基于小波变换的雷达图像处理

宋廷　李伟　于蕾

摘 要

在利用雷达系统探测目标的时候，其关键功能就是利用信号进行目标检测，而这方面的功能对于雷达的数据处理是最关键的部分，也就是对于雷达探测目标而言，一定要具备其完备的数据处理系统。信号的目标检测不仅可以提高其探测能力，同时也可以提高其性能。随着行业的快速发展，小波变换理论收获诸多成绩，在图像处理以及数据压缩等方面得到了非常广泛的应用。本文主要是针对雷达系统在进行数据处理的过程中，涉及的图像处理的相关功能进行探究，例如：去噪、检测边缘以及增强等方面。这项研究对日后图像处理以及数据处理意义深远。

【关键词】图像处理 增强 边缘检测 小波变换

在当今社会的快速发展中，应用数学的应用范围越来越广泛，对于小波的分析是应用中的典型。本章中对于小波变换的分析主要是应用到雷达对于图像进行处理方面的一个研究，是在频率域中对一些信号进行分析，通过不同的频率分别对所产生信号的元素进行分析、探究。为了能够获取有效信息，可以分别在信号高频和低频部分进行分辨，高频时可以获取时间精确的分辨率，而低频时可以获得频率精确的分辨率。小波变换的算法是一种利用 Mallat为基础的算法，小波可以将信号进行分解，同时也可以将观测信号进行分解，其他信号进行重构，进而获取噪声的观测信号，另外，通过扩大放大的倍数，就可以观测到更为小的信号，精度更加精确。

1 实现雷达的数据处理所需的必要条件

在雷达系统中，其信号处理系统作为其关键部位，能够对图像增强以及目标检测发挥重要作用，不仅能够提供非常多的信息，还能有助于进行目标检测。雷达信号处理系统的核心就是数字处理器，简称DSP，它不仅可以大幅提升雷达性能以及处理的可靠性，也可以让体积缩小，功耗降低。为了满足当前科技迅猛发展的速度，雷达系统的发展目标为功能性强、适应性高以及模式种类多。由数字信号处理器组成的系统侧重于编程，因为这样就可以将信号进行处理，而DSP的特点是高速、低功率、能够编程等优势，这恰好体现了雷达系统的发展目标。雷达系统的功能性多样，可以对目标的位置以及参数进行测定，而且还能有助于分析其威胁程度，然后将信息传递到信息中心。雷达系统的硬件设计复杂程度低，从而促进其兼容性和灵活性。

2 简述雷达信息处理系统的工作原理

在雷达信息处理系统进行工作的时候，第一步要进行采集和存储雷达回波，要采用数字化的形式进行，然后再抑制杂波的实施，第三步是录入视频数据，将数据传递给计算机，最后进行跟踪显示。对于雷达系统来说，信号处理的基础是杂波抑制和雷达回波信号，作用非常重要。雷达系统工作的前提就是利用杂波抑制来处理回波中的杂波，核心是利用A/D转化雷达输出的回波信号，并且要完成二维存储，保证距离和方位正确。

3 雷达信号和小波变换所产生的雷达图像

雷达信号容易受到干扰，大多来自杂波，比如雨雪、内部的噪音以及同频干扰等等因素干扰。针对以上的这种问题，可以提前对进行进行有效提取，在进行信号分析。以往的手段是利用带通或是低通的滤波器，为了对信号的变化进行分析，可以利用傅立叶来进行分析，主要是把信号反映到频域之中再进行分析，这样的话，不能讲噪声和高频进行有效的区分，同时，信号的位置也会变得模糊。而小波分析主要的作用就是，将信号突变和噪声进行有效区分，这样就可以对此进行广泛的推广，再借助杂波的尖锐性，为保证杂波抑制信号也能够保持该特性，不让信号的小目标出现被平滑的情况，在杂波抑制的时候，通常用硬阈值的办法处理问题。所以在理论和仿真实验的时候，对硬阈值的处理会比对软阈值的处理手段好，同时以往的预处理手段虽可以体现图像信噪比以及空间分辨率二者间的矛盾，但其低通滤波平滑了噪声亦使其边缘变得模糊，而高通滤波虽可增强边缘却能导致噪声被放大。增强技术虽不可丰富图像数据所包含的信息，但能够显现出一些特定的特征，从而能有效克服视觉模糊以及圖像对比度不足等缺陷，使得处理以后的信息更方便目标识别，这对特定的应用而言也十分有利。通常而言，图像增强的目标是提升其视觉的效果。有两种较好的方法能够获得良好的效果，分别是频域滤波和空域滤波，但是在增强图像的时候，大多会出现较严重的负反应。结合对不同位置的需求，在方向上系数的值会在分量的有所不同，以使某些有用的分量被放大而某些不太需要的分量会减小。通过这种方式能够最大限度消除负面。故而，在进行图像增强的时候，需要将图像的边缘和噪声进行有效区分，然后按照实际需求来增强图像的边缘细节。但是这些功能的实现，可以借助一些功能比较强大的函数来实现如上，进而来实现图像增强和去噪的工作。

4 结论

总而言之，在处理雷达图像的时候，可以运用小波变换的边缘提取的这种算法，利用编程语言编程来完成实现。在将来的发展中，还会随着科技以及研究的深入，图像处理技术不断的得到优化、改进，运用小波变换进行图像边缘检测的理论也必将会不断进步。文章中通过对比能够发现，我们采用小波和形态学相结合的这种算法，可以对边缘加以增强，即便是在较大噪声的干扰下，同样可以看见清晰、准确以及连贯的图像。

参考文献

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作者单位

1.哈尔滨工程大学 黑龙江省哈尔滨市 150001

2.中国人民解放军94503部队 山东省济南市 250117