極化SAR圖像分類與分類器的回歸實現(xiàn).pdf

1、本論文中包含模式識別中分類問題的兩大方面研究內(nèi)容：
　　 Ⅰ.分類技術(shù)的具體應(yīng)用研究；
　　 Ⅱ.分類技術(shù)本質(zhì)機制的探索，提出一種分類的回歸實現(xiàn)途徑。
　　 第一部分工作為：極化SAR圖像特征分析與目標分類算法研究，提出了極化相干矩陣中極化信息的特征值表示方式，構(gòu)建了以特征值為研究對象的極化SAR圖像分類算法框架。主要工作包含：
　　 1)展開極化相干矩陣特征值在極化散射信息表示的研究，通過實驗驗證了特征

2、值在異類散射體的極化信息表示的可行性；
　　 2)展開對極化SAR圖像中特征之間的互補性和有效性分析、為極化SAR圖像中極化信息表示的特征選擇提供理論依據(jù)；
　　 3)提出了基于特征值分析的極化SAR圖像分類系統(tǒng)解決方案，取得良好實驗結(jié)果，建立了通過特征值實現(xiàn)對極化SAR圖像中極化信息表示的可行性模型。
　　 該部分工作對極化SAR圖像理解的主要意義在于(1)對極化SAR圖像的特征進行了系統(tǒng)深入地分析，并通過實驗

3、仿真從理論上給出了一些關(guān)于極化SAR圖像特征方面有指導意義的結(jié)論；(2)深入地分析特征值在極化SAR圖像分類中的作用以及應(yīng)用，揭示出特征值在極化信息表示中所蘊含的巨大潛能及其應(yīng)用價值。
　　 第二部分工作為：分類的回歸實現(xiàn)途徑。通過對分類器在分類過程的認識與分析，從中提煉出分類過程中特征之間的約束關(guān)系，并通過回歸的方式對這種約束關(guān)系進行了表達，實現(xiàn)了從分類問題到回歸問題轉(zhuǎn)換的一種可能實現(xiàn)途徑。
　　 該部分探索性工作的意