基于传统神经网络的非均匀性校正技术，是针对红外图像进行非均匀校正的神经网络学习技术，主要是针对两个状态变量的学习，增益和偏置，约3000帧以上的图像会有较好的结果，可根据现有逇技术进行升级改造。