高分辨率遥感影像包含丰富的空间信息,在环境资源保护、抗震救灾、应急响应等方面有重大应用。航空遥感是获取高分辨率遥感影像的主要平台,在航摄过程中某些区域被部分地物遮挡而无法接受太阳光的照射形成亮度较低的阴影区域,这些阴影导致高分辨率影像质量下降,无法满足解译、制图等后续应用的要求。若选择补飞重拍航片,不仅耗时长、成本高,无法及时提供满足质量要求的影像,更不利于抗震救灾、应急响应等应用。对航空影像进行阴影在线处理的意义在于对影像质量进行实时评价并判断是否需要补飞重拍以提高航摄质量。如何实现快速的阴影检测并进行补偿,及时检查影像质量,有效减少或去除阴影影响,降低飞行成本,增加高分辨率遥感影像的利用率是本文主要探讨的问题。本文分析总结阴影在不同特征分量的光谱特性,发现阴影在C3分量上具有特征值高的特点,利于阴影区域提取。阴影检测的关键点在于图像分割,考虑到区域生长是一种面向对象的分割方法,降低了分割的局限性,分割结果更准确,本文选择区域生长作为提取阴影的主要方法。为了提高阴影检测的自动化,本文设计了自动获取区域生长参数——种子点和阈值的准则,在C3分量完成高斯滤波去噪后,利用区域生长自动获取阴影的初检测结果。针对初检测结果存在的“空洞”、杂小阴影区域等问题,需要用形态学进行处理,降低阴影像素的漏检、误检率,提高阴影检测精度。本文对常用的阴影补偿模型进行对比总结,选择计算简单、参数较少的局部补偿模型和自适应强、补偿效果好的综合补偿模型作为实验模型。为了自动解算补偿参数,需要在阴影区域和非阴影区域获取大量精度较高的同类点对,选择合适的同类点对匹配策略十分重要。针对单一的采用相关系数作为同类点对匹配的原则易出现误匹配的情况,文本提出改进后的基于ISODATA分类的同类点对匹配方法,筛选出可靠性更强的同类点对用于高精度补偿参数的自动求解。通过大量实验发现,基于ISODATA分类的同类点对匹配策略较相关系数法得到的补偿系数更接近理想值,补偿结果更稳定。对本文提出的基于C3分量的阴影自动检测方法和基于ISODATA分类的同类点对匹配策略下的阴影自动补偿方法作结果评价,证明本文提出的方法可以为航摄过程中阴影在线处理提供技术支持。