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根据我国SAR图像发展的现状和应用需要，论文重点开展了高分辨率SAR图像地物分类方面的研究。具体内容为：研究了SAR的成像算法以及RCS恢复、运用多种算法提取了高分辨率SAR图像地物分类的有效特征、采用模糊C均值算法和神经网络进行地物分类的研究。研究的目的是建立交互式的SAR图像辅助判读系统和为图像解译提供多种辅助信息。
论文的主要研究成果有：
第一：对成像算法、降斑算法进行研究，分析比较了它们的优缺点并且着重分析了它们对分类精度的影响；
第二：基于小波、分形理论等多种特征提取算法的研究，对不同特征的适应情形进行了实验研究，并且提出了基于统计特征的综合特征提取算法，提高了图像分类的准确率；
第三：对神经网络在高分辨率图像中的适应性进行了研究，并且提出基于不同特征模型的多种特征相结合的特征向量，提高了网络的分类性能。