1. 毕业设计（论文）主要目标：
改进CVA-EM的高分辨率遥感影像变化检测,提出一种新的滤波模板，替换原始灰度差分均值,提出一种改进EM的阈值自动确定方法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
基于CVA的遥感影像变化检测简单、直观、易操作，但传统线性滤波导致算法对噪声敏感且鲁棒性较差，因此在毕业设计中将提出一种新的滤波模板，替换原始灰度差分均值，使算法有效应对“伪变化”的干扰；同时提出一种改进EM的阈值自动确定方法，有效区分变化和未变化区域，提高变化检测精度。
3. 主要参考文献
| [1] Gu W, Lv Z, Hao M. Change detection method for remotesensing images based on an improved Markov random field[J]. Multimedia Toolsand Applications, 2017, 76(17): 17719-17734. [2] Gong M, Zhao J, Liu J, et al. Change detection insynthetic aperture radar images based on deep neural networks[J]. IEEEtransactions on neural networks and learning systems, 2016, 27(1): 125-138. [3]BovoloF, Bruzzone L. A detail-preserving scale-driven approach to change detectionin multitemporal SAR images [J]. Geoscience and Remote Sensing, IEEETransactions on, 2005, 43(12): 2963-2972. [4]李德仁. 利用遥感影像进行变化检测[J]. 武汉大学学报:信息科学版,2003, 28(S1):7-12. [5]洪梅. 主成分分析在遥感图像处理中的研究[J]. 网友世界云教育, 2014(18):14-14. [6]石善球. 一种面向对象的CVA变化检测方法[J]. 测绘与空间地理信息, 2017, 40(11):80-82. [7]李春干, 梁文海. 基于面向对象变化向量分析法的遥感影像森林变化检测[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3):77-84.
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