遥感图像仿真是一种基于遥感理论模型、遥感先验知识或遥感图像特征,产生特定条件下的遥感模拟图像的技术。利用遥感图像仿真技术,能够产生大量不同参数的遥感模拟图像,对于遥感系统设计、遥感图像解译算法的构建和评估等具有重要意义,无论在军事还是民用领域中均具备重要的应用价值。当前,遥感图像仿真主要是通过模拟遥感成像过程来实现的。这些方法通常涉及到大量复杂的成像环节,存在数学描述困难、仿真效率低等问题,难以满足很多高实时性的遥感应用需求。因此,如何提高遥感图像仿真的效率是当前一个亟待解决的问题。实际上,对很多具体应用而言,往往只关心遥感图像自身特性,而不关心遥感成像的具体环节。鉴于此,本论文拟从遥感图像的统计特征出发,研究具有一定概率分布和空间相关性的遥感图像仿真技术,设计了一种遥感图像仿真新策略:先将遥感图像分割为背景和前景两部分内容,接着对它们分别仿真,最后采用适当策略融合仿真的背景与前景图像,生成最终的仿真遥感图像。本文的主要研究工作如下:首先,研究了基于局部简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)的遥感图像分割方法。针对传统基于聚类的图像分割方法存在效率低且缺乏空间信息有效利用的不足,实现了一种基于局部SLIC的遥感图像快速分割方法。该方法引入感兴趣区域快速确定预处理,有效缩小了进行图像中像素聚类的范围,从而提高算法效率。实验结果验证了该方法性能。接着,基于随机场理论研究了遥感背景图像仿真方法。假设遥感背景图像为一个具有一定概率分布和空间相关性的二维随机场,实现了一种结合非线性变换和频域谱方法的遥感背景图像仿真方法。实验结果表明,该方法能够生成较为逼真的仿真遥感图像。最后,研究了一种遥感前景图像与背景图像的融合算法。分析了遥感前景与背景图像直接融合存在的问题,并实现了一种基于图像几何变换和信杂比的前景和背景图像融合方案和基于小波变换融合的方法。实验结果表明,该方法能够灵活有效的融合前景和背景图像,得到最终的仿真遥感图像。