高光谱遥感由于其具有波段多、光谱分辨率高、数据量大等特点，且其所获得的数据同时包含了空间信息和光谱信息，在军事和民用方面显示出巨大的发展潜力和应用前景。 但由于各种因素影响，高光谱图像受到了严重的条带噪声干扰。条带噪声的存在降低了高光谱图像的精度，给高光谱图像的后续处理带来了极大的不便。因此，条带噪声消除是高光谱图像预处理的关键一步。本文的研究内容就是进行高光谱图像中条带噪声消除算法的研究。基本目标就是要在消除条带噪声的同时，最大限度地保持图像的纹理细节信息，较好地恢复图像的原始辐射信息。 由于条带噪声广泛存在于多种高光谱图像中，且与常见噪声具有很大不同，因此已有学者对其进行过研究，但已有方法仍存在一些问题和不足。本文主要在分析条带噪声的形成机理和特性的基础上，针对已有方法的不足，提出了四种条带噪声消除的新方法，并通过实验进行了算法性能的比较和评价。 1．提出了一种自适应滑动匹配的条带噪声消除方法，此方法为空域方法，将空域的滑动滤波与匹配思想相结合，实现简单，并且能够较好地消除条带噪声； 2．提出了一种为结合边缘检测的小波变换条带噪声消除方法，这种方法主要是针对传统小波消噪法的不足并结合条带噪声在小波域分布的特点进行的，具有广泛的适用性； 3．提出了一种利用奇异点检测的小波变换条带噪声消除方法，此方法很好地利用了小波变换对奇异点检测的优越性，具有较强的针对性，且能够取得很好的条带噪声消除效果；