太阳作为离地球最近的一颗恒星，为地球源源不断的提供着能源，对人类的生存起着至关重要的作用。随着科技的发展，人类对太阳的研究也越来越深入，我国怀柔天文台自建立以来就开始对太阳进行了监测。然而，在2001年拍摄的全日面Hα太阳图像中，由于系统光路问题导致了其中大部分的图像数据含有条带干扰，只能依靠后期的图像处理来改善图像的质量。本文着重针对怀柔天文台的历史Hα太阳图像中的条带进行研究，探寻去除Hα太阳图像中条带的方法。　　首先，本文分析了Hα太阳图像中条带的时域特征，进行了条带的空间特征提取、建模和仿真实验，对图像进行了频谱分析，研究了多尺度变换下的频谱特征以及 Hα太阳图像的临边昏暗曲线特征。通过对图像中条带的实验和分析，触发了基于多尺度变换的条带的去除方法。　　接着，本文提出基于小波变换和 FFT滤波的条带去除方法、基于支持度变换和多尺度最小二乘支持向量机的条带去除方法。基于小波变换和 FFT滤波的条带去除方法的主要步骤为：首先对含有条带的Hα图像进行旋转和边界处理，接着利用AWT小波对图像进行多尺度变换，将图像分解到多个尺度下，然后利用自适应高斯滤波器对含有条带干扰的尺度按列进行滤波处理，最后通过AWT逆变换得到去除条带的图像，并对其进行大小和方向的修正获得最终处理结果。基于支持度变换和多尺度最小二乘支持向量机回归的条带去除方法的主要步骤为：首先对含有条带的Hα图像进行旋转和边界处理，接着利用支持度变换对图像进行多尺度变换，将图像分解到多个尺度下，然后利用多尺度最小二乘支持向量机对含有条带干扰的尺度按列进行拟合去除条带，最后通过支持度逆变换求取去除条带的图像，并对其进行大小和方向的修正获得最终的处理结果。运用本文提出的方法，Hα图像中的条带基本被去除。该结果表明，本文提出的两种去条带方法是非常有效的。　　最后，采用怀柔天文台数据库中所有的含有条带的Hα图像对本文提出的两种条带去除方法进行效果检验。实验结果显示，条带都被成功去除，而且太阳表面的细节信息均保留完整。结果证明，本文提出的两种去除条带方法是合理有效的。