小波变换在雷达图像处理中的应用研究

"该资源是一篇由大连海事大学研究生杨娜撰写的硕士学位论文，主题聚焦于基于小波变换的雷达图像处理。论文探讨了如何利用小波分析理论来提升雷达数据处理系统的性能，特别是针对雷达信号的去噪、目标检测和图像边缘检测等方面。作者在分析航海雷达信号特性和小波变换噪声特性后，选择了合适的小波基和尺度进行去噪处理，实验表明haar小波在特定尺度下能有效处理雷达回波信号和图像的噪声。此外，论文还提出了一种多尺度自适应阈值边缘检测算法，结合滑窗检测技术来改进目标边缘检测的精度。最后，论文讨论了基于DSP的系统硬件设计，为在实际雷达数据处理系统中应用小波变换算法提供了基础。" 这篇论文深入研究了小波变换在雷达图像处理中的应用，具体涉及以下关键知识点： 1. **小波变换**：小波分析是一种数学工具，因其多分辨率分析特性而在图像处理、数据压缩和非线性分析中广泛应用。它能同时提供时间和频率的信息，适合处理局部特征。 2. **雷达图像处理**：在雷达数据处理系统中，小波变换被用于去除雷达信号中的噪声，提升目标检测的准确性和雷达的性能，这对于保障海上交通安全至关重要。 3. **去噪处理**：通过选择合适的小波基和尺度（如尺度为4的haar小波），可以有效地对雷达回波信号进行去噪，提高信号质量。 4. **图像增强**：多尺度方法用于增强雷达图像，提高目标的可识别度，这有助于后续的边缘检测。 5. **边缘检测**：采用多尺度自适应阈值边缘检测算法，结合滑窗检测技术，可以更精确地检测雷达图像中的目标边缘，解决了目标可能分裂的问题。 6. **系统实现**：论文还探讨了基于DSP（数字信号处理器）的系统硬件设计，包括数据传输和存储，为在实际系统中实施小波变换的雷达图像处理算法提供了硬件基础。 7. **应用前景**：这些研究不仅可以直接应用于雷达图像处理实践，还为未来雷达数据处理系统的设计和优化提供了理论支持和实际指导。 关键词涵盖了小波变换、图像增强、边缘检测和滑窗检测等核心概念，强调了论文研究的焦点和贡献。