合成孔径雷达（SAR）图像变化检测技术在军用和民用领域都具有重要的作用，现多用于军事目标侦察、战场态势分析以及打击效果评估、城市变化监测、自然灾害评估、环境地貌监测、农林资源变化监测等方面。随着SAR成像技术的发展，变化检测已经成为当前SAR图像应用研究的一个重要方向。SAR图像表现出很强的乘性斑点噪声，稳定准确地检测变化区域并有效控制噪声干扰一直是SAR图像变化检测研究的难点。本文提出了一种基于平稳小波域和贝叶斯阈值的SAR图像变化检测算法。该算法分析了信号和噪声在平稳小波域中的特性，将图像信号变换到小波域，并通过丢掉第一尺度信号的方式减少斑点噪声的影响。对其他各尺度的信号进行贝叶斯阈值分割，通过尺度间信号的融合算法获得最终的变化检测结果。通过实测SAR图像仿真测试，测试结果表明，该算法具有普适性，在抑制噪声影响的同时获得较满意的结果。本文又提出了一种基于马尔可夫随机场的SAR图像毁伤分析算法。本文通过分析和研究机场跑道毁伤评估实时性差的问题，提出了通过人工选取搜索区域的方法。该方法通过人工确定搜索区域，因此减小了搜索范围，同时确定角度范围，增加了算法的实时性。通过实验仿真验证了算法的实时性。