现阶段,随着社会的发展,我国的科学技术的发展也有了很大的进步.受遥感载荷探测器成像机理及外界环境影响,遥感影像时常受到条带噪声污染.尽管遥感影像在前期的数据处理过程中针对条带噪声进行了处理,但并没有完全去除条带噪声.在过去的几十年里,国内外学者提出了许多去除条带噪声的方法,如基于滤波方法、基于统计匹配方法等.傅里叶变换滤波法及小波变换滤波法是典型的滤波方法.傅里叶变换滤波法是通过分析条带噪声的频率,并通过合适的滤波器检测和去除条带噪声.但由于很难找到一个能将信号与噪声有效分离的频率,从而导致条带噪声去除不彻底.小波变换滤波法是通过确定的阈值及阈值函数来去除条带噪声的.但由于阈值选取的不确定性,会导致条带噪声去除不彻底或影像的细节信息丢失.一种把小波与傅里叶相结合的一种滤波方法,虽然该方法可以有效去除条带噪声,但在去除条带噪声时会丢失影像细节.基于统计匹配方法是根据条带噪声行与非条带噪声行灰度统计特性的差异来去除条带噪声的.直方图匹配和矩匹配是典型的统计匹配方法,它们分别根据像元灰度的差异及像元灰度矩的差异来去除条带噪声的.然而,这类方法过度依赖灰度统计数据集,从而使条带噪声去除不彻底.