【摘 要】
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传统的基于像素的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题，提出了一种基于区域相似度的图像地物分类方法。方
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院,空军工程大学信息与导航学院
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传统的基于像素的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题，提出了一种基于区域相似度的图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义相似度来描述区域之间的统计相似程度，并推导了其对应分布的解析表达式。最后，以图像区域为分类单元，基于最大区域一相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测图像的地物分类结果表明，该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法，且优于基于区域
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