1.一种基于超图匹配的SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：(1)输入预处理后的两时刻SAR图像：

输入两幅经过辐射校正、几何校正及配准等预处理操作的同一地区不同时刻SAR图像X1和X2；

(2)构建耦合邻域点集：

分别对两时刻SAR图像上像素点q及其邻域点进行空间和强度相关性分析，获取局部空间邻域内的强度相关点，建立两个与之对应的强度相关邻域点集N1＜ω,K＞(q)和N2＜ω,K＞(q)；

同时考虑到不同时刻点集间应保持一定的时间相关性，因此对两点集进行并操作，从而构建完整的耦合邻域点集，定义耦合邻域点集为S＜ω,K＞(q)，其计算方式如下：S＜ω,K＞(q)＝{q∪N1＜ω,K＞(q)∪N2＜ω,K＞(q)}其中q表示SAR图像上坐标为(x,y)的像素点，N1＜ω,K＞(q)为SAR图像X1上像素点q的强度相关邻域点集，其主要是通过在像素点q附近ω×ω局部空间邻域内，选取K个强度最为接近的像素点而构建的，相似的，N2＜ω,K＞(q)为SAR图像X2上像素点q的强度相关邻域点集；

(3)超图模型构建：

将两时刻SAR图像上的像素点{p1,...,pn}视为超图的顶点{v1,...,vn}，以每个顶点附近所提取的耦合邻域点集S＜ω,K＞作为超图的超边，计算超边内各顶点间的块相似度，并求和获取该超边的权重，从而完成超图模型的建立，定义超图HG＝{V,E,w}，其表达公式如下：V＝{v1,...,vn}＝{p1,...,pn}E＝{e1,...,en}＝{S＜ω,K＞(v1),...,S＜ω,K＞(v2)}式中μ(vi)表示以超边内顶点vi为中心3×3大小的块均值，μ(vj)与之类似，D(vi,vj)为顶点vi与vi间的欧式距离，ω为相似性权重，其主要是通过综合分析顶点附近邻域块的相似性来减少噪声在权重计算时的干扰，以真实的反映各顶点间的相似性；

(4)基于超图匹配的变化度量：

依据以上超图的建模方式，分别在两时刻SAR图像X1和X2上构建对应的超图HG1和HG2，基于超图匹配的变化检测就是通过比较超图上顶点及顶点所在超边的变化信息来度量该顶点的变化情况，其计算方式如下：CM(vi)＝CMv(vi)+CMe(vi)

式中CMv为两时刻超图模型中对应顶点的相似度，CMe为两时刻超图模型中对应超边的相似度；

其中：

式中 为SAR图像X1中顶点 附近3×3大小的块均值， 为其对数值，对应地， 为SAR图像X2中顶点 附近的块均值， 为对数值；

(5)Otsu阈值分类：

利用Otsu阈值分类方法，对(4)中变化度量结果CM进行分类，从而将变化度量结果CM分离为非变化类和变化类，获得变化检测结果图；

(6)输出变化检测结果。