高光谱遥感拥有较高的光谱分辨率,能够实现对微细地物的诊断性判别,是当前遥感科学的前沿领域,有着十分广阔的应用前景。光机扫描式高光谱遥感由于自身的成像原理以及受到大气衰减效应的影响,成像过程中不可避免地引入了边缘辐射畸变,严重影响了图像的质量和可靠性。去除边缘辐射畸变是应用遥感数据做后续各类定量或半定量分析的基本前提。同时高光谱遥感的高光谱分辨率既带来了丰富的地物细节,也带了海量数据处理的难题,常规的串行处理手段已不能满足性能和实用性的基本要求,研究边缘辐射校正的并行优化是有其现实意义的。本文以光机扫描式高光谱图像边缘辐射校正为中心,首先深入研究了边缘辐射畸变现象产生的原因和相应的校正原理,采用简化辐射传输模型、图像统计规律、矩匹配和直方图匹配四种算法实现了对边缘辐射畸变的校正。分别通过主观定性分析和客观定量分析验证了四种校正算法在空间维的有效性。同时以光谱角为评价准则对四种边缘辐射校正算法在图像边缘区域的光谱恢复能力和中间区域的光谱保持能力做了定量的对比,验证了四种校正算法在光谱维的有效性。其次,本文针对高光谱数据海量化和遥感平台小型化的特点,设计并实现了基于多核处理器和GPU/CUDA的边缘辐射校正算法并行优化,通过加速比实验和时间开销比例实验得出了一些相关的基本规律和结论,对应用高性能并行计算系统来解决边缘辐射校正的问题做了有益地探讨。论文最后基于对相关理论和技术的研究,设计并实现了高光谱遥感边缘辐射校正系统。