遥感卫星图像在国计民生中发挥着越来越重要的作用。无论我们基于什么目的使用图像数据，首先要做的便是从卫星影像中获取有效的地物信息。但是，云层的存在给利用遥感手段获取地物信息带来了极大的干扰。融合多源多时相信息生成无云图像、提高图像利用率，一直都是遥感图像处理领域的研究热点。　　 本文系统研究了无云图像生成的三大技术路线:图像滤波法，数学形态法，多传感器、多时相数据镶嵌法。在评估各自性能的基础上，采用多源数据镶嵌生成无云图像的方案，具体工作如下:　　 1)讨论了常用的云、影检测算法，分析了影像中高分辨率卫星图像云影检测准确度低的主要原因，分析了提升云影检测准确度的技术方向，并给出了相应的改进思路。　　 2)提出了基于最优化理论的时相仿真算法，将基准图像的时相特征映射到参考图像，且确保以象元为粒度的图像时相特征的一致性，较好的解决了镶嵌图像子区域间时相特征不一致的问题。　　 3)将时相仿真算法应用于L7图像修复。在准确识别L7图像受损区域的基础上，利用时相转换后的L5数据修复L7图像，得到无损的L7图像产品。本文提出的基于镶嵌、时相仿真的修复方案，既确保了修复图像像素信息的可信度，又提升了生成的图像产品的质量，提高了L7数据的利用率。　　 4)将时相仿真算法应用于变化检测领域。利用该算法去除输入图像的成像条件的差异，将同一区域图像间的差异限制于地物实质性变化的范畴，从而简化了变化检测的工作量。　　 在此基础上，本文将时相仿真过程转化为求解某大型线性稀疏方程组，并引入多重网格法加快运算速度，缩短单景图像处理时间。使用SSIM质量评估法作为衡量手段，求取理想图像与修复结果的差异并据此评价算法性能。实验表明，利用本文提出的方案，在云量低于30％的情形下，修复后图像与理想图像的整体差异低于3％，具备一定的实用价值。