随着航天技术、计算机技术以及图像处理技术的发展,遥感图像的分辨率越来越高,覆盖范围也越来越广,高分辨率的遥感图像在农业生产、矿产探测等领域内的应用也越来越广泛,然而并不是所有的遥感图像都适用于实际应用,这是因为受到天气因素的影响,部分遥感图像会受到云雾的遮挡。“高分一号”作为我国“高分专项”系列卫星的首星,其图像处理技术对于其它高分影像处理有重大的借鉴意义,为此本文的研究工作如下:1.总结分析了大气的成分组成以及雾霾的定义和薄云的组成,然后介绍薄云成像的原理并总结了遥感图像的空间特征、波谱特征以及纹理特征同地物特征之间的关系,根据薄云成像原理介绍了薄云成像的退化模型,说明了含有薄云的图像信号主要由薄云反射的电磁波和经过地面反射透过云层以后的电磁波两部分信号组成,为后面的图像处理方法总结以及实验的进行做了铺垫。2.总结了几种适合于单幅高分影像去云的算法原理,包括同态滤波法、小波变换法以及二者相结合而产生的新方法,利用了薄云信息主要存在于频域内的低频部分来对含有薄云的高分图像处理。3.采用四种去云方法对三种不同分辨率的高分一号卫星进行了去云处理,通过设置熵、均值、标准差等评定参数来对处理好的图像进行评估,利用去云后的真彩图、假彩图和灰度图来对比图像去云前后的变化。通过对实验结果的总结找出了最适合“高分一号”影像去云的方法。4.研究对比发现,对于高分卫星影像来说,单一的同态滤波法过于保守,去云效果相对较差,小波变换法去云效果不错,但是频率域中的高频部分有云层信息的保留,小波变换-低频同态滤波法效果不理想,也存在高频部分云层信息未去除的问题,小波变换-同态滤波法去云效果最好,但是会损失部分背景信息及地物信息。针对高分影像的特性,找出了小波变换-同态滤波法去云的不足之处并提出可以改进的地方及后面研究的方向。