在星载推扫式高光谱成像仪在轨成像过程中,卫星平台的非理想姿态变化与运动(称为平台的“运动误差”)会使成像探测器随之产生非理想成像(称为“运动成像”),造成高光谱图像质量退化(称之为图像的“运动误差”)。准确了解其退化机理并进行误差补偿和校正,是目前备受关注且亟需解决的问题之一。本文以星载推扫式高光谱成像仪为研究对象,针对卫星平台运动误差造成的所获取的图像在空间维与光谱维的混叠、以致图像质量下降的过程、机理等进行研究,探索高光谱图像退化的原因以及运动误差补偿与校正方法,以提高星载成像光谱仪的光谱图像质量。首先探寻高光谱运动成像机理,从分析典型色散型成像光谱仪的光路结构和各组成模块的卷积因子着手,建立了色散型成像光谱仪成像过程静-动态模型。研究了卫星姿态与像元对地元非理想成像的关系、即像元成像空间维与光谱维混合过程,建立了基于像移路径的空间成像像元混合模型:给出每一时刻的卫星姿态运动参数,即可通过普适的系数矩阵计算得到每个混合像元的平均混合比;基于狭缝机制的推扫光谱成像原理,建立了在轨光谱运动成像退化模型:该模型全面考虑了不同振动模式的综合影响,分别推导得到了简单和复杂振动模式下,平均混合比的一般表达形式,进而通过计算平均混合比即可仿真得到退化的光谱图像。搭建了多自由度模拟实验平台,通过控制运动模式,开展了多种振动模式下振幅、频率对空间和光谱成像退化影响的仿真分析和实验研究。结果表明,数字仿真和模拟实验退化效果吻合,平均混合比能够直接反映高光谱图像退化的程度;卫星振动不仅造成图像空间维的模糊,也会造成图像光谱维的混叠与失真;图像退化程度主要由运动振幅决定,运动频率(尤其是高频振动)对退化的影响相对有限,且影响随着频率的增加而急剧下降;研究结果验证了退化模型的正确性和仿真数据的可靠性。开展了退化的高光谱图像高精度补偿与校正技术研究。对比分析了多种图像复原算法,提出了基于推扫机制的高光谱图像校正算法:基于建立的光谱运动成像退化模型,利用卫星姿态测量参数计算得到点扩散函数,鉴于常规反卷积算法对精确先验知识的依赖、对亚像元运算的敏感性以及推扫机制带来的退化函数空间移变性,运用升维(扩充分辨率)运算、切片处理和灰度渐变拼接等技术,使上述问题得到了明显改善,进而结合基于最大后验概率的图像去模糊算法对退化高光谱数据进行校正。退化和校正实验结果表明,所提出的算法能同时提升空间维和光谱维的数据质量,对不同平台振动模式所造成的高光谱成像退化数据校正具有较广泛的适用性。最后针对实际中存在的无成像先验知识、点扩散函数未知的情况,开展了退化高光谱图像的盲复原与校正技术研究。针对现有图像盲复原算法和谱段选择方法在校正高光谱图像时的局限性,提出了基于高光谱图像特征的自适应谱段选择方法;针对高光谱图像退化函数支持域小的特点,提出了对图像做双三次插值处理,从而精确地估计出模糊核;基于方向滤波的图像去模糊算法,提出了基于自适应谱段选择的高光谱图像盲校正算法。实验结果表明,所提出的算法能够对不同卫星振动模式引入的图像运动误差进行良好的校正,能有效提高高光谱图像质量,提高了图像维清晰度,减小了光谱维失真。