由于多分辨率方法能够提供不同分辨率的图像信息,从而可把高分辨率的精确性与低分辨率的易分割性这对矛盾统一起来,并且很容易控制目标的尺度,因此多分辨率的处理方法在遥感图像处理中越来越得到研究者的青睐。在图像分辨率逐渐提高、数据量急剧增加的今天,针对特定场合的图像数据,如何寻找合适的分辨率,使得在该分辨率下能最佳的进行感兴趣区域的分割、目标识别并同时降低数据量、提高处理系统的实时性成为一个具有重要理论和实际应用价值的课题。本文首先介绍了图像多分辨率处理方法的背景及国内外发展概况,重点阐述了在不同分辨率下对图像进行处理的必要性,在此基础上提出了寻求最佳分辨率的关键——图像特征与分辨率之间依赖关系的问题;然后总结介绍了现有的多分辨率分析技术,在现有的图像金字塔技术的基础上提出了一种不同分辨率间像素映射的方法,解决了图像在金字塔分解时所带来的破坏重要图像特征的问题;在得到的图像多分辨率模型的基础上进行多分辨率下图像特征(包括统计特征、分形特征、几何特征、信息量特征、矩特征等)的研究,从而探索图像特征与图像分辨率之间的关系,建立图像特征的分辨率不确定性理论;最后针对复杂图像分割问题,提出了一种基于多分辨率局部方差演化的图像分割方法,利用局部方差的变化规律来放大目标与背景的差异,从而进行图像分割。本文在多分辨率下图像特征的研究方面具有一定的创新意义,取得了一定的成果,另外,实验结果验证了提出的图像分割方法具有良好的效果。