摘要：为提高含噪声SAR（合成孔径雷达）图像的目标识别能力，提出基于机器学习的图像噪声抑制技术的研究思路。该思路通过问题估计，为舍噪声图像获得清晰的输出景物，从而生成一个与含噪声图像相符合的增强的合成景物世界。该技术以马尔可夫网络为体系，根据图像与景物、景物与景物之间的联系来确定网络上的信息传递规则，从大量的训练事例中学习并获得网络参数，利用贝叶斯方法为原图像找到理想的后验概率，生成一个清晰的超分辨率结果图。

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