数字正射影像是国家空间基础数据的关键组成部分，它同时具有地图的几何精度和影像视觉特征，具有广泛的应用。然而由于算法以及客观条件的限制，影像中存在大量阴影，它直接影响到地物边缘的提取、目标识别、分类等。特别是近年来随着影像分辨率的提高，阴影现象更加突出，因此对其进行检测与补偿非常重要。 本文分别采用了两种方法实现阴影的检测。机载多角度成像仪系统中装有全球卫星导航系统(GPS)、姿态测量系统(POS)，可以获取数字表面模型(DSM)。因此第一种方法利用已有DSM数据，获得建筑物的高度与坐标，根据建筑物高度、阴影的长度与方向、太阳方位角的关系，检测建筑物阴影。这种方法可以避免水体以及其它低亮度地物对阴影检测的干扰。由于DSM不够逼真，缺乏建筑物的细节，所以在本文中采用人机交互的方式选择建筑物边界。 基于阴影在影像中色调较均匀的特性，本文又采用一种改进的区域生长法对阴影区域进行影像分割。为了避免水体等低亮度信息的干扰，本文在制定生长准则时同时考虑影像灰度以及相邻像素间的高程双重因素。通过单一方向扫描生长，求得阴影边界的起始点；利用八邻域搜索法进行阴影的检测。此方法没有使用堆栈，节省了内存的开销，提高了检测的速度。同时在制定生长准则时利用直方图信息确定阈值，简单又方便。目视解译，检测的效果较好。该方法具有通用性，不仅检测建筑物的阴影，其它树、围墙等地物的阴影都可以。 由于无法获得阴影所覆盖地物的真实信息，本文采用如下方法对阴影信息进行补偿：针对阴影周围地物地形简单，比较规则的情况，采用纹理外推法补偿阴影信息；结合机载多角度数据具有10位亮度，阴影区域具有较多灰度级的特点，利用线性拉伸法、非线性拉伸法(含指数变换、对数变换、平方变换、平方根变换)对阴影区域进行影像增强。实验结果通过目视解译显示利用指数变换和平方变换的效果最好，不仅从视觉和审美角度有了较好的提高，更增加了真实性。 文中阴影检测及补偿的所有算法是在“机载多角度电力巡线系统”的基础上以HDF为数据基本格式，在VisualC++开发环境下开发实现，并成为单独一个模块。通过对实验数据进行检验，具有较好的稳定性及检测效果，且有一定的实用价值和意义。