遥感广泛应用于日常实际生活中,如资源调查、环境评价、灾害监测以及地震监测。遥感研究的三大关键为：遥感信息提取、遥感解译、遥感技术系统。遥感信息处理,尤其是遥感图像的处理是遥感技术系统研究的核心之一。实际上,遥感图像不可避免的夹杂着各种噪声,而这些噪声的存在影响了遥感图像的实用性。针对遥感图像含噪的问题,提出一种以小波变换作为核心的降噪方法以及结合灰色关联度对处理后的遥感图像质量进行多尺度评价。通过分析遥感图像成像过程中主要的影响因素,首先利用ERDAS IMAGINE软件对遥感图像做简单的数据预处理；其次,以自适应小波阈值去噪算法为基本方法,通过选取改进的小波函数、计算最优小波分解层数以及采用最优法(例如：中点法,黄金分割法)寻优,最终得到最优的阈值参数。实验表明,采用中点法和黄金分割法寻找的最优参数降噪效果理想；最后,根据主观评价法、常用的定量检测法(PSNR/MSE)、小波系数灰关联算法对预处理后的遥感图像质量进行多尺度评价。实验表面小波系数灰关联算法在图像质量评价中比传统主观评价法、定量检查法(PSNR/MSE)结果更加匹配HVS特性,更加客观。