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內容簡介： 《极化SAR影像超像素分割和面向对象分类方法》以提高全极化合成孔径雷达（SAR）影像处理速度及解译精度为目标，系统研究极化雷达基础理论及现有的极化SAR分割、分类方法，并提出新的算法。《极化SAR影像超像素分割和面向对象分类方法》内容包括：介绍极化SAR影像分割分类的研究动态；系统阐述雷达极化测量的基本理论；深入研究极化目标基本散射机制模型及其特点，在此基础上进一步研究极化目标分解理论及典型方法；参考光学图像分割中的数学算法，结合目前极化SAR影像分割算法细节信息保持效果差、分割速度慢等研究现状，对极化SAR数据的特点从距离量度、聚类中心初始化、后处理等方面进行改进，提出PoISLIC超像素分割算法；将RBM算法和AdaBoost框架结合，一方面利用面向对象的思想克服极化SAR影像中相干斑噪声的影响并加快处理速度，另一方面利用基于深度学习模块的多分类器集成框架克服极化SAR影像中地物目标散射机理复杂、单一分类器难以实现高精度分类的问题，建立RBM-AdaBoost算法。

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