噪声污染定义范文

导语：如何才能写好一篇噪声污染定义，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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【关键词】 环境噪声 污染防治对策

1 噪声污染的危害

首先说明一下对于噪声污染定义的设定：声音超过人们生活以及生产活动中能够接受的范围，我们就称之为噪声污染。在城市建设以及工业发展等因素的影响下，噪声污染已经成为现代城市污染中十分重要的组成部分，给人们的生活以及健康带来极大的影响，通常表现为：（1）噪声污染会导致人们的听觉能力受损。长期生活在噪声污染的环境中，能够造成人们不同程度的提觉能力受损，出现听觉疲劳的症状，严重了甚至会导致听觉能力丧失。（2）噪声污染会导致人体多项机能失衡。外界长期的噪声污染不仅会影响到人们的听觉能力，甚至会造成其他多项身体机能失衡的情况，比如视觉、神经以及心脑血管等，均会受到不同程度的伤害。（3）噪声污染会导致人们的生活的不便以及工作、学习无法正常开展。（4）噪声污染会导致信号的传输受阻，造成语言通讯的不畅。（5）噪声污染会给电子仪器的正常运行以及功能的发挥带来一定的影响。

国外科学家经研究指出：当噪声超过85分贝的时候会影响人们的正常生活，超过95分贝的时候就会对人体造成严重的伤害。在城市这样人口密集的地方，噪声污染的危害性自然会引起大家的关注。影响城市区域环境噪声变化的因素很多，而且途径复杂，在对噪声污染进行评价的时候一般将噪声源分为5大类：交通源，工业源，施工源，生活源和其它。随着国家对城市环境保护的重视，居民素质的提高和居民区环境的改善使得生活噪声对城市环境的破环作用也逐渐减轻。目前，存在于我国大中型城市中的噪声源主要是交通源和施工源，而其中的主要因素就是交通源。由于近年来城市中车辆的数量尤其是私有车辆的急剧增加，而驾驶员素质的普遍偏低，使得交通源产生的噪声对城市环境的破环作用日益增加。

2 滨海大港存在的主要噪声问题及发展趋势

2.1 噪声污染投诉率高

2008年至2012年其间，全区共收到群众来信来访案件1949次，在这些环境污染问题中，噪声污染投诉率占很大百分比，已成为妨碍我市居民正常生活的主要环境问题。具体统计结果见表1。

从表l可以看出，2011年前噪声污染问题逐年上升趋势，2011年以后呈下降趋势。噪声污染有好转趋势。

2.2 交通噪声污染较严重

随着社会经济的发展，我区的机动车拥有量迅速增加，但市政建设的速度相对于机动车增长速度慢，主要交通干线的机动车流量已近饱和，部分路段高峰时间出现拥堵现象，机动车乱鸣笛现象仍然存在。同时城市布局不合理，商业网点、文化娱乐场所过于集中，甚至居民区内设置幼儿园、中、小学致使交通不畅、车辆拥挤，这些都造成了交通噪声的声值高且排放时间长。道路交通噪声仍是困扰我区声环境质量的主要问题。近5年来交通噪声有效声级在66.3-69.4dB（A）之间波动，各年度路段噪声>70.0dB（A）的占路段总长度的9.48-35.05%，各别年度（特别是2001年至2003年度）及各别路段交通噪声已处于重度污染状况。但总的来看，道路交通噪声污染状况呈好转趋势。各年度、各路段交通噪声情况见表2。声环境质量评价技术方法见表3。

2.3 生活噪声源范围在扩大

随着生活区域的扩大，人们的生活水平日益提高，社交活动逐渐丰富，提供给人们娱乐消遣的娱乐场所也逐渐的普及，同时开放时间延长，这无疑会给城市带来一定的噪声压力，导致城市噪声污染的加剧。将滨海大港区域环境2008年至2012年的噪声记录资料进行对比我们能够很明显的看到，滨海大港的噪声污染属于轻微的程度，因此可以认为，滨海大港最近几年间区域噪声并没有十分突出的变化。记录资料如表4所示，区域噪声评价方式如表5所示。

2.4 建筑施工噪声影响大

滨海大港在近几年加大了对城区棚户区的改造工程，拆迁了大量的住房，加大了市政建设，因此出现大面积的施工场地。这些施工单位大多使用各种动力机械设备，产生的噪声都是高分贝的。由于立项较晚，开工时间相对较晚，施工期不长，部分施工企业想要在限定的时间之内完成建设工程，往往选择将施工时间延长的较晚，这对于城市居民的睡眠造成极大的影响，导致城市夜间噪声污染的加剧。

3 噪声污染防治对策

通过对滨海大港声环境的统计分析我们能够看到，在造成声环境受损，导致声环境质量下降的原因中，交通噪声、生活噪声和建筑噪声这三个方面是最为主要的。因为最近二年滨海大港管委会及环保办逐渐重视到噪声污染的问题，并花费更多的精力及成本去控制噪声污染的影响，这让滨海大港的噪声污染情况得到一定程度的缓解.不过相对于无污染的声环境标准依然有一定的差距。在未来的发展中我们要对噪声污染的治理投入更多的关注。

