贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s

WiFi-移动-识别 使用 WiFi CSI 信息来识别运动

混合的SAR图像变化检测方法混合的SAR图像变化检测方法

SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现，由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰，从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法，根据对数比法和均值比法的各自特点，构造了一种新的差异图生成方法，并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进，来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明，与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比，提出的算法具有较高的检测精度，不但能有效地抑制噪声影响，同时能较好地保留图像细节信息。

很好的图像变化检测的程序，有利于对图像操作的理解

介绍了一特别是基于treelet特征融合的遥感图像变化检测方法，内部含有MATLAB代码

IDRISI是遥感与地理信息系统结合应用的系统，系统包括遥感图像处理、地理信息系统分析、决策分析、空间分析、土地利用变化分析、全球变化监测、时间序列分析、适宜性评价制图、地统计分析、元胞自动机土地动态变化趋势预测、图像分割、不确定性管理、生物栖息地评估等300多个实用而专业模块，这一软件集地理信息系统和图像处理功能于一体，依托克拉克大学研究计划的大力支持，为众多相关应用领域提供有力的研究与开发工具。尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。

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生成差异图，用于变化检测，包含比值法、差值法、均值比算法等

A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images 深度监督影像融合网络DSIFN用于高分辨率双时相遥感影像变化检测 Official implement of the Paper：A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images. If you find this work helps in your research, please consider citing: 论文《A deeply supervised image fusio