问题：[题]

题目：基于广义最大似然比的SAR图像分割与目标检测

合成孔径雷达已经广泛地运用于成像系统中。随着SAR成像系统和成像技术的发展，获取了大量的SAR图像数据，应用这些图像数据需要先对数据进行解译。图像处理是图像解译的重要步骤，主要包括图像分割、目标检测和边缘检测。因为图像的分割、目标检测和边缘检测具有相似的特性，本文尝试着采用基于广义最大似然比的方法来解决这些问题。首先，本文研究了基于广义最大似然比的SAR图像边缘检测。先是简单地介绍了广义最大似然比理论，再介绍了如何将其应用于SAR图像的边缘检测。提供了两种边缘检测器，滑动窗口中心边缘(SWCE)检测器和固定窗口滑动边缘(FWSE)检测器，对两种边缘检测器的性能进行了分析。实验结果表明，在相同的参数配置下，SWCE检测器将获得比FWSE检测器更高的总体检测率，而后者能获得比前者更好的定位精度。另外，论文还讨论了边缘检测器的固有缺陷以及改进的方法。其次，本文研究了基于广义最大似然比SAR图像目标检测，包括单一图像和同一场景多幅子图像的目标检测。单一图像目标检测通过判断待检测像素和参考像素是否属于同一类来判决是否为目标。对于多幅图像目标检测，先对SAR图像进行高斯化处理，再根据判断准则进行检测判断，并讨论了场景的相关性和信噪比对目标检测性能的影响。实验结果表明，检测率会随着信噪比的提高和参考窗口的变大而提高。最后，本文研究了基于广义最大似然比和区域合并理论的SAR图像分割。基于区域合并理论的图像分割包含两个影响最终分割结果的重要因素：初始分割和合并准则。初始分割必须保证区域为均匀区域并具有正确统计特性，合并准则应当能够正确地描述图像数据的统计特性。另外，实验结果表明，合并顺序也会影响分割的性能。