As imagens de sensoriamento remoto são facilmente afetadas por nuvens e neblina durante o processo de imageamento, formando imagens com neblina; ao mesmo tempo, durante a transmissão, são afetadas por vários fatores (como erros de envio e recepção, variações aleatórias na ionosfera e troposfera que causam perturbações no sinal), causando perda de informação ou mistura com ruído. Este artigo propõe um algoritmo de remoção de neblina para imagens monocromáticas de sensoriamento remoto com perda de informação, baseado na restauração matricial e na teoria do canal escuro. Combinando um algoritmo de restauração matricial baseado no Método Alternado de Multiplicadores de Direção (ADMM) com a teoria do canal escuro tradicional, foi realizada a restauração eficaz de imagens de neblina com perda de informação. Por meio de uma avaliação subjetiva e objetiva combinada, o algoritmo proposto foi comparado com algoritmos clássicos. Os resultados mostram que o algoritmo proposto produz melhores resultados visuais e, para imagens de neblina com perda de informação de 30%, a entropia média da informação em 6 cenas aumentou em 1,6652, a relação sinal-ruído de pico médio aumentou em 11,7029, a similaridade estrutural média aumentou em 0,8146, apresentando excelentes resultados nas métricas de avaliação objetiva. Experimentos adicionais foram realizados com diferentes proporções de perda de informação, mostrando que mesmo em casos de grande perda de informação, imagens claras de remoção de neblina restauradas podem ser obtidas.

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