摘要：提出广义多分辨似然比（generalized multiresolution likelihood ratio，简称GMLR）的概念，给出其Bayes准则下的假设检验和判别准则。GMLR能融合待判别信号的多个特征量，增大不同信号的区分度，所以能更精确地对信号进行判别分析。在SAR（synthetic aperture radar）图像分割的应用背景中，首先用弃除图像冗余信息，减小计算量的Bootstrap样本得到GMLR的原假设和备择假设参数的极大似然估计，然后检测GMLR的分割阈值，最后对森林和草地组成的模拟图像和真实SAR图像分割，证明该方法是SAR图像分割的一个有效途径。

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