随着遥感数据的应用日益广泛,遥感图像质量问题也成为研究者关注的焦点。遥感成像记录地物信息时不可避免地受到很多因素的影响,云噪声是遥感图像中最常见的干扰因素。对于单幅薄云覆盖遥感图像,可以从图像增强的角度消除薄云影响以增强地物信息。本文讨论了遥感图像退化模型,介绍了图像数据校准方法、图像噪声消除方法和图像增强技术。首先,分析遥感成像影响因素、薄云成像机理、薄云区域特性;研究同态滤波算法、数学形态学算法和小波算法去云原理并进行仿真和分析。然后,研究了图像空域和频域增强技术、图像锐化技术等,并将其与现有去云算法结合实现对薄云去除算法的改进。该算法从空域频域结合的角度,先选择合适的结构元素和特性较好的巴特沃斯滤波器,通过形态滤波和同态滤波去除大量薄云;再通过线性灰度变换进行对比度扩展增强图像对比度;然后通过反锐化掩模滤波增强图像的细节信息,形成空域频域结合的改进算法。对改进算法进行仿真,大量实验证明改进算法能够在较好保留地物信息的同时最大限度地去除薄云分量,有较好的去云效果。最后,分析人眼视觉特性,通过目视比较对各算法去云效果做出主观评价;采用统计特性评价方法,选用统计参数对大量实验数据进行分析比较,证明了改进算法可行、有效;设计薄云消除算法实现系统,方便地选择图像和算法并确定相应参数,快速地实现薄云去除,直观地显示各算法的处理效果。