星载遥感是一种利用地物对电磁波的反射或辐射特性间接获取地表空间资源信息的非接触、远距离探测技术,其具有多波段、多时相、大幅宽、短周期等明显优势。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种微波遥感成像系统,可在任意天气和光照条件下,全天时、全天候的进行遥感成像处理,因此SAR图像成为了遥感图像解译研究的重要数据之一。SAR图像变化检测是遥感图像解译领域的热点研究课题,其旨在准确、快速的获取同一地理区域不同时刻SAR图像之间的变化信息,在民事和军事领域得到了广泛的应用,具有重要的研究价值与实际意义。本文以星载SAR图像为研究对象,针对图像中固有的相干斑噪声问题,以图论方法为基础,从变化信息度量模式的改良以及差异图分析算法的性能提升等方面出发,对变化检测技术进行深入的研究,提出了多种SAR图像变化检测算法。论文的核心研究工作主要包括以下四个部分:(1)针对SAR图像特殊成像机理导致的相干斑噪声问题,研究提出了基于双边加权图的SAR图像变化检测算法。该算法通过在两时刻SAR图像上建立相同拓扑结构的双边加权图,将差异图生成问题转化为局部图结构的比较问题,从而改善了变化度量的模式,提高了差异图中变化区域和非变化区域之间的可分性。而后利用具有广义邻域的非规则马尔科夫分割模型对生成的差异图进行分析,获取变化检测二值结果。实验结果表明,该算法抗噪性能良好,具有准确的变化检测精度,可适用于受相干斑噪声干扰的SAR图像变化检测任务。(2)针对变化检测过程中时空信息难以利用的问题,研究提出了基于立体图的SAR图像变化检测算法,该算法将二维图模型推广到了三维空间中,为两时刻SAR图像上相邻关键点建立了全连接,实现了时间、空间和时空跨度上邻域信息的有效提取,进而提升了算法对变化信息的检测能力。其可在抑制噪声的同时生成了可分性高的差异图。实测SAR图像实验结果表明,该算法具有良好的噪声抑制效果和较高的变化检测精度。(3)针对传统SAR图像变化检测算法差异图生成中的信息损失问题,研究提出了基于立体图割的SAR图像变化检测算法。该算法通过在两时刻SAR图像间构建立体图模型,实现了时空邻域信息的获取,依据该邻域信息可将传统的差异图生成和差异图分析过程转化为单一能量函数的最小化问题,并利用图割算法对该能量函数进行求解,从而避免了差异图生成过程中的信息丢失,有效提高了对变化区域的检测能力。实验结果表明,该算法具有较高的变化检测精度且变化区域边界定位准确。(4)针对变化检测过程中高阶邻域信息未充分利用的问题,研究提出了基于超图的SAR图像变化检测算法,该算法以两时刻SAR图像上的像素点为顶点,以邻域内相似的像素点集构建超边,建立双时相超图模型。而后,通过检测顶点及对应超边的整体变化情况,将传统的差异图生成过程转化为超图匹配问题,有效改善了变化信息的度量模式。随后,利用基于高阶邻域关系的超图谱聚类算法对生成的差异图进行分析,获取图中的变化区域。实验结果表明,该算法获得了更好的定性及定量分析结果,从而证实了算法的有效性。