随着在轨遥感卫星观测平台的不断增多,获得了源源不断的遥感卫星数据。遥感卫星数据在国家战略、城市规划、居民生活等各方面扮演着越来越重要的作用。在众多遥感应用领域中,大范围的遥感影像发挥着重要作用。由于单张遥感影像的覆盖范围有限,为获取大范围遥感影像,需要将不同时间、不同来源的多张影像拼接合成处理。由于各影像的获取时间以及获取平台不同,导致影像间存在着一定的色彩差异,为无缝镶嵌合成产品的生成带来影响,进而影响合成影像的后续使用。为消除影像色彩差异对无缝合成产品生成带来的影响,需要进行色彩一致性处理,消除影像间的色彩差异。目前关于影像色彩一致性处理的方法有很多,但是这些方法仍存在一些悬而未决的问题。色彩一致性处理方法根据原理的不同可以分为绝对辐射校正与相对辐射校正,每种校正方法都有着各自的优点与缺点,比如绝对辐射校正虽然可以精确的还原影像所对应地物的地表反射率信息,但是其使用条件较为苛刻,很多影像因缺乏条件而无法进行绝对辐射校正处理;相对辐射校正方法虽然使用条件较为灵活,应用范围较广,但也存在参考影像的选取标准尚不确定、处理过程易产生色彩误差的传播与累积的难题。此外,色彩一致性处理服务于无缝合成产品的生成,合成产品具有不同的遥感应用目的,比如遥感定量分析、反演、遥感目视判读等。不同的遥感应用目的,需采用不同的处理方式,而目前缺乏针对不同遥感应用的色彩一致性处理研究。基于以上存在的问题,本文针对不同的数据情况与应用场景,以消除影像间色彩差异、满足无缝合成影像后续遥感应用为目的,研究并提出三种色彩一致性解决方法。主要工作如下:（1）提出一种混合辐射校正色彩一致性处理方法。混合辐射校正方法将绝对辐射校正与相对辐射校正方法结合起来,根据待处理影像的获取时相、地理范围等数据特征,寻找合适的易于进行绝对辐射校正的影像数据作为备选参考,利用绝对辐射校正方法对备选数据进行处理,将得到的地表反射率产品作为待处理影像的色彩信息参考,通过计算待处理影像与参考数据各像素的变化程度,将像素间的不变概率作为权值,分块构建待处理数据与参考数据间的辐射信息变化模型,通过加权双线性内插方法逐像点进行色彩信息的调整,校正结果的辐射信息与参考影像信息相一致,并有效消除待处理影像间的色彩差异,得到色彩一致的校正结果。混合辐射校正方法充分发挥绝对辐射校正方法的精确性与相对辐射校正方法的灵活性等优势,并有效避免相对辐射校正方法的参考影像选择、色彩误差传播等问题,且待处理影像的校正结果与参考影像的辐射信息相一致,说明其在一定程度上削弱了成像过程中大气等因素对影像数据带来的影响,利于后续合成影像的遥感定量分析等应用,在一定程度上拓展了绝对辐射校正方法的适用性。（2）提出一种全局与局部相结合的色彩一致性处理方法。该方法将全局优化与局部优化策略结合起来,从整体色彩信息消除与局部色彩细节信息优化两个方面,有效消除影像间存在的色彩差异问题。全局优化处理策略以处理后邻接影像重叠区域的色彩信息应相等为假设,以处理前后影像自身色彩信息变化应最小为约束,无需指定参考影像,构建影像间色彩信息调整模型,将影像间色彩差异的消除问题转化为最小二乘优化问题,整体解求影像的色彩调整参数,得到全局意义的最优解,有效消除影像整体间的色彩信息差异。局部优化策略是对全局优化策略的补充,针对全局优化处理后邻接影像间残留的色彩差异问题,采用局部分块构建色彩分布曲面,确定重叠区域各像点目标色彩信息,并利用Gamma变换逐像点进行色彩信息的调整以达到消除重叠区域残留的色彩差异问题。全局与局部相结合的色彩一致性处理方法有效消除影像间色彩差异的问题,在保持原始待处理影像色彩光谱特性的基础上,得到色彩信息一致、平滑的处理结果,更适用于遥感目视判读为目的的色彩一致性处理问题。（3）提出色彩参考库的构建方法以及基于色彩参考库的色彩一致性处理方法。色彩参考库是对已有的具有符合人类视觉感知色彩信息的影像的组织与管理,根据影像的获取时相、地理覆盖范围、空间分辨率等信息进行分类,提取影像的色彩信息而不是存储影像自身进行存储,有效减少了数据存储量,利于数据库的传播与移植,统计影像色彩信息时采用分割提取策略,更为精确的反映影像中色彩分布特征。基于色彩参考库的色彩一致性处理方法针对色彩参考库特点进行设计,根据待处理影像的获取时相信息、地理覆盖范围信息以及空间分辨率信息从色彩数据库中筛选合适的色彩信息作为参考,利用参考色彩信息的分割结果对待处理影像进行分块,并分块构建待处理影像与参考色彩信息间的色彩变换模型,为消除逐块调整带来的块状效应,利用色彩权值影响图计算各像点的色彩调整参数,得到色彩一致、过渡平滑,且色彩信息与参考信息相一致的处理结果。色彩参考库的构建弥补了目前关于色彩信息组织相关研究的空白,在一定程度上解决了色彩一致性处理过程中参考影像的选取难题,通过对已有影像数据色彩信息的组织与利用,提高了数据的利用率。基于色彩参考库的色彩一致性处理方法根据色彩参考库的特点,自动化为待处理影像选择合适的色彩信息参考,有效解决待处理影像间存在的色彩差异问题,且处理结果的色彩信息与参考色彩信息相一致,由于参考色彩信息符合人类视觉感知,也就是说处理结果的色彩信息也是符合人类视觉感知的,而无需对处理结果进行人工色彩干预处理,减少了人为工作量,提高了处理效率。为验证本文算法的可行性与有效性,分别采用多组数据进行实验,力求对本文提出的三种色彩一致性处理算法的各个关键环节进行检验。实验结果表明,本文提出的三种色彩一致性处理方法能针对不同的应用场景进行处理,在满足设定条件的同时,均能有效消除影像间的色彩差异,为色彩一致性合成产品的生成以及其后续应用奠定基础。