随着遥感影像空间分辨率的日益提高,其应用日益广泛,众多行业对高分辨率遥感影像变化检测提出了更高的要求,但是在实际应用的过程中却遭遇了一定的困难。总体来看,无外乎两点:一是变化检测的针对性不强、二是变化检测的抗干扰能力差。深究其根源,正是将变换信息被放到整体的背景下讨论,不仅导致了检测效率低下,更放大了非变化信息对变化检测的影响;再加上“同物异谱”与“同谱异物”的影响,使变化信息特征总是难以全面覆盖。具体表现为变化检测精度低、漏检率与误检率居高不下。针对上述所提出的问题,本文以建筑物为例,做了以下几方面的研究:进行变化检测预处理。利用影像在频域和空域中所呈现的规律,分析地物的周期性特征与方向性特征,进而在保证地物完整性的前提下对影像进行分块处理;进一步的,使用变化性纹理规则度对影像块的变化程度进行衡量,完成变化信息所在范围的划定。进行基于频域的目标级变化信息检测。论文从傅里叶变化出发,探讨频域能量的分布特征,一方面通过剖面线法,获取具体的滤波参数,进而构建二维Gabor滤波器组完成低频信息检测;另一方面,借助张量小波分析与谐波窗口获得不同方向上的高频成分。最终将两方面的信息加以叠加、整合,完成目标信息的提取,进而实现频域下的变化信息检测。纵观整个研究过程,本文的最主要贡献在于:提高变化检测的针对性。借助影像的频域能量表达探讨影像的分块方法,进而确定子影像块中的地物变化情况,将变化信息从整体背景中转移到相对可控的研究环境下,减少非变化信息的干扰,从根源上提升检测的质量。强化变化检测的有效性。借助实验验证了频谱高频波段与低频波段的优势与劣势,通过将两者相结合,取长补短:不仅准确的标定了目标地物的范围,更对目标地物的细节信息做出完整描述,使检测结果兼顾准确与可读性。