航天和航空遥感图像中，普遍存在着条带噪声(stripe noise)，任何使用多个探测元进行获取图像的遥感器图像数据中均存在条带噪声。本文针对该问题，探讨了遥感图像中条带噪声的成因，评述了目前的几种去条带噪声算法。针对目前对遥感数据定量化要求越来越高的情况，本文分析了基于图像统计的几种算法误差产生的原因，并从真实遥感数据和仿真模拟数据两个方面对基于图像统计的三种去条带噪声方法作了详细的误差分析，为以后去条带噪声处理算法的选择提供了依据。为解决遥感卫星CCD传感器数据在其他方向上的条带噪声和处理后有剩余条带噪声问题，本文提出了一种基于图像统计的去条带噪声方法结合线性空间滤波的条带噪声去除算法，该算法既可以去除校正后剩余的条带噪声，也可以去除其他方向上的随机条带噪声。本文还将该算法应用到了CBERS-02卫星CCD的数据处理，并从定性和定量两个方面比较了结合线性空间滤波前后的校正效果。结果表明，该算法能够有效的解决沿轨CCD数据的条带噪声问题；不仅可以提高数据图像的目视效果，还能尽可能多的保持数据原有的真实性。