光学遥感影像经常受到云或霾影响,而在多数情况下极少能获取辅助数据用于遥感影像去霾;因此单幅光学遥感影像的图像处理去霾算法成为遥感影像预处理的重要技术。目前,不同研究者设计了多种算法,但是缺乏系统性的总结与对比分析,本文旨在系统性地总结单幅遥感影像去霾算法的研究进展,并提供典型算法的基本原理、优缺点及适用场景。采用文献综合分析方法从霾条件影像成像模型、基础原理和结果评价3方面对当前的去霾算法进行归类总结和原理剖析,然后结合具体应用场景分析算法的适用范围和存在问题,并提出可行的解决方案。常见的去霾算法大体可归纳为暗目标减法、滤波法、暗通道先验法和经验变换法4类,这些算法采用的霾条件影像成像模型包括加法模型、霾传输衰减模型和照明—反射模型等;在算法的评估中,常用的手段有主观分析方法、影像光谱特征分析方法以及图像质量指标评估法等。现有算法并不能适用于所有的场景或图像,存在模型参数难以自适应调整、模型对特殊地物类型敏感、处理结果失真严重等问题;算法的评价主要采用主观对比分析方法,根据应用需求构建客观指标成为目前的热点方向。