基于小波變換的雷達(dá)圖像處理

宋廷　李偉　于蕾

摘 要

在利用雷達(dá)系統(tǒng)探測目標(biāo)的時候，其關(guān)鍵功能就是利用信號進(jìn)行目標(biāo)檢測，而這方面的功能對于雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理是最關(guān)鍵的部分，也就是對于雷達(dá)探測目標(biāo)而言，一定要具備其完備的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。信號的目標(biāo)檢測不僅可以提高其探測能力，同時也可以提高其性能。隨著行業(yè)的快速發(fā)展，小波變換理論收獲諸多成績，在圖像處理以及數(shù)據(jù)壓縮等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用。本文主要是針對雷達(dá)系統(tǒng)在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，涉及的圖像處理的相關(guān)功能進(jìn)行探究，例如：去噪、檢測邊緣以及增強(qiáng)等方面。這項研究對日后圖像處理以及數(shù)據(jù)處理意義深遠(yuǎn)。

【關(guān)鍵詞】圖像處理 增強(qiáng) 邊緣檢測 小波變換

在當(dāng)今社會的快速發(fā)展中，應(yīng)用數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍越來越廣泛，對于小波的分析是應(yīng)用中的典型。本章中對于小波變換的分析主要是應(yīng)用到雷達(dá)對于圖像進(jìn)行處理方面的一個研究，是在頻率域中對一些信號進(jìn)行分析，通過不同的頻率分別對所產(chǎn)生信號的元素進(jìn)行分析、探究。為了能夠獲取有效信息，可以分別在信號高頻和低頻部分進(jìn)行分辨，高頻時可以獲取時間精確的分辨率，而低頻時可以獲得頻率精確的分辨率。小波變換的算法是一種利用 Mallat為基礎(chǔ)的算法，小波可以將信號進(jìn)行分解，同時也可以將觀測信號進(jìn)行分解，其他信號進(jìn)行重構(gòu)，進(jìn)而獲取噪聲的觀測信號，另外，通過擴(kuò)大放大的倍數(shù)，就可以觀測到更為小的信號，精度更加精確。

1 實(shí)現(xiàn)雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理所需的必要條件

在雷達(dá)系統(tǒng)中，其信號處理系統(tǒng)作為其關(guān)鍵部位，能夠?qū)D像增強(qiáng)以及目標(biāo)檢測發(fā)揮重要作用，不僅能夠提供非常多的信息，還能有助于進(jìn)行目標(biāo)檢測。雷達(dá)信號處理系統(tǒng)的核心就是數(shù)字處理器，簡稱DSP，它不僅可以大幅提升雷達(dá)性能以及處理的可靠性，也可以讓體積縮小，功耗降低。為了滿足當(dāng)前科技迅猛發(fā)展的速度，雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展目標(biāo)為功能性強(qiáng)、適應(yīng)性高以及模式種類多。由數(shù)字信號處理器組成的系統(tǒng)側(cè)重于編程，因為這樣就可以將信號進(jìn)行處理，而DSP的特點(diǎn)是高速、低功率、能夠編程等優(yōu)勢，這恰好體現(xiàn)了雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展目標(biāo)。雷達(dá)系統(tǒng)的功能性多樣，可以對目標(biāo)的位置以及參數(shù)進(jìn)行測定，而且還能有助于分析其威脅程度，然后將信息傳遞到信息中心。雷達(dá)系統(tǒng)的硬件設(shè)計復(fù)雜程度低，從而促進(jìn)其兼容性和靈活性。

2 簡述雷達(dá)信息處理系統(tǒng)的工作原理

在雷達(dá)信息處理系統(tǒng)進(jìn)行工作的時候，第一步要進(jìn)行采集和存儲雷達(dá)回波，要采用數(shù)字化的形式進(jìn)行，然后再抑制雜波的實(shí)施，第三步是錄入視頻數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳遞給計算機(jī)，最后進(jìn)行跟蹤顯示。對于雷達(dá)系統(tǒng)來說，信號處理的基礎(chǔ)是雜波抑制和雷達(dá)回波信號，作用非常重要。雷達(dá)系統(tǒng)工作的前提就是利用雜波抑制來處理回波中的雜波，核心是利用A/D轉(zhuǎn)化雷達(dá)輸出的回波信號，并且要完成二維存儲，保證距離和方位正確。

