卫星遥感成像已获得了广泛应用，但由于空间云雾干扰的影响，所获得的遥感图像的细节信息往往模糊不清，从而影响目标判读而降低了其应有价值。因此研究和分析卫星遥感图像受云雾模糊的特征并探索有效解决方法，就成了一个具有重大意义的课题。本文通过实验室模拟云雾干扰的方法来获取特征模糊图像，通过算法研究，探讨出适合薄云薄雾干扰的卫星遥感图像的处理及分析方法。本文的主要内容包括： 1．介绍了卫星遥感成像系统、遥感成像过程、大气结构模型和遥感图像基本特征。并对目前国内外遥感图像处理技术发展情况作了简要综述。 2．建立了初步光学实验平台，通过模拟云雾干扰实验，研究不同模糊特征图像的恢复处理方法。根据实际卫星遥感成像的大气云雾影响特性，和傅立叶光学空间滤波原理，从云雾频谱分析的角度讨论模糊图像的滤波恢复处理方法。采用计算机制全息图方法设计滤波器，进行光学滤波实验。 3．文章系统地介绍了导致图像恶化的原因和复原的基本原理，探讨了针对模糊特性的各种复原方法，给出了黑白灰度图像的计算机模拟结果。并基于最大熵迭代算法反演遥感成像过程，探索云雾导致遥感图像模糊的机理。 4．分析了不同模糊特性卫星图像的恢复和增强算法，包括非线性高斯多尺度灰度拉伸算法，改进型复合滤波算法等，分别进行了模拟实验。改进了原来病态特性严重的逆滤波复原方法，创建性地利用复合滤波函数对复合模糊图像进行了处理。 5．研究了受到烟雾恶化的近景彩色图像的处理原理和方法，探索真彩色图像基于人眼视觉特征的消模糊和对比度增强方法。 6．最后，对比分析了本论文的两条技术方案，给出了基于数字影像处理技术的卫星遥感图像处理系统，并采用DSP技术实时处理遥感图像。