1.一种基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、首先，通过采集低温黑体和高温黑体的红外热图像，建立传统两点非均匀校正模型，得出各探测单元的增益系数Gi,j和偏移系数Oi,j的表达式；

2)、其次，在n个不同的环境温度下进行两点非均匀校正，并记录对应环境温度下的各探测单元的增益系数Gi,j(Tsur)和偏移系数Oi,j(Tsur)，Tsur代表环境温度，然后分别绘制不同环境温度下增益系数Gi,j(Tsur)和偏移系数Oi,j(Tsur)的散点图；接着采用二次多项式拟合技术进行数据拟合，并得出增益系数Gi,j(Tsur)和偏移系数Oi,j(Tsur)与环境温度之间的表达式；最后根据增益系数Gi,j(Tsur)和偏移系数Oi,j(Tsur)与环境温度之间的表达式，得到基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正公式，并根据此公式进行实时非均匀校正；

所述步骤2)采用二次多项式拟合得出不同环境温度下的增益系数和偏移系数，并最终求得基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正公式，其过程如下所示：

1)、在n个不同的环境温度下进行两点非均匀校正，并记录对应环境温度下各探测单元的增益系数Gi,j(Tsur)和偏移系数Oi,j(Tsur)，这里的Tsur代表环境温度；

2)、绘制不同环境温度下增益系数Gi,j(Tsur)的散点图，并采用二次多项式拟合技术进行数据的拟合，得出如下表达式：

2

Gi,j(Tsur)＝Ai,jTsur+Bi,jTsur+Ci,j

3)、绘制不同环境温度下偏移系数Oi,j(Tsur)的散点图，并采用二次多项式拟合技术进行数据的拟合，得出如下表达式：

2

Oi,j(Tsur)＝Di,jTsur+Ei,jTsur+Fi,j

4)、根据2)和3)求得对应温度下的增益系数和偏移系数，得到基于场景自适应非均匀校正公式，如下所示：

2 2

Yi,j(T)＝(Ai,jTsur+Bi,jTsur+Ci,j)Xi,j+(Di,jTsur+Ei,jTsur+Fi,j)式中Ai,j，Bi,j，Ci,j，Di,j，Ei,j，Fi,j为探测单元(i,j)的校正系数。

2.根据权利要求1所述的基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正方法，其特征在于，所述步骤1)建立传统两点非均匀校正模型为：Yi,j＝Gi,j*Xi,j+Oi,j式中，Xi,j和Yi,j分别是探测单元(i,j)输出的灰度值和校正后灰度值，Gi,j和Oi,j分别为探测单元(i,j)的增益系数和偏移系数。

3.根据权利要求2所述的基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正方法，其特征在于，所述探测单元(i,j)的增益系数Gi,j和偏移系数Oi,j的计算过程如下所示：1)、将黑体温度调至低温TL，并调整位置使得黑体辐射面完全覆盖红外焦平面阵列，当黑体温度稳定在TL时，采集黑体并保存红外热图像各像元的灰度值Xi,j(TL)，并计算此温度下的平均灰度值 如下式所示

式中，M和N分别表示红外热图像的总行数和列数，i和j分别表示像元所在的行和列；

2)、将黑体温度调至高温TH，并调整位置使得黑体辐射面完全覆盖红外焦平面阵列，当黑体温度稳定在TH时，采集黑体并保存红外热图像各像元的灰度值Xi,j(TH)，并计算此温度下的平均灰度值 如下式所示：

3)、计算增益系数Gi,j和偏移系数Oi,j式中 表示黑体温度为高温TH时红外热图像的平均灰度值， 表示黑体温度为低温TL时红外热图像的平均灰度值，Xi,j(TH)表示黑体温度为高温TH时红外热图像中像元位置为(i,j)的灰度值，Xi,j(TL)表示黑体温度为低温TL时红外热图像中像元位置为(i,j)的灰度值，TL和TH分别表示黑体的低温温度和高温温度，同时TL和TH必须选择在响应曲线的线性区。

4.根据权利要求1所述的基于场景自适应的红外热图像两点非均匀校正方法，其特征在于，所述进行两点非均匀校正的环境温度为6℃‑40℃，其中环境温度的间隔为2℃。