高光谱偏振成像技术（Hyper-spectral polarization imaging）,主要是利用多个光谱通道对目标进行光谱分析、偏振分析与图像分析,可以实现对被测目标的特定波长进行成像,更有利于目标的识别、捕捉与追踪,广泛应用在水质监测、大气监测、生态环境、医学、军事目标识别等领域。论文整体构思是基于声光可调谐滤波器（Acousto-optic tunable filter,AOTF）的高光谱偏振成像原理,对系统成像的0级光干扰进行了分析,研究了一种0级光干扰抑制方法。而在雾霾天气下偏振图像受大气气溶胶影响严重,为了更清晰的辨别目标,研究了一种斯托克斯（Stokes）偏振去雾算法。因此,本论文围绕如下几个方面展开研究。首先,阐述了AOTF型高光谱偏振成像原理,当被测目标光经过AOTF中二氧化碲晶体（TeO₂）后,出射光不仅产生偏振方向互相垂直的±1级衍射光还会产生0级光,针对0级光的干扰,研究了一种AOTF高光谱偏振成像0级干扰抑制方法,为下一步研究气溶胶对系统成像影响排除了系统自身因素。其次,基于瑞利散射（Rayleigh）和米氏散射（Mie）分析了大气散射及其偏振特性,研究了大气气溶胶光学特性中光学厚度（AOD）和大气偏振的关系,进一步证实了大气气溶胶会使偏振特性发生变化。再次,由于在雾霾天气下,采集的偏振图像有明显的对比度降低等退化现象,严重影响目标识别、户外探测的准确性,结合偏振光特性建立了大气散射模型并研究了一种基于Stokes的偏振成像去雾算法,该算法能够实现图像去雾,复原原始目标图像。最后,通过基于AOTF的高光谱偏振成像系统实验平台,在理论验证的基础上,对上述提出的0级干扰抑制方法进行各波段实验验证和光谱成像测量,并在雾霾天下进行实验,实验结果表明该偏振去雾算法在此系统上运行具有可行性,且去雾后偏振图像清晰度提高了40.6%,对比度提高了45.4%,证明了该算法能够大大提高雾天图像的质量,更有利于雾霾等天气下进行目标识别。