1.一种面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：选取两张多时相遥感影像图像，进行预处理，所述预处理包括遥感影像配准、辐射归一化；

S2：采用基于主成分分析与小波变换的影像融合方法，分析出多时相遥感影像图像所包含的隐含信息；

S3：构建多方向差分描述子以提取多时相遥感影像图像的中心像素的空间特征及光谱特征；

S4：采用灰度共生矩阵提取多时相遥感影像图像的纹理特征；

S5：采用基于相关性的特征融合策略，得到统一的变化强度差分影像；

S6：采用EM算法计算变化像素的阈值，得到二值检测结果。

2.根据权利要求1所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S2中，所述采用基于主成分分析与小波变换的影像融合方法，分析出多时相遥感影像图像的隐含信息的过程包括以下步骤：S21：对多时相遥感影像图像做主成分分析，得到n个主分量；

S22：将原始多时相遥感影像图像与所述n个主分量进行直方图匹配；

S23：采用小波变换，将原始多时相遥感影像图像与所述n个主分量进行融合，得到变换检测所需的数据。

3.根据权利要求1所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S3中，所述构建多方向差分描述子以提取多时相遥感影像图像中心像素的空间特征及光谱特征的过程包括以下步骤：S31：计算多时相遥感影像图像中心像素点邻域内的局部方差σ2；

S32：计算多时相遥感影像图像的整体方差σ12；

S33：采用如下公式选择相应模型的阶数r：

S34：计算多时相遥感影像图像中心像素与相邻像素的局部变化分量；

S35：通过欧式距离计算多时相遥感影像图像中心像素点(u,v)的灰度变化值。

4.根据权利要求3所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S34中，所述计算多时相遥感影像图像中心像素与相邻像素的局部变化分量包括：设r＝3，采用如下公式计算三阶模型中多时相遥感影像图像中心像素与8个相邻像素的局部变化分量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8：其中，x1为第n主分量中多时相遥感影像图像中心像素点(u,v)与相邻点 的灰度差异值，表示变化的概率； 为空域尺度参数，表示观测尺度的精度。

5.根据权利要求1所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S4中，所述采用灰度共生矩阵提取多时相遥感影像图像的纹理特征的过程包括以下步骤：S41：选取W个纹理特征统计量，所述纹理特征统计量包括：均值、同质性、对比度、差异性、熵，W＝5；

S42：GT,n(u,v)表示T时相的第n主分量中像素点(u,v)的纹理特征信息，分别表示T时相的第n主分量中像素点(u,v)的均值、同质性、对比度、差异性和熵；

S43：根据下述公式计算第n主分量中像素点(u,v)的纹理特征差异值Ln(u,v)：其中， 表示第一时相中，第n个主分量的第w个特征， 表示第二时相中，第n个主分量的第w个特征。

6.根据权利要求1所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S5中，所述采用基于相关性的特征融合策略，得到统一的变化强度差分影像的过程包括以下步骤：S51：采用如下公式计算第n主分量的归一化相关系数λn：其中，pn为第n主分量的相关系数，S为n个主分量相关系数之和；

S52：采用如下公式，根据相关系数的多特征融合策略计算第2时相中多时相遥感影像中心像素点(u,v)的最终灰度变化值M2(u,v)：其中，D2,n(u,v)表示第2时相中第n主分量的光谱特征差异值，Ln(u,v)表示第n主分量中多时相遥感影像中心像素点(u,v)的纹理特征差异值。

7.根据权利要求1所述的面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，其特征在于，步骤S6中，采用EM算法计算变化像素的阈值，得到二值检测结果的过程包括以下步骤：S61：基于EM算法进行参数估计，包括以下步骤：S611：定义多时相遥感影像图像的像素集合H＝{h1,h2,····hn}，hk为第k个像素；

S612：将集合H中的元素分为变化类wc、未变化类wn，并且wc、wn的条件概率密度函数服从高斯分布：采用如下公式，集合H中的所有元素构成由两个子高斯组成的混合分布：S613：采用如下公式，根据EM算法迭代求解变化类wc的p(wc)、 和 以及未变化wn的p(wn)、 和 参数：其中，t为迭代次数，初始值为k均值聚类的结果；

不断迭代直到连续两次迭代出的参数差值小于设定阈值；

S62：基于贝叶斯公式进行变化判断，包括以下步骤：S621：根据贝叶斯公式，得到后验概率计算式：S622：得到wc与wn的参数后，比较p(wc|hk)、p(wn|hk)：(1)若p(wc|hk)＞p(wn|hk)，则hk∈wc，判定该像素属于变化类；

(2)若p(wc|hk)≤p(wn|hk)，则hk∈wn，判定该像素属于未变化类。