遥感图像变化检测是将不同时间在相同地方获得的两幅或多幅遥感图像进行比较，分析其变化信息的过程。遥感图像变化检测在城市土地资源调查、森林资源监测、农业土地监测、地震灾害评估等多个领域有着极其广泛的应用，因此对它的研究有着重要的现实意义。本文首先为了对算法结果进行定量分析，提出了利用直方图匹配与反匹配设计具有变化先验知识的，与实际情况贴近的仿真图像。本文接着提出了一种新的基于最小均方误差的变化检测算法。在单波段图像中，精确的最优解可以在多项式时间复杂度内得到，而在多波段图像中，它被作为一个多目标优化问题，利用遗传算法求得最优妥协解。仿真实验验证了算法的有效性和精确性本文之后又提出了一种新的基于互相关系数的变化检测算法。在这种算法中，互相关系数被用于描述图像的相似程度与变化状况。两幅输入图被分割成两部分，其中一部分互相关系数接近1，另一部分互相关接近0，这也是一个多目标的优化问题，遗传算法被用以求取所有的非支配解。仿真实验验证了该算法对辐射差异的鲁棒性。之后，本文又提出了一种新的迭代算法来解决该算法在解决图像中一部分整体从某个灰度值变为另一个灰度值时存在的局限性。在每一次迭代中，互相关系数接近1的部分将被提取并判断是否属于不变区域。仿真实验验证了迭代算法可以很好的解决这个问题两种算法被应用于实际遥感图像变化检测中，实验结果验证了这两种算法的有效性和精确性。