大坝的质量至关重要,与人民的生命与财产安全息息相关。目前我国有相当一部分是上世纪七八十年代建造的土石坝,年代久远,经久失修,存在着重大的安全隐患。其中大坝渗漏点就是一种隐患之一,且危害巨大,甚至造成溃坝等重大灾害。渗漏点主要成因是植物根系的侵蚀以及动物的盗挖。探地雷达(GPR)作为一种无损地检测方法,可以有效地、快速地对大坝进行检测,提早的发现隐患排除隐患。GPR反馈信号由于仪器本身和地下介质的复杂性的影响,往往存在噪声、杂波和伪影,并对反馈信号产生衰减效应。因此对GPR进行信号处理对更高效地识别大坝渗漏点具有重要意义。GPR是依靠电磁波在地下传播,接收反馈信号来检测目标物的。因此对电磁波在地下介质中的传播进行研究至关重要。结合电磁学理论,采用了基于时域有限差分(FTDT)的探地雷达正演模拟方法,搭建了大坝渗漏点模型,对大坝渗漏模型及空气裂缝模型进行了仿真模拟,为后续探地雷达信号去噪及图像增强提供了数据支撑。针对探地雷达信号中含有噪声、杂波、伪影,且信号由多个不同形态分量组成等特点,采用基于形态分量分析(MCA)的GPR信号去噪算法。在MCA算法中字典的选择至关重要,鉴于单一的字典无法满足复杂GPR信号的要求,因此采用了基于非抽样离散小波字典与曲波字典组合的过完备字典。除此之外,提出了新的自适应线性矫正阈值策略,实现了MCA算法的自适应迭代,降低了算法的迭代次数。鉴于电磁波在地下混杂介质传播过程中遇到小尺度的异质体后会产生衰减效应以及GPR信号去噪后图像分辨率不高的情况。采用了基于模极大值的探地雷达图像增强算法。模极大值算法首先对GPR图像进行边缘检测,依据检测出来的边缘点,对图像进行增强。对于边缘点的检测,改进了模极大值算法中的阈值策略,使得改进后的算法不仅实现了对图像边缘的有效检测,并且对伪影有明显压制效果。