图像变化检测是指利用同一个地区不同时间段的图像获取地物目标的变化信息,并进一步实现对目标定性或定量的分析的过程,已经广泛应用于民用和军事领域。合成孔径雷达(SAR)相对于可见光、红外线具有全天候、全天时等优点,在目标识别、变化检测、图像融合领域得到广泛的应用。针对SAR特有的斑点噪声问题,探讨了斑点噪声抑制方法,对几种常用的滤波算法进行实验比较和分析,确定了将小波算法、Lee滤波算法和双边滤波算法三种算法联合,实现SAR斑点噪声抑制。这种方法在有效去除斑点噪声的同时能够较好的保留边缘信息。然后针对目前变化检测算法准确率低、实时性差等问题,本文提出了一种基于遗传算法-FCM算法的SAR图像变化检测算法。因为图像配准对变化检测的不利影响,首先利用Harris-SIFT算法实现图像自动匹配。然后利用不同变化检测方法提取初步差异图像。最后引入遗传算法,获取FCM算法所需要的初始聚类中心,在一定程度上避免了FCM算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。将最终获取的变化图像,与参考图像进行比较,验证算法的准确度。实验结果表明本文所提出的方法有更好的变化检测效果。