由于合成孔径雷达具有全天候、全天时的特点，因此，多时相SAR图像技术发挥着越来越重要的作用在人们的日常生活中。本论文主要就SAR图像变化检测技术中的差异图的构造、通过分析差异图得到最终变化检测结果图方面进行了深入研究，提出了简单有效的方法，解决了目前SAR图像变化检测中面临的一些问题。SAR图像变化检测已经广泛应用于国民经济和国防建设领域，对城区环境进行监控，对农田进行监测，对军事目标进行监测，还用于防灾减灾等方面。(1)针对SAR图像所具有的乘性斑点噪声，以及得到的差异图变化部分和未变化部分对比度较低的问题，提出了高斯对数比算子，进一步提出基于高斯对数比算子和对数比算子图像融合的差异图构造方法。该算法提出了高斯对数比算子并与对数比算子融合，使得到的差异图拥有更多的细节信息。通过实验对比经典的对数比值差异图构造算法和均值比差异图构造算法等，显示了所提出的算法在构造差异图上具有更好的性能。(2)通过分析简单的差值算子的作用，提出了字典学习的差异图构造方法。字典学习具有去噪的效果，但是适用于加性噪声，因此我们对图像做对数变换，使乘性噪声转变为加性噪声，利用字典学习的方法构造差异图，通过实验我们可以发现字典学习构造的差异图比比值算子得到的差异图轮廓边缘及细节信息更加完整，比对数比算子得到的差异图的变化部分和未变化部分的对比度更明显。(3)提出了基于NSCT变换和压缩投影的分类方法，差异图中存在很多的噪声，对于SAR图像我们经常用的比值和对数比算子构造差异图，而二者得到的差异图中乘性噪声转变为加性噪声，因此可以利用NSCT变换的硬阈值来进行去噪，NSCT变化具有较好的保持轮廓和边缘的特性，对于分类我们利用邻域信息来提取特征，利用压缩投影提取特征，最后利用最简单的K均值来分为变化和未变化的两类，通过实验对比可以发现基于NSCT变换和压缩投影的分类方法，得到的变化检测结果好于对比实验，计算复杂度和空间复杂度都较低。