雷达图像处理：增强与干扰抑制实战

本次大作业主要涉及数字图像处理在雷达图像增强与射频干扰抑制方面的应用，具体围绕MATLAB编程展开。作业针对的是西安电子科技大学的大四学生，旨在帮助他们理解和掌握数字图像处理的基本概念和技术。 首先，学生需要通过MATLAB的`load`函数读取雷达图像数据，这些数据是复数形式，其中实部和虚部分别表示正交的两路信号。使用`imagesc`函数展示原始图像，并通过`colormapgray`调整颜色映射，以便观察图像特征。在观察到的原始图像中，存在明显的周期噪声（横线）和山脊状条纹。 为了提高图像质量并抑制射频干扰，学生进行了对数变换，通过`log`函数压缩了图像的动态范围，这有助于减少噪声的影响。使用`abs`函数获取对数变换后的图像，并进一步分析噪声分布情况。 在频域分析中，学生利用`fftshift`函数将直流分量移至中心，便于识别噪声位置。发现噪声主要集中在频域图像的竖直方向，而水平方向相对清晰。通过观察中心竖直线频谱，识别出95和160附近的峰值，这是射频干扰的主要频率区域。 接下来，设计巴特沃斯陷波滤波器，这是一种常用的抗干扰技术。通过计算二维网格上的距离并创建滤波器系数，构建出陷波器图像。滤波器的设计目标是有效地抑制噪声，同时保持信号完整性。学生绘制了两个滤波器图像（H1和H2），并通过它们的组合形成最终的滤波器H3。 在滤波器应用到频谱图像上，学生利用频域乘积与时域卷积的关系，通过`fft2`、`fftshift`和`ifft`函数操作，实现滤波后的频域图像。`imshow`函数展示了滤波后图像，使用对数尺度来更好地呈现细节变化。 总结来说，这个大作业涵盖了数字图像处理中的基础步骤，如图像读取、预处理、频域分析、滤波器设计以及图像重建，让学生通过实践掌握了如何在实际雷达图像处理中应对射频干扰和提升图像质量的技术。同时，MATLAB作为工具，提供了一个强大的平台来实施这些复杂的数据处理和分析操作。