红外卫星遥感作为探测宇宙及地球环境的主要手段,对其动态范围的提高研究经历了最初的材料科技的进步,电路结构的改善和数学理论的完善,在已有材料和电路的基础之上改进软件控制算法使其更加智能已经成为了研究的热点。地球静止轨道星载大视场扫描红外相机,午夜时分仪器的温度场将会发生较大变化,对中长波输出信号存在影响,同时在面对地球盘面和深空背景的场景时,由于太阳辐射的角度影响,场景的辐射也将会发生剧烈变化,需要自适应调整积分时间来实时调整相机动态范围以适应场景的变化。本文针对红外相机积分时间控制算法,提出采用卡尔曼算法来自适应预测下一次扫描的灰度分布值分布,以此作为依据间接预测积分时间,从而达到调整动态范围的目的。论文通过软件方法调整动态范围,使用MATLAB进行仿真设计,通过扫描行之间的灰度值来间接预测积分时间。根据课题所提出的要求,红外线列相机通过自适应控制积分时间达到稳定输出,达到稳定输出之前的扫描总行数小于100。本文将卡尔曼算法引入到积分时间的控制过程中,对于一幅已获取的图像(试验中为8bit为例),在线列相机对背景图像进行行扫描时,对每行的数据进行分析,进行灰度分布的统计,由于一帧图像每行像素之间的强相关性,以及对下一时刻扫描灰度分布的预测,通过卡尔曼过程的优化和改进,最终达到了50个扫描行周期以内的收敛速度,测试结果表明卡尔曼算法来自适应预测灰度分布直方图可行,可作为动态调整的依据,有效的应用于静止轨道红外相机动态范围自适应调整。