建筑立面重复结构检测是建筑图像理解的重要任务。这一任务能够辅助众多计算机视觉问题，包括建筑物三维重建与建模、建筑图像编辑、城市场景理解等等。然而，这一问题具备以下三方面的难点。第一，对于不同风格建筑立面上的重复结构，它们的外观与布局通常存在着显著的差异。这限制了重复结构检测方法的通用性。第二，对于同一建筑立面的重复结构，由于窗帘收放等因素，它们的外观常存在着差别。第三，建筑立面图像常因为遮挡、倒影或变化光照等干扰因素而降质。由于以上难点，度量重复结构之间的相似度变得困难。为了应对上述难点，重复结构水平和竖直对齐的性质需要被利用。为此，本文提出了两种描述重复结构对齐性的模型，分别是矩阵乘法模型与基准线模型。结合重复结构的形状与颜色等特征，本文对重复结构检测提出了数种有效方法。具体地，论文的主要贡献包含以下四个方面:　　1.提出了基于显式矩阵分解的方法。该方法使用矩阵乘法模型描述重复结构对齐性。具体地，各重复结构被视作一个重复模式与两个分块矩阵的乘积。那两个分块矩阵是由交替的零矩阵与单位阵组成的，并且分别记录了重复结构的竖直水平位置。基于这一模型，检测重复结构转化为求解那两个分块矩阵的矩阵分解问题。为求解该矩阵分解问题，一种优化算法被提出，其中动态规划被用于优化分块矩阵。大量的实验结果表明了提出模型的有效性。　　2.提出了基于定位提取与优化的方法。这种方法的特点是无需任何标注数据而检测重复结构。该方法包含三步。第一，由于建筑结构通常是矩形的，实施矩形检测。第二，从检测矩形中，对应于真正建筑结构的矩形被提取。第三，基于已提取的矩形结构，一个优化问题被提出以寻找所有的重复结构。为求解该优化问题，一种高效的基于动态规划的算法也被设计。大量的实验结果证实了提出方法的有效性。　　3.提出了基于基准线提取的方法。因为重复结构是水平竖直对齐的，它们能够被经过重复结构边缘的水平竖直的基准线所定位。基于这一观察，该方法提出提取这些基准线，从而检测重复结构。首先，候选直线被检测，包含了所有的基准线与众多经过墙壁或重复结构的直线。然后，为了筛选基准线，该方法提出一个极大后验问题，用以度量筛选直线定位重复结构的概率。最后，该问题被一种基于动态规划的算法求解。大量的定性定量结果证实了提出方法的有效性。　　4.提出了基于分布距离最大化的方法。由于重复结构通常是矩形的，而且是水平竖直对齐的，本方法提出使用经过重复结构边缘的基准线约束重复结构的分割。重复结构分割问题被数学表述为一个约束优化问题。其中，通过最大化前景与背景的颜色分布之间的距离，基准线所决定的分割被优化。为求解该优化问题，一种基于动态规划的算法被提出。两个公开数据集上的实验结果证实了提出方法的可行性与有效性。