为什么通过对两个时像的特征做差来判断变化区域并没有很明显的尺度变化在里边会导致变化检测精度降低

### 回答1：
根据经验，两个时刻的特征信息在尺度上可能会有些微差异，这是由于不同时间拍摄或采集的图像或视频中包含的物体或场景尺度大小不同，或者由于图像传感器的参数不同，导致图像特征尺度发生变化。因此，如果只是简单地对两个时刻的特征做差来判断变化区域，可能会忽略这些尺度变化，导致变化检测精度降低。为了解决这个问题，需要采取一些特征缩放或特征金字塔技术来适应不同尺度下的变化检测。

### 回答2：
通过对两个时像的特征做差来判断变化区域，可以提取出两个时相之间的差异信息。然而，如果变化区域中存在明显的尺度变化，即物体的大小发生了明显的变化，那么仅仅用两个时相的特征做差就无法很好地判断变化的精确位置和范围，从而导致变化检测的精度降低。

尺度变化是指物体的大小在两个时相之间发生了改变。在变化检测中，两个时刻的图像可能存在不同分辨率的问题，例如，有的图像可能是高分辨率图像，而另一个图像可能是低分辨率图像。在这种情况下，如果两个时相的图像尺度相差较大，仅仅通过对特征像素进行差异化计算，很容易忽略尺度变化带来的细节信息。

此外，尺度变化还可能导致变化区域的变形和形状改变。例如，一个物体在前后两个时相中发生了尺度变化，可能会变得更大或者更小，同时形状也可能发生变化。如果仅仅通过对特征像素的差异进行判断，可能无法准确地捕捉到变化区域的形状和结构变化，从而导致变化检测的精度降低。

为了解决这个问题，可以采用多尺度的变化检测方法，通过提取图像的多个尺度特征进行差异化计算，以更好地捕捉不同尺度变化带来的信息，并提高变化检测的精度。此外，还可以结合其他的图像处理和机器学习方法，如图像分割、特征选择和分类器设计等，来提高变化检测的准确性和稳定性。

### 回答3：
通过对两个时相的特征进行差值计算来判断变化区域，即通过计算两个时相之间的差异来判断哪些地方发生了变化。然而，这种方法在某些情况下可能会导致变化检测精度降低，主要原因如下：

1.尺度不一致：两个时相的特征可能存在尺度不一致的情况，即两个时相相同地物在不同时期的观测值存在较大差异。这样一来，对两个时相的特征做差可能会导致大部分地区都被误判为变化区域，从而导致变化检测精度降低。

2.灰度变化：在图像变化检测中，常常使用的特征是图像的灰度值。然而，图像灰度值受到许多因素的影响，如光照条件、传感器响应等，使得同一个地物在不同时期的灰度值可能有较大差异。这样一来，对两个时相的灰度值做差可能会受到这些非变化因素的干扰，造成误差积累和变化检测精度降低。

3.特征表达不一致：两个时相的特征表达可能存在差异，即同一个地物在不同时期的特征表示方式有所不同。例如，在遥感影像中，一个地物可能在第一幅图像中以红色表示，在第二幅图像中以绿色表示。这样一来，对两个时相的特征做差可能会导致特征差异的放大，从而使变化区域检测的精度降低。

综上所述，通过对两个时相的特征做差来判断变化区域可能会受到尺度不一致、灰度变化和特征表达不一致等因素的影响，从而导致变化检测精度降低。因此，在进行变化检测时，需要采用综合考虑多种因素的方法，以提高变化检测的精度和可靠性。