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为解决遥感影像中常见的复杂稀疏云区的联合去云问题,提出一种采用改进的鲁棒主成分分析(RPCA)的遥感影像去云算法。根据遥感云层影像的自身特性,构造RPCA算法模型,采取一种新的基于分式函数的L0范数优化方式,引入加权核范数最小化算法(WNNM)对奇异值阈值进行自适应调节,提高云区矩阵的稀疏度和地貌矩阵的低秩性。实验结果表明,采用改进RPCA的遥感影像去云算法,能够去除复杂稀疏云区的云层遮挡,获得清晰度更高的无云遥感影像,在主观视觉和客观指标上均优于传统算法。