随着最近几百年科学技术的发展，高光谱成像技术是继多光谱成像技术后又一个巨大的进步。最近几十年，其发展的速度越来越快，而随之的高光谱图像处理技术也应运而生，成为当下一个热门的研究方向，高光谱图像信息恢复成为其中一个重要的分支，高光谱图像信息恢复技术主要面向的是图像中的噪声。本文的目的是通过对图像的噪声区域进行分类，采用不同的图像处理技术对噪声图像进行处理。根据图像噪声区域的大小主要分为三类：像元级；区域级；谱段级。首先，针对像元损坏，本文将黑体辐射定律的高斯特性应用到传统插值算法的权重函数上，对传统算法进行改进，改进后的算法在处理效果上取得了较好的表现。其次，针对区域级噪声，本文通过对稀疏表达算法进行优化，优化后的算法在处理速度和恢复效果上都有了较大的提升。最后，针对谱段级噪声，本文应用了Wavelet变换及邻近谱段信息联合的谱段信息恢复技术，该技术的优点是充分利用了高光谱图像谱段间的相关性，通过对图像高频信息的处理，来达到去除图像噪声的目的。通过以上三种情况，针对不同噪声区域，采取不同的恢复技术，形成了从点到面再到谱段级的图像信息恢复技术。后期处理结果通过主观评价和客观数据相结合的方法进行验证，最终都取得了较好的恢复效果。