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提出SAR（Synthetic Aperture Radar）图像的空间变化混合多尺度自回归（Spatially Variant Mixture Multiscale Auto Regressive，SVMMAR）模型方法，该模型不仅能刻画SAR图像的空间变化性，而且利用了SAR图像多尺度序列的统计特性；采用的分类器是像素标号的极大似然估计，细化的同时简化了传统Bayes分类器；该模型无需预先抑制斑点噪声，就能获得精确分割结果；并且理沧上证明了在图像粗尺度确定分类个数的合理性，在此基础上提出一种在粗尺度确