リモートセンシング画像は撮像過程において雲や霧の影響を受けやすく、霧がかかった画像が形成される。また、伝送時には送受信の誤りや電離層・対流圏のランダムな変動による信号の攪乱など、複数の要因の影響を受け、画像情報の欠落やノイズの混入が生じる。本稿では情報欠損のある霧がかった単色リモートセンシング画像を対象に、行列復元とダークチャネル理論に基づく単色リモートセンシング画像の去霧アルゴリズムを提案する。交互方向乗数法（Alternating Direction Method of Multipliers、ADMM）に基づく行列復元アルゴリズムと従来のダークチャネル理論を組み合わせることで、情報欠損下でのリモートセンシング霧画像の復元を効果的に実現した。主観評価と客観評価を組み合わせて、本稿のアルゴリズムを従来手法と比較した。結果は、本アルゴリズムの視覚的な効果が優れており、情報欠損30%の霧画像に対し、6つのシーンの平均情報エントロピーが1.6652向上し、平均ピーク信号対雑音比が11.7029向上し、平均構造類似度が0.8146向上しており、客観的評価指標においても優れた結果を示した。さらに異なる情報欠損率で実験を行い、多量の情報欠損があっても鮮明な復元去霧画像を得られることを確認した。

画像去霧;単色リモートセンシング画像;ADMM;ダークチャネル理論