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     本發(fā)明公開了一種基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索方法，主要解決現(xiàn)有SAR圖像檢索方法檢索時間長和檢索精度低的問題。其檢索過程包括：建立SAR圖像庫{I1，I2，…，Ik}，并挑選相對紋理均勻、易識別的SAR圖像{I1，I2，…，Il}；提取所有圖像的特征向量{f1，f2，…，fn}；將挑選出的SAR圖像{I1，I2，…，Il}分成{c1，c2，…，cm}類，并用對應的特征向量作為訓練樣本，訓練高斯混合模型；用訓練好的高斯混合模型，對整個圖庫{I1，I2，…，Ik}分類，得到具有類標的圖像庫；對用戶輸入的查問圖像I′，提取其特征向量f′，并用訓練好的高斯混合模型進行分類得到其類別數(shù)ci；計算查詢圖像I′與圖庫中ci類的所有圖像的區(qū)域綜合特征的相似距離，并依照該距離從小到大的順序返回用戶需要數(shù)量的圖像。本發(fā)明具有檢索速度快檢索精度高的優(yōu)點，可用于大量SAR圖像的檢索。