随着遥感技术的发展,卫星传感器的空间分辨率得到提高,遥感影像的应用越来越广泛。然而,影像在成像过程中不可避免地会受到许多因素的影响,尤其在高密度的城市环境中,建筑物产生的阴影阻挡了影像上的信息,导致了图像的降质现象。阴影的形成是由于光照辐射不足造成的,意味着图像信息的损失,会对图像匹配、模式识别、地物提取以及数字摄影测量等工作产生影响,因此对影像中的阴影进行研究与处理是十分有必要的,也受到了越来越多的学者的关注。一般说来,阴影的处理技术主要包括阴影检测与阴影消除两个部分。本文针对遥感影像中普遍存在的阴影现象,对其进行分析与处理,以达到精确检测阴影和有效消除阴影的目的。在研究过程中,首先对影像进行阴影检测,以含有大量阴影的遥感影像为研究对象,依据遥感影像阴影区域高色调值、高饱和度值、低亮度值、彩色不变特征以及蓝光值波动比率小的特征,将影像从RGB彩色空间转换到HSV彩色空间和C1C2C3彩色空间,并结合光谱比技术、双阈值检测以及数学形态学原理,提出一种基于HSV-C1C2C3彩色模型的遥感影像阴影检测算法,并与直方图阈值检测法和数学形态学检测法相比较,实验证明本文提出的阴影检测算法复杂度低,检测精度高。其次,在阴影检测之后,根据颜色恒常理论,通过General Grey-World原理计算出阴影区域与非阴影的光照颜色,并依据非阴影区影像的均值和方差,通过实验确定闵可夫斯基范式指数参数P的最优解,提出了一种基于(General Grey-World颜色恒常的遥感影像阴影消除算法；为了验证算法的有效性,将其与Wallis算法和Retinex算法相比较,证明所提的阴影消除算法在不改变非阴影区域信息的同时,具有较好的阴影去除效果、阴影区与非阴影区色调偏差小,弥补了常用方法的缺点。最后,在MATLAB/GUI的平台上,编程实现了遥感影像阴影处理系统,完整地完成了阴影处理的整个实现过程。