随着遥感技术的不断发展,光学遥感影像的空间分辨率越来越高,遥感影像中建筑物的有效检测及遥感影像结合三维模型的纹理映射技术成为研究的重点方向之一。因此,本文针对建筑物检测中由于光照不均、目标和背景对比度低、环境干扰等原因造成准确率降低的问题,并以增强建筑物纹理映射的视觉效果为目的,基于经典的目标检测方法和图像分割算法,围绕遥感影像的建筑物检测及其纹理映射两方面展开研究。对于光学遥感影像建筑物检测,本文研究了基于矩形逼近和显著模型的建筑物检测框架,以提高遥感影像建筑物检测的准确率。框架主要分为三个部分:首先利用断裂直线连接方法和基于投票策略的直角检测方法提取直角基元,构成矩形结构,利用基于区域生长的图像分割算法,获取完整的建筑物顶面区域;然后针对建筑物立面区域检测不全、遥感影像光照不均等因素造成的漏检,研究了基于多特征显著模型的建筑物检测方法,该模型结合分布特征、局部对比度和边界先验的显著性检测方法,利用流行排序算法传播显著性信息,并引入对象提案削弱背景噪声的干扰,获得像素均匀的显著图;最后融合两种检测结果,并分离出海洋区域,去除干扰,完成建筑物检测。通过实验证明了该检测框架对于遥感影像中建筑物检测具有较高的准确率。对于建筑物目标的纹理映射,本文主要从建筑物影像顶面与立面分割、校正、修复和映射四个方面研究了完整的纹理映射框架。首先利用基于模糊C均值聚类的纹理分割算法获取顶面和立面图像,有针对性地加入多元形态学闭合重建作为预处理、形态学闭合重建和空洞填充作为后处理,有效提高分割精度。然后针对分割后的顶面和立面图像存在几何畸变的问题,利用相应的校正方法恢复图像原本的垂直特性和平行特性。进而将存在纹理缺失的图像分为两种情况处理:一是纹理部分缺失,利用经典的基于样本的填补算法,通过改进优先级计算方法和误差函数的定义,获得更好的填补效果;二是纹理严重缺失,使用基于纹理块拼接的纹理合成方法。最后利用已获取的建筑物完整的顶面和立面图像,结合建筑物对应的几何模型,实现建筑物目标的纹理映射。并通过实验证明了该纹理映射实现方法获得的实验结果具有较好的视觉效果。