最近这些年来,随着遥感技术的发展,合成孔径雷达因其成像不受光照的影响,越来越受到人们的关注,特别是在变化检测领域。变化检测是指让计算机检测出同一个地方不同时间的两幅图像之间的差异。本文对合成孔径雷达图像变化检测问题进行了研究,提出了基于多目标聚类与非局部均值的合成孔径雷达图像变化检测的方法,所取得的主要研究成果有以下两个方面:1.提出了一种基于多目标聚类的差异图分析方法。众所周知,图像中同时存在图像细节和图像噪声,所以在变化检测任务中权衡细节的保留和噪声的不敏感扮演了一个关键的角色。本文定义了两个目标函数,一个目标函数表示保持图像细节,另一个目标函数表示滤除图像噪声。这样就把变化检测问题转变为多目标优化的问题,然后再采用多目标进化算法对目标函数进行优化。作为结果,我们可以获得一组有着不同程度的最优解,用户可以选择针对特定问题的合适的解。2.提出了一种基于非局部均值的多目标聚类的变化检测方法。在图像去噪中,相较于局部滤波器,非局部滤波器表现出更好的性能。本文使用非局部均值对差异图去噪表示滤出噪声的目标函数中的图像。非局部均值中块与块之间的相似度度量是一个关键的问题。为了更适应合成孔径雷达图像,比值相似度度量被应用于非局部均值算法中。