【摘 要】
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该文首先系统地研究了分类的基本精度,对于参/无参两大类算法进行了理论研究和实验;为了提高有参算法中参数估计的精度,对于参数估计进行了专门的研究,主要对混合分布下的EM/
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该文首先系统地研究了分类的基本精度,对于参/无参两大类算法进行了理论研究和实验;为了提高有参算法中参数估计的精度,对于参数估计进行了专门的研究,主要对混合分布下的EM/REM算法进行了比较分析;在利用像素的位置信息优化普通的ML分类方面,进行了利用上下文信息提高分类精度的实验:提出一种简单的门限法调整像素从属特性并取得了良好的效果,同时对常用的松弛法进行了研究;鉴于地理信息的模糊性,将向量量化器引入SAR图像分类,利用模糊理论,对用户定义类进行了模糊化,使其更符合SAR图像特征和地理信息,从而对分类结果进行了优化;由于相干斑影响,该文认为较大的区域相对于单个像素而言更具有统计意义.
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