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传统的卡尔曼滤波算法利用批处理实现非均匀校正，这样不仅会带来较大的计算量和存储量，而且更重要的是该方法不能实时处理。为此，提出了一种基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法，它可以根据固定图案噪声的特点离线计算出滤波器的增益矩阵，并且非均匀校正过程也采用了逐帧迭代方式，因此大大降低了计算复杂度和存储占用量。详细阐述了该算法的基本原理，并用仿真数据和真实红外数据对算法性能进行验证，实验结果表明：本方法平均校正一帧图像所需CPU时间和内存占用量分别为1．7188S和131．25KB，完全可以满足实时处