传统的两点校正方法，低频部分采用微阵列生物芯片校正。基于高通量TDI荧光显微成像系统开展实验，执行并验证本文的校正方法。实验结果表明：本文方法将TDI荧光成像系统的响应非均匀性由25.21%降低至2.87%，显著提高了系统性能。本文提出的校正方法能够满足TDI荧光显微成像系统的平场校正需求，具有一定的应用价值。

偏振成像是一种新的光电探测体制，它可以获得比传统成像多一维的场景信息，在工业检测、生物医学、地球遥感、现代**、航空以及海洋等领域具有重要的应用价值。论文对偏振成像的典型应用、发展历程和发展现状进行了分析和总结，总结了偏振成像的实现方法，当前学术界在场景的偏振特性、偏振的传输特性、偏振成像探测器、分焦平面偏振图像非均匀性校正、分焦平面偏振图像超分辨率重建以及偏振图像融合等领域的最新研究成果。在此基础上，对偏振成像的未来发展方向进行了展望，包括高消光比焦平面偏振探测器、分焦平面多光谱偏振探测器、高精度非均匀性校正方法、偏振图超分辨率重建方法以及强度图和偏振度/偏振角图融合方法等。