变化检测问题属于图像处理领域,通常是指依据不同时间的多次观测来对一个物体的状态变化进行确定或者对某种现象的变化的过程进行确定的过程。随着遥感技术的发展,合成孔径雷达(SAR)图像也越来越成为了图像变化检测问题中的主要的数据来源。SAR图像具有全天候、全天时的工作能力,对地物有一定的穿透能力,且不受大气、气候等随机因素的影响,具有不可比拟的优点。国内外众多学者对SAR图像的变化检测问题进行了大量的研究,变化检测结果的精度也在不断地提高。无监督变化检测算法为最常使用的变化检测算法,该类算法的主要步骤为SAR图像的预处理、差异图的构造和差异图的分析。本文的研究重点为SAR图像变化检测中的差异图构造的问题,给出了两种基于信息融合的构造变化检测差异图的方法,具体如下所述:1.提出基于信息融合的SAR图像变化检测差异图的构造方法,该方法直接利用均值比算子和对数比算子得到的变化检测差异图进行差异图的构造,融合规则选取了数学融合算子,规则较为简单,但是能有效地利用两种比值算子的优点,有利于后续的差异图分析的继续进行。然而,针对复杂的SAR图像数据集,在没有其它额外处理的情况下,由于所选取的融合算子十分简单,并不能取得最优的变换检测结果。于是,考虑增加额外的处理步骤,来挖掘该融合算子所包含的丰富信息来生成最终的变化检测差异图,从而取得更加优秀的变化检测结果。因此提出了第二种基于信息融合的变化检测算法,即基于信息融合与匀质区域提取的变化检测差异图构造方法。2.提出基于信息融合与匀质区域提取的变化检测差异图构造方法。该方法是对提出的方法一的进一步改进,对方法一得到到变化检测差异图在多尺度空间下进行匀质区域的提取,从而得到最终的变化检测差异图。该方法的仿真结果也验证了我们的预期,的确能够取得更为精确地变化检测结果。除了将提出的算法应用在常见的SAR图像变化检测数据集上,也将算法应用在了科研项目中的黄河入海口数据集。组成该数据集的图像由于相互之间的噪声水平差异巨大,通常的SAR图像变化检测算法难以进行有效的检测。而提出的方法二,由于在信息融合得到的差异图上增加了匀质区域的提取,能够取得了较好的效果。