3 雷達(dá)信號和小波變換所產(chǎn)生的雷達(dá)圖像

雷達(dá)信號容易受到干擾，大多來自雜波，比如雨雪、內(nèi)部的噪音以及同頻干擾等等因素干擾。針對以上的這種問題，可以提前對進(jìn)行進(jìn)行有效提取，在進(jìn)行信號分析。以往的手段是利用帶通或是低通的濾波器，為了對信號的變化進(jìn)行分析，可以利用傅立葉來進(jìn)行分析，主要是把信號反映到頻域之中再進(jìn)行分析，這樣的話，不能講噪聲和高頻進(jìn)行有效的區(qū)分，同時，信號的位置也會變得模糊。而小波分析主要的作用就是，將信號突變和噪聲進(jìn)行有效區(qū)分，這樣就可以對此進(jìn)行廣泛的推廣，再借助雜波的尖銳性，為保證雜波抑制信號也能夠保持該特性，不讓信號的小目標(biāo)出現(xiàn)被平滑的情況，在雜波抑制的時候，通常用硬閾值的辦法處理問題。所以在理論和仿真實(shí)驗的時候，對硬閾值的處理會比對軟閾值的處理手段好，同時以往的預(yù)處理手段雖可以體現(xiàn)圖像信噪比以及空間分辨率二者間的矛盾，但其低通濾波平滑了噪聲亦使其邊緣變得模糊，而高通濾波雖可增強(qiáng)邊緣卻能導(dǎo)致噪聲被放大。增強(qiáng)技術(shù)雖不可豐富圖像數(shù)據(jù)所包含的信息，但能夠顯現(xiàn)出一些特定的特征，從而能有效克服視覺模糊以及圖像對比度不足等缺陷，使得處理以后的信息更方便目標(biāo)識別，這對特定的應(yīng)用而言也十分有利。通常而言，圖像增強(qiáng)的目標(biāo)是提升其視覺的效果。有兩種較好的方法能夠獲得良好的效果，分別是頻域濾波和空域濾波，但是在增強(qiáng)圖像的時候，大多會出現(xiàn)較嚴(yán)重的負(fù)反應(yīng)。結(jié)合對不同位置的需求，在方向上系數(shù)的值會在分量的有所不同，以使某些有用的分量被放大而某些不太需要的分量會減小。通過這種方式能夠最大限度消除負(fù)面。故而，在進(jìn)行圖像增強(qiáng)的時候，需要將圖像的邊緣和噪聲進(jìn)行有效區(qū)分，然后按照實(shí)際需求來增強(qiáng)圖像的邊緣細(xì)節(jié)。但是這些功能的實(shí)現(xiàn)，可以借助一些功能比較強(qiáng)大的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)如上，進(jìn)而來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)和去噪的工作。

4 結(jié)論

總而言之，在處理雷達(dá)圖像的時候，可以運(yùn)用小波變換的邊緣提取的這種算法，利用編程語言編程來完成實(shí)現(xiàn)。在將來的發(fā)展中，還會隨著科技以及研究的深入，圖像處理技術(shù)不斷的得到優(yōu)化、改進(jìn)，運(yùn)用小波變換進(jìn)行圖像邊緣檢測的理論也必將會不斷進(jìn)步。文章中通過對比能夠發(fā)現(xiàn)，我們采用小波和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的這種算法，可以對邊緣加以增強(qiáng)，即便是在較大噪聲的干擾下，同樣可以看見清晰、準(zhǔn)確以及連貫的圖像。

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作者單位

1.哈爾濱工程大學(xué) 黑龍江省哈爾濱市 150001

2.中國人民解放軍94503部隊 山東省濟(jì)南市 250117