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合成孔径图像分类,在军事和民事上具有重要意义。提出一种基于纹理特征提取与降维的合成孔径细微图像的分类算法。特征集包括图像的纹理特征。采用二维离散小波变换对其进行分析处理。最后,选择人工神经网络作为默认分类器。实验部分选择WML算法与HA算法作为对比算法,对不同的实测数据进行分类,本文提出的算法为94.94%精确度,高于WML的91.32%与HA的88.43%精确度。因此,本文算法优于WML与HA算法。