太阳的活动与人类的生活密切相关,它每时每刻都在不断地向我们地球输送能量,它的每一次微小的不规则的活动将对地球造成巨大的影响。因此,实时监测和预测太阳并研究其内部结构具有重要意义。一米新真空太阳望远镜(NVST)是中国最大的真空太阳望远镜,当望远镜通过CCD(Charge-coupled Device)收集数据时,有时会出现由薄膜干扰引起的等厚度条纹,这会降低NVST数据的质量并干扰太阳物理学家的研究。本文针对NVST图像中存在的干涉条纹,通过对干涉条纹的特征分析,结合数字图像处理技术,旨在寻找一种有效的去除干涉条纹的方法,提高NVST数据产品质量。首先,从NVST干涉条纹的特征进行分析,研究干涉条纹的形状特性和周期性,通过空间域和频率域滤波处理,研究干涉条纹的空域分布特征和频域分布特征。空间域中采用中值、高斯、平均滤波处理,频率域先通过快速傅里叶变换(FFT)将图像转换到频率域图像,使用频域布特沃斯和频域高斯滤波方法研究条纹提取的效果。然后,以多尺度小波变换为基础,将NVST图像分解成多个尺度图像,使用频域滤波方法去除尺度图像中的干涉条纹。此外,还对条纹平场的提取方法进行了研究,通过叠加多张含有条纹的尺度图像形成条纹平场,可以用于仿真实验中的干涉条纹平场。接着,对干涉条纹的区域检测进行了研究,进一步改进干涉条纹去除方案。在含有条纹的尺度图像中,使用Radon变换增强干涉条纹的特征并通过自适应分块方法搜索含有条纹分块,在每个分块图像上使用频域高斯滤波器滤除干涉条纹。使用自适应分块方法对原始图像处理后,该图像中的干涉条纹基本去除。最后,通过仿真实验和使用真实NVST数据进行实验验证该方法的有效性。利用叠加方法所提取的条纹平场和不含条纹的NVST图像构成仿真数据,使用本文中研究的基于多尺度小波变换和自适应分块的方法去除干涉条纹。通过标准误差、峰值信噪比、结构相似度指数图像评价方法统计该方法的去除效果,证明了本文所提条纹去除方法的有效性。再通过对NVST真实数据进行本文方法的条纹去除实验,结果证明,本文中提出的干涉条纹去除方案对真实的NVST数据也是合理有效的。