摘要：空中目标的逆合成孔经雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）成像效果往往不理想，干扰杂波、成像算法能力限制等因素使得目标图像质量较差，较难从图像中提取目标的连续轮廓信息。对此，提出一种新的基于轮廓波降噪的处理方法以获得目标连续轮廓特征。首先应用轮廓波变换将复数ISAR图像变换为轮廓波系数，在轮廓波变换域分离信号与噪声并完成降噪处理，接着用优化后的轮廓波系数重建ISAR复图像，然后在实图像域将用形态学方法获得目标的初始轮廓改进为CV（Chan—Vese）模型算法的初始轮廓，最后用CV模型算法进行有限次迭代以获得目标的较优连续轮廓特征。该方法融合了轮廓波降噪技术与自适应CV模型算法，通过对真实yak42型飞机目标ISAR回波数据的试验验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：逆合成孔径雷达 特征提取 轮廓波 形态学 cv算法 

单位：重庆大学光电工程学院 重庆400044 重庆广播电视大学机电工程学院 重庆400052 中国工程物理研究院电子工程研究所 绵阳621900