1.一种面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构建标准化测试靶标，并将标准化测试靶标分散到红外图像中；
步骤2：利用Canny算子边缘特征提取算法，对红外图像和可见光图像中稳定的边缘特征进行边缘提取，输出异源图像的边缘图；
步骤3：对异源图像的边缘图进行图像分块，利用连续化边缘概率的变化检测算法，计算异源图像的变化检测图谱；
步骤4：将得到的变化检测图谱进行对比，选择分辨能力较高的变化检测图谱进行均值计算，得到变化检测阈值。
2.根据权利要求1所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述标准化测试靶标被斜线分成两个区域，每个区域包括根据递推公比递推的标准化图案组，每个标准化图案组包括一个正方形靶标、一条水平方向矩形靶线和一条垂直方向矩形靶线；其中，矩形靶线较长边的长度与该标准化图案组的正方形靶标的边长相等，矩形靶线较短边的长度为该标准化图案组的正方形靶标边长的1/4。
3.根据权利要求2所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述递推公比为1/2。
4.根据权利要求2所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述正方形靶标和矩形靶线包含噪声纹理特征。
5.根据权利要求1所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述图像分块为将边缘图等分成若干正方形图块。
6.根据权利要求1所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述连续化边缘概率的变化检测算法包括以下过程：
步骤1：计算每一区块边缘概率Pedge：
Pedge＝Nedge/Ntotal
其中，Pedge为每一区块边缘概率，Nedge为该区块内边缘点的个数，Ntotal为该区块的像素总数；
步骤2：以异源图像边缘图的每一个像素作为中心，取包含该中心像素的周围N×N个像素作为分割图像的一个区块，用该区块的边缘概率作为该中心像素的边缘概率；
步骤3：遍历整个异源图像边缘图，得到每个像素点的边缘概率。
7.根据权利要求1所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述异源图像变化检测图谱为：
Iedge(A,B)＝Pedge(A)+Pedge(B)-Pedge(A,B)
其中，Iedge(A,B)为异源图像变化检测图谱，Pedge(A)和Pedge(B)分别表示异源图像的个体边缘概率，Pedge(A,B)表示异源图像的联合边缘概率。
8.根据权利要求7所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述异源图像的个体边缘概率为异源图像中每个图像的边缘概率。
9.根据权利要求7所述的面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，其特征在于：所述异源图像的联合边缘概率为异源图像的两幅图像中，位置相同的两个区块内，当对应像素同时为边缘点时的边缘概率。