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针对SAR图像具有斑点噪声强和目标特征差异小的特点，通过研究地物特征，提出一种基于C均值和支持向量机（Support Vector Machine）的SAR图像目标分类算法。该算法的前端在特征空间运用C均值聚类算法，有效抑制斑点噪声；后端在图像空间运用支持向量机分类器，提高分类精度。实验结果表明该分类算法能够减少SVM的特征维数，具有较好的分类性能。