利用Python处理合成孔径雷达（SAR）数据的成像过程

本文介绍了利用Python处理合成孔径雷达（SAR）数据的完整成像流程，包括数据加载、基本定义、聚焦、多视处理和结果显示等步骤。测试数据位ERS数据。

首先，通过加载包含SAR原始数据的.mat文件，获取数据矩阵并设置相关的传感器参数。

接着，定义了两个主要脉冲，即距离向脉冲和方位向脉冲，并对其进行傅里叶变换和共轭运算，得到用于后续相关处理的脉冲模板。

在数据聚焦步骤中，通过距离向和方位向的压缩操作，将原始数据转化为聚焦后的图像。

为了进一步降低噪声、提高图像质量，代码还实现了多视处理，通过空间平均来平滑数据。

最后，通过对处理后的数据进行归一化和对比度调整，将结果显示为灰度图像。

整个过程展示了SAR数据处理的基本步骤和原理，为从事SAR成像和数据处理的研究人员和工程师提供了一个完整的技术实现参考。

现在直接把完整的代码放出来，并附上一份

完整代码

#!c:/Python/python.exe
# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.io as spio
import math as math
from matplotlib import cm
from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong']  # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

# --------------------------------------------------
def display_raw_data(Raw_data):
   # 显示原始数据
   Raw_data_abs = abs(Raw_data)
   fig = plt.figure()
   ax = fig.add_subplot(111)
   cax = ax.imshow(Raw_data_abs, aspect='equal', cmap=cm.gray)
   ax.set_title('原始数据（未聚焦）')
   ax.set_xlabel('距离像素')
   ax.set_ylabel('方位像素')
   ax.set_xticks([])
   ax.set_yticks([])

def basic_definitions(fs, K_r, tau_p, V, Lambda, R_0, ta, prf):
   range_chirp = np.zeros((1, size_range), 'complex')  # 创建一个空向量用于存储距离向的脉冲
   tau = np.arange(-tau_p / 2, tau_p / 2, 1 / fs)  # 距离向的时间轴
   omega = np.arange(-fs / 2, fs / 2, 1 / tau_p)  # 距离向的频率轴

   # 定义距离向的脉冲
   phase = 1j * math.pi * K_r * tau ** 2
   ra_chirp_temp = np.exp(phase)

   # 获取脉冲的大小
   size_chirp_r = len(tau)

   # 显示距离向的脉冲（时间域和频率域）

   # 时间域
   fig = plt.figure()
   ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
   ax2.plot(tau, ra_chirp_temp.real, 'b')
   ax2.plot(tau, ra_chirp_temp.imag, 'r')
   ax2.set_title('距离向脉冲')
   ax2.set_xlabel('时间轴 [秒]')
   ax2.set_ylabel('幅度')

   # 频率域
   Spectrum_temp = abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(ra_chirp_t