该论文探讨了前人提出的卷积神经网络CNN和超像素方法相结合进行区域级图像分类的优缺点。指出该方法与按像素分类相比，基于区域的算法可以探索像素之间的空间关系，从而可以减少某些像素级别的分类错误。但是，该方法没有考虑超像素区域之间的空间约束，这可能会限制这些算法的性能。因此该论文提出了基于RCC-MRF（区域分类置信度的马尔可夫随机场）的区域级SAR图像分类算法，该算法利用了超像素区域之间的深度特征和空间约束，可以减少某些区域级别的分类错误。
卷积神经网络：
超像素：
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