1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)圖像處理是近幾年發(fā)展起來的新興學(xué)科，也是與當(dāng)今國民經(jīng)濟發(fā)展和國防建設(shè)密切相關(guān)的一個重要學(xué)科。近十年來我國對SAR的研制給予了大量的投入，在獲取SAR數(shù)據(jù)方面有了長足的進展。然而，國內(nèi)外在SAR圖像后處理與解譯方面的研究進展相對緩慢，相對于光學(xué)圖像的研究，還有很大的差距。本論文以SAR圖像分類為應(yīng)用背景，結(jié)合隨機投影理論，對機器學(xué)習(xí)中無監(jiān)督分類的譜聚類算法進行了研究

2、，提出了自己的新方法—基于隨機投影和改進譜聚類的分類算法，針對SAR地物在圖像觀測域的分類問題，利用隨機投影變換對待分類數(shù)據(jù)集進行一維隨機觀測，然后使用改進譜聚類算法在簡化了的數(shù)據(jù)空間中實現(xiàn)了SAR地物的分類，提出的方法成功地應(yīng)用于了SAR圖像典型地物的分類之中。本論文主要工作概括如下：
　　(1)提出了一種基于隨機投影和改進相似性測度譜聚類的SAR地物分類方法。該算法引入隨機變換方法，對初始數(shù)據(jù)集進行降維，并定義了一個依賴于數(shù)據(jù)

3、特性的相似性測度改進譜聚類算法。實驗表明，該方法得到了較好的分類效果。
　　(2)提出了一種基于隨機投影和改進NJW算法的SAR地物分類方法。該算法對待聚類數(shù)據(jù)集進行一維隨機觀測，然后引入對初始值不敏感的k調(diào)和均值算法改進的NJW算法，最后在簡化了的數(shù)據(jù)空間中進行SAR地物分類。實驗表明了該方法執(zhí)行效率高，并且提高了分類的準確性。
　　(3)提出了一種基于隨機投影和小波獨立分量分析的SAR地物分類方法，該算法通過小波獨立分量