随着遥感技术的发展,卫星传感器的空间分辨率得到快速提高,遥感影像的应用越来越广泛。然而,遥感影像的成像过程受到诸多因素的影响,尤其是高大建筑物对光线的遮挡在影像上形成阴影,减少了影像上的有效信息,从而降低了影像的质量。阴影形成的主要原因是光照辐射能量不足,阴影的存在会对图像识别、地物提取和分类处理等工作造成严重干扰,影响数据处理的精度,有时甚至使得数据处理无法进行。因此,如何有效的减少或消除阴影的影响在遥感影像预处理中显得十分重要。一般来说,阴影处理主要包括阴影检测和阴影去除两个过程。本文的主要工作为对遥感影像中阴影形成机理和分析处理方法进行研究,以能够达到较为精确的检测阴影和有效去除阴影为目标。本文在研究过程中,首先对现有阴影检测方法进行分析,并对基于多波段、HIS和RGB的三种常见阴影检测算法进行了对比分析。综合使用实验过程中积累的检测条件,实验区影像的阴影检测精度能够达到80%以上。其次本文对现有阴影去除方法进行学习和分析,实现了基于HIS空间补偿的阴影去除算法。此外本文还提出了基于分类后的阴影去除方法,即通过对阴影区域和非阴影区域的影像进行分类,提取非阴影区域各类地物信息来补偿阴影区域相应的灰度纹理信息。通过与基于HIS空间补偿方法的对比分析,验证了本文方法的可行性和高效性。最后,本文在OpenRS影像处理软件平台进行插件编程开发,实现了遥感影像中阴影处理的过程。