近年来,随着在遥感领域越来越多的使用高分辨卫星影像,遥感技术在灾害监测、地震救灾、土地变化检测等领域有着广泛的应用。然而,随着图像空间分辨率的提高,影像中的阴影对于图像分析与处理的影响也越来越大。遥感图像中的阴影是由于阴影区域中的光照辐射不足造成的,阴影意味着图像信息的损失,它使得对图像的处理与分析的任务,比如物体检测、识别,时变监测,3D场景的重建的难度加大甚至是失败。事实上,阴影中也包含着地物的微弱信息,该信息的恢复对增强高空间数据的表达能力将起到重要作用。正是因为这些原因,阴影的处理技术正受到人们越来越多的重视。阴影的处理技术主要包括阴影的检测与去除两个部分。阴影检测技术已经出现在计算机视觉的应用中,尤其是随着近年来数字图像的逐渐普及,许多原来不同的应用领域中,比如视频处理、交通管制等都表现出对这项技术的兴趣。阴影的检测主要分为两大类,即基于图像的方法与基于对象的方法。因为后者的使用依赖于一些先验的知识或是在之前先对场景进行建模所以在现实中常使用前者。而至于阴影的去除技术,多是采用数字图像处理方法,对阴影区域的像素值进行补偿。本文通过对遥感图像在不同色彩空间下的实验数据的分析研究,提出一种新颖的基于色彩空间变换的遥感影像阴影快速检测与恢复的方法。该方法相对于传统的基于像素的阴影检测算法,提高了检测的精度与适用范围;同时在阴影信息的恢复方面,它通过对阴影区域的像元的统计特征的分析,实现了阴影弱信息的快速恢复。具有速度快、自动化程度高、适用范围广的特点。通过对大量高空间遥感图像应用的实验结果表明,该方法取得了良好的应用效果。