合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像变化检测是指通过分析在不同时间同一地区的两幅SAR图像，检测出该地区的地物的变化信息。SAR图像变化检测已经应用于很多方面，如开展森林资源调查、土地利用/覆盖动态监测研究、环境灾害评估、城市规划及布局等。本论文针对两时相的SAR图像变化检测进行了研究。主要成果包括以下三个方面：(1)提出了基于邻域相似性及图像增强的SAR图像变化检测方法。首先利用邻域相似性算子构造差异影像图，再利用图像增强对差异影像图进行滤波处理，所得新的差异影像图保留了差异影像图细节信息，并且有效的抑制了斑点噪声。实验结果表明本方法可以有效的集中和提取出变化信息，提高了变化检测的精度。(2)针对现有的多时相SAR图像变化检测方法易受噪声影响和图像配准误差影响的问题，提出了一种基于空间贴近度和像素相似性的SAR图像变化检测方法。空间贴近度主要是用来对SAR图像斑点噪声的去除，而像素相似性是增强变化类和非变化类的区分度。该方法有效的平衡了图像斑点噪声的去除和细节的保留。与传统的比值方法、对数比值方法和均值比值方法进行实验对比，实验结果表明，该方法明显优于传统方法，且产生了更好的变化检测结果。(3)提出了一种基于双边相似性及拉普拉斯金字塔变换的SAR图像变化检测方法，首先利用双边相似性构造的两幅具有不同特征的差异影像图，再利用拉普拉斯金字塔分解方法对两幅差异影像图分别进行多分辨率分解，然后采用不同的融合准则对分解后的各层图像进行融合，对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最后的融合图像，得到新的差异影像图；最后利用阈值方法将得到的融合差异影像图分为变化类和非变化类，获得变化检测结果。本论文工作得到国家自然科学基金(批准号：60703107)、国家863项目(批准号：2009AA12Z210)、教育部新世纪优秀人才支持计划(批准号：NCET-08-0811)、陕西省青年科技新星支持计划(批准号：2010KJXX-03)和中央高校基本科研业务费重点项目(批准号：K50510020001)资助。