遥感图像除云一直以来是国内外备受关注的热门话题和难点问题。随着卫星遥感技术的快速发展，遥感数字图像处理已成为一门新兴的技术科学。但因天气原因，在进行遥感图像处理与应用中，不可避免的遇到了云覆盖的干扰，以致降低了工作区的清晰度，从而影响了利用率和工作质量，因此遥感图像的除云方法和技术的研究意义重大。 本文以西藏崩错地区的快鸟遥感影像为例，详细论述了遥感图像除云原理以及如何处理薄云和厚云同在相关问题，并提出了一种基于改进后同态滤波的像素级融合恢复图像新方法，首次将高频强调滤波思想引入除云领域，进行了一些实验，效果比较明显。 本文主要研究内容如下: （1）详细介绍了快鸟图像、遥感成像过程以及遥感信息的相关内容； （2）建立薄云图像成像模型，阐述像素级融合原理； （3）从传统的同态滤波方法出发，面对薄、厚云同在的问题，设计了一个新的滤波器，即高频强调滤波器，并进行研究完善后提出了一种新的改进后的同态滤波融合除云算法思路； （4）以MATLAB 作为工具，编程实现了无辅助信息的灰度遥感图像上的除云，并借助像素级融合思路进行了背景的复原； （5）本文引入均值、标准差、嫡值及平均梯度等指标来评价快鸟影像云层处理后的效果，从目视评价与统计分析两大方面对图像的除云效果进行评价。比较各项指标可知本文提出的这种新的改进后的同态滤波融合除云算法思路，在去云的同时，也使得无云区域地物背景的信息得到了很好的恢复。