图像的变化检测技术旨在检测同一地区不同时间的变化情况。变化检测技术在环境、农业、水利和军事等诸多领域都有着非常广泛的应用，是遥感技术的重要研究方向之一。合成孔径雷达(SAR)具有全天候，全天时的特点，是很好的变化检测信息源，研究SAR图像变化检测技术有着非常广阔的应用前景。 目前常用的方法普遍要以精确的配准为前提，然而在图像处理中，图像配准技术仍然是一个难点，尤其对于SAR图像很难找到一种既有很高的配准精度又具有很强的适用性的图像配准方法，这样就使得目前的变化检测方法的适用范围受到一定程度的限制。 本文针对目前常用的变化检测方法所存在的问题，同时考虑人造目标在SAR图像上的特点，提出了一种基于目标检测的SAR图像变化检测方法。该方法分为目标检测和变化检测两个步骤：首先检测图像中感兴趣的人造目标；然后比较两幅图像上各自检测出来的目标间的相对位置关系的相似性，从结果的匹配程度中判断出两幅图像的变化情况。这种基于目标检测的变化检测方法的主要思想是通过图像中的人造目标之间相对位置关系的相似程度确定图像的变化情况，这样就在很大程度上降低了变化检测对图像配准精度的依赖性。 在目标检测阶段，本文提出了一种改进型的双参数恒虚警检测器，它在多目标等复杂环境下的检测性能要优于一般的恒虚警检测器。在变化检测阶段，采用了一种分方向的数学形态学闭运算，它对目标边缘的平滑能力要强于普通的形态学闭运算，更利于提取目标的特征点。 本文所进行的各项研究工作，均应用不同时期的北京地区SAR图像数据进行了验证，实验表明该方法在很宽的配准精度范围内都可获得较满意的结果。