多时相遥感图像变化检测已经在国民经济和国防建设领域得到广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像,变化检测提供地物发生变化的信息,用于资源环境数据更新及利用、战场态势分析以及毁伤效果评估等。在对变化检测做了系统分析的基础上,论文围绕变化检测中的一些关键理论方法进行了研究,主要涉及:图像配准与辐射校正等预处理方法和基于图像变换、图像差分与几何结构特征分析的变化检测方法。图像配准和辐射校正是变化检测中两项关键的预处理过程,处理精度将直接影响变化检测的性能。论文根据不同图像中对应特征点及其邻域灰度变化的限制条件,提出了一种多时相遥感图像配准算法,通过稳健性参数估计和分层处理,提高了图像配准的可靠性和精度。论文根据不同时相图像的灰度统计关系,提出了一种基于最小偏差回归的相对辐射校正算法,通过稳健性估计和迭代处理减少了变化区域对辐射校正的影响。图像变换是实现多光谱遥感图像变化检测的一类重要方法,现有变化检测所使用的图像变换方法基本上都是基于正交变换,难以处理图像间的高阶相关信息。论文提出了一种将独立成分分析用于多光谱遥感图像变换的变化检测方法,减少了图像间的高阶相关,提高了检测性能。在改进的独立成分学习算法中,通过在梯度下降方法中引入阻尼因子,降低了对初始值的依赖,提高了独立成分求解的稳健性。图像差分是实现变化区域检测的最直接方法,但是仅仅根据地物光谱特征差异得到的灰度差分图像难以表征地物局部结构的变化。论文根据图像融合原理,提出了一种融合灰度差分图像和纹理差分图像的变化检测算法。算法采用了高斯马尔科夫随机场模型表示融合后差分图像,并通过自适应的参数估计方法实现变化区域的检测。几何结构的变化是高分辨率图像中人造目标变化检测的主要线索。论文首先提出了一种利用变化线特征实现道路的变化检测算法,先根据边缘的强度和方向信息提取出变化的线特征,然后再根据道路的先验模型对变化线特征进行分析,检测出变化的道路。论文还提出了一种基于目标多种几何结构特征分析的变化检测算法,并用以实现军事目标的毁伤分析。论文研究的各种算法用于一些真实和仿真的多时相遥感图像,都取得了满意的实验结果,并在相应的科研项目中得到了应用。