海洋遥感技术是全球环境监测和安全监控等领域的重要研究内容之一。如何从大数据量的海洋遥感图像中精确提取出包含海上目标的感兴趣区域,是海洋遥感技术中的重点研究方向。其中,海洋背景的有效抑制则是关键技术之一,其不仅能够提高海洋遥感图像的信噪比、强化海上目标与背景的对比度、准确确定海上目标的位置、精细提取海上目标的特征,而且还可以有效减少遥感图像处理的复杂度,为后续的海上目标分类识别及其它相关应用提供非常重要的信息。在研究的过程中,我们发现光学遥感图像中海洋背景受天气状况、光照条件、海域环境、拍摄角度等因素的影响较大,同时海洋背景本身存在形态各异、波动模式和分布特性差异大等特点,这使得海洋背景有效抑制方法的研究成为海洋遥感技术领域中的一个科研难题。为了精确并有效提取海洋遥感图像中的海上目标信息,这就迫切需要我们深入地研究和发展新的海洋背景抑制方法。本文系统分析了光学遥感图像中的海洋背景数据,总结出其频谱数据分布特性,并结合了统计分布学习理论,提出了一系列效果显著的海洋背景抑制方法。论文的研究成果可以概括为如下五个方面:1.提出了两种多光谱遥感图像去云雾方法——扩展的和局部化的暗通道先验方法。验证了暗通道先验对多光谱遥感图像的有效性,将暗通道先验从三通道图像扩展到任意多波段遥感图像中,提出了扩展的暗通道先验多光谱遥感图像去云雾方法;从光学辐射特性的角度,分析了遥感图像成像过程中大气成分值的空间变化性,提出了局部化暗通道先验的多光谱遥感图像云雾去除方法。2.分析了卫星高分辨遥感图像中海洋背景的空域和频域统计分布特性。利用包括高斯分布、瑞利分布、韦伯尔分布、伽马分布及Alpha稳定分布在内的多种统计分布模型,对单幅海洋背景图像的灰度分布、同一海域海洋背景集各像素点处的灰度值序列分布和同一海域海洋背景集频谱数据各频率点处的幅度值序列分布进行拟合和K-S假设检验,得出海洋背景的灰度分布和同一海域海洋背景集各像素点处的灰度值序列分布不具有特定的统计分布特性,验证了单幅图像灰度分布统计建模方法和序列图像各像素点单独统计分布建模法对卫星高分辨遥感图像的不适用性;而同一海域中海洋背景集频谱数据各频率点处的幅度值序列具有特定的统计特性,为后续基于频域统计学习的海洋背景抑制方法研究提供有力的理论依据和基础。3.提出了一种新的频域高斯统计学习的高分辨遥感图像海洋背景抑制方法。分析了卫星高分辨遥感图像海洋背景幅度谱集的平移不变性和一致性,给出了频域高斯统计学习的海洋背景频域建模方法,设计了基于频域高斯模型的海洋背景抑制滤波器,并采用高斯核函数平滑方法消除了滤波器的锐截止特性,提出了一种新的频域高斯统计学习的海洋背景抑制算法,并给出了两种实现方法。实验结果表明,与现有的相关方法比较,频域高斯统计学习的海洋背景抑制方法对不同卫星获取的具有不同空间分辨率、不同背景波动模式和不同目标区域特征的卫星遥感高分辨图像,都能够有效抑制掉其中的绝大部分海洋背景,并提取出目标候选区域。4.提出了一种新的频域多模型统计优化的高分辨遥感图像海洋背景抑制方法。分析了多种统计分布模型对卫星高分辨遥感图像海洋背景幅度谱的拟合优度,给出了基于拟合优度判别的多模型统计优化海洋背景频域建模方法,优化了海洋背景抑制滤波器,提出了频域多模型统计优化的海洋背景抑制算法,实现对卫星高分辨遥感图像中海洋背景的有效抑制和候选海上目标区域的提取。实验结果表明,该多模型统计优化的海洋背景抑制算法能够对具有复杂波动模式,且存在较多高亮像素点的高分辨遥感图像的海洋背景进行有效抑制,并准确提取出目标候选区域。5.提出了一种新的多高斯统计学习的航摄遥感图像海洋背景抑制方法。分析了航摄遥感图像中海洋背景的空间分布特性,给出了其海洋背景的空间分布多样性和集聚性,提出了多高斯模型覆盖的航摄海洋遥感图像背景统计学习方法,并通过自适应学习得到海洋背景的高斯分布模型个数,在空间中准确地对航摄遥感图像海洋背景进行建模。基于该海洋背景模型,提出了多高斯模型统计学习的海洋背景抑制方法,该方法具有较好的航摄遥感图像海洋背景抑制和目标候选区域提取效果。在本文的最后,我们对本次论文工作的创新性成果进行了系统的总结,并对需要进一步研究的方向进行了展望。