气象雷达信号处理的matlab仿真研究及DSP实现

李彦昭

中国民用航空西北地区空中交通管理局甘肃分局 甘肃 兰州 730030

引言

现代社会已经是一个高度信息化的时代，在日常生产生活中，人们所能接触到的信息，视觉信息能占到90%以上，视觉信息就是通过人眼观测到的信息，也就是图像信号，因此图像信号处理的重要性不言而喻。

1 数字滤波器与MATLAB介绍

1.1 数字滤波器的特点与分类

数字滤波器是指根据事先制定的程序完成运算，由数字计算机对数字信号加以处理过程，数字信号处理器是它的基础。

通用计算机的优点是可随时编写程序对信号进行处理，但其缺点是信息处理质量不高，且效率较慢。专用的计算机芯片可以根据计算方式制成对应集成电路，给予简单数据输入后便能完成计算，缺点是功能具有专一性，不可轻易改变[1]。因此现代电子产品的首选，是一种可编程的计算机芯片，可将所需功能与程序相对应，具有一定的灵活性。通过添加AD转换器和DA转换器，还可实现对模拟信号的处理。

1.2 MATLAB简介

MATLAB是公司MathWorks开发的一种强大而简单的语言，它集成了3个基本功能：数值计算、符号计算和图形可视化。MATLAB包括一个主包，里面包含数百个内置函数和30多个工具包（Toolbox）。工具包可以分为功能工具包和主题工具包。

2 图像增强原理与方法

2.1 图像噪声

对于图形信号而言，噪声是非常严重的一种干扰。在信号传输过程中，信道、设备、环境等多方面因素会互相干扰，造成信号的丢失、失真等。噪声的分类一般有以下3种。

2.1.1 加性噪声，又称热噪声、散弹噪声等。这种噪声具有普遍性，与图像信号互相叠加，无论信号是否存在，加性噪声都存在。

2.1.2 乘性噪声，一般是作为传输载体的信道不理想导致。与图像信号同时出现，同时消失，具有相乘的关系。

2.1.3 量化噪声一般是在图像信号量化的过程中存在偏差，通过接收器接收后，反映出的误差。

2.2 空间域的点运算

通过对输入图像信号上的像素点进行修改，即可实现对图像信号的改变，这就是空间域的点运算，包括灰度变换和直方图修正两种方式[2]。

2.2.1 灰度变换。

图1 图像信号灰度变换

通过将图像的灰度区间进行线段分割，可以使某一块灰度变化突出，这种变换被称为线性变换。如图2所示。

图2 图像信号线性变换

2.2.1.2 灰度非线性变换。使用对数函数、指数函数可实现对图像信号的灰度非线性变换。

2.2.1.2.1 对数变换。对数变换的目的是将低值的灰度变换增强，进而是图像细节更加清晰。其本质是对底值灰度进行扩展，对高值灰度进行压缩。其一般公式为：

2.2.1.2.2 指数变换。指数变换，其一般公式为：

式中，参数a,b,c可调整曲线位置和形状，如图3所示。

图3 图像信号指数变换

2.2.2 直方图修正。

2.2.2.1 直方图均衡化。直方图均衡化，即增强动态范围偏小的图像反差。假定变换函数为：

2.2.2.2 直方图规定化。直方图规定化是为了使一种图像信号变为所规定的直方图，而对图像信号进行变换增强[3]。

3 图像增强设计

目前常用的图像信息增强技术按照所处理的空间不同，分为基于变化域的方法和基于图像域的方法[4]。第一种，在图像的变化范围内对图像进行间接操作；第二种，直接在图像所在的空间进行直接操作，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作。

空域增强方法可表示为：

式中，f（x，y）为增强前的图像，g（x，y）为增强后的图像，EH代表增强过程。

3.1 空域变换增强

3.1.1 增强对比度。图像各部分的反差不同，因此对比度不同，而提高对比度其实就是提高了原图像的各组成部分的反差。实践过程中采用改变原图中某二种灰度值间的动态范围来完成的。

3.1.2 图像求反。通过对图像灰度值翻转，可以实现图像的求反，简单来说就是将白色变黑，黑色变白。

3.2 空域滤波增强

通常情况下，一张图像的像素的领域中除自身外还包括其他像素。所以说，图像的像素邻域要比该像素大。在这种情况下，g(x,y)在(x,y)位置处的值不仅取决于f(x,y)，还取决于以(x,y)为中心的邻域内所有的像素的值。

3.2.1 基本原理。滤波器根据功能主要分成平滑滤波和锐化滤波。平滑可用低通来实现，锐化可用高通来实现。

平滑滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但不影响在低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。

锐化滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量空域滤波器都是利用模板卷积。

3.2.2 线性平滑滤波器。线性低通滤波器是最常用的线性平滑滤波器。这种滤波器的所有系数都是正的。对于3×3模板，最简单的操作是取所有系数为1。为了保证输出图像仍在原始灰度范围内，计算R后，在赋值前先除以9。这种方法称为邻域平均。

3.2.3 非线性平滑滤波器。中值滤波器是最常用的非线性平滑滤波器。它是一种临域运算，类似于卷积，但计算的不是加权求和，而是把邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择改组的中间值作为输出的像素值。

4 结束语

由于计算机处理能力的增强，数字图像处理学科发展日新月异，并越来越广泛地渗透到许多其他学科中，这使得图像作为信息的获取和利用变得越来越重要。

本文对数字图像处理主题进行了基本介绍，使读者对主题有了清晰的认识，并对一些专业术语进行了详细的解释，如图像增强、空间域、频率域等，对数字图像增强进行了详细的介绍。图像增强分为空域和频域两种。