（1）相关部门在开展城市建设规划工作的时候，要使建筑物工程和交通线路之间保持合理的噪声距离，采取相应的建筑设计要求，避免产生环境噪声。

（2）合理安排建筑物功能和建筑物平面布局，使敏感建筑物与噪声污染源之间保持一定的距离，达到将城市闹区和静区隔离开来的目的。开展多年的居住区域安静化管理的工作，目前已经使城市噪声污染有了一定的缓解。

（3）合理规划城市布局。管委会要对市政建设的开展投入更多的重视，针对城市内部流量较大的交通线路要合理的规划、改造。同时合理规划城市生活布局，I业企业要从城市搬迁出去，与城市生活集中区保持一定的距离；注重城市形象的管理，规划室内综合区域，将原本零星分布于各地的露天“马路市场、马路烧烤、马路餐桌”，统一管制，确保造成污染得以缓解。

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一、何为噪声污染

人们在生活和工作环境中，经常接触各种各样的声音，如雷声、雨声、流水声、波浪声、风声、树涛声、鸟叫声、犬吠声、蝉鸣声、机器声、汽笛声、车轮声、爆破声、音乐声、歌声、铃声、吵闹声、叫卖声等等说不尽的声音。这些声音中，有些是人们需要或者喜欢的，比如鸟叫声、音乐声、歌声、交谈声等；有些则是人们不需要甚至讨厌的，比如犬吠声、爆破声、吵闹声等。通常人们把喜欢的声音说成是优美动听的声音，而把不喜欢的声音说成是让人烦躁的声音。令人烦躁的声音有来自生产、施工，还有来自交通运输的，还有来自社会生活的。环境科学把生产、施工、交通、生活中产生的令人烦躁的声音定义为噪声。由噪声引起的生活质量下降甚至影响居民身心健康的现象就叫噪声污染。

判别是否是噪声或噪声污染是由人的感觉而定的。在实际生活中，对同一个声音是否是噪声，是随着人们的主观意识、行为状态和生理差异而有不同结论的。从心理学上来说，划定是否是噪声没有绝对的标准。在环境管理上，为科学规范，从多数人群健康的角度制定了声环境标准。对社会噪声，明确城市闹市区超过60分贝的声音，居住区白天超过45分贝的声音，就是能引起人们烦躁的噪声。

二、噪声污染的危害

（一）噪声对人体有哪些影响

1. 噪声对听觉的影响

噪声对人体最直接的危害是对听觉器官的损害。人如果在强噪声环境下暴露一定时间后，听觉敏感度就会下降，听力减退得越多，恢复所需要的时间就越长。如果长期暴露在强噪声环境中，强噪声持续作用于听觉器官，听觉疲劳得不到有效恢复，久而久之，听觉器官将产生器质性病变，造成噪声性耳聋。

2. 噪声对生理的影响

如果长时间受噪声刺激，就会超过生理的承受能力，对中枢神经造成损害，使大脑皮层的兴奋和抑制平衡失调，出现病理性变化。强噪声使人产生头痛、头晕、耳鸣、多梦、失眠、心慌、记忆力衰退和全身乏力等症状。

噪声还可引起交感神经紧张，从而导致心跳加快、心律不齐、血管痉挛、血压升高等。大量研究表明，心脏病的发展恶化与噪声有着密切联系。有人认为，现代生活中噪声是引发心脏病的重要原因之一。

噪声还可引起人体的内分泌系统、消化系统的疾病，长期工作在噪声环境中的人群易患胃溃疡、视力下降等诸多病症。

噪声对人们心理的影响也不容忽视。噪声容易使人出现烦躁、激动、易怒、注意力不集中等精神异常，严重时甚至可能引起理智丧失。

（二）噪声对人类生活的影响

噪声影响人的正常睡眠。当噪声级在50分贝以上时，15%以上的人正常睡眠受到影响。城市街道的交通噪声在70分贝左右，临近街道的居民睡眠质量普遍不佳。在靠近工厂、工地的居民区，噪声高达70~110分贝，严重干扰了居民睡眠。

噪声还影响人们的工作。长时间在噪声环境中工作，使人感到疲劳、烦躁和注意力下降，影响工作效率。

三、如何防范噪声污染

（一）防范家庭噪声污染

首先，在不影响工作、学习、生产和娱乐的情况下，应严格控制家用电器和其他能发声响器具的音量和开关时间。购置这些家用电器时，要选择质量好、噪声小的。其次是家电不宜放在卧室里，几种家电也不宜同时启用，更不能在故障状态下启用。有条件的可安装隔音、吸音设备，以免噪声过高、过强，对人体造成危害。三是在庭院内或居室周围多养花、植树、种草，这样既可绿化、美化、净化环境，又可吸收、疏散和消除部分噪声。四是家庭成员之间，要尽量做到不争吵，不喧哗，适当控制娱乐时间，音量不宜过大。

（二）控制交通噪声

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【关键词】特高压 变电站 换流站 噪声控制

1 前言

我国已经建成投运数条特高压交、直流工程，对特高压交、直流工程中变电站和换流站的设计和建设而言，由于其电压等级高、技术难度大、受影响公众范围广，其噪声控制情况也更受关注。随着纳入电网规划的多个特高压变电站、换流站建设高峰的到来，探讨其噪声控制措施对于满足环保标准、节约土地资源、减少拆迁影响、降低工程投资、保障电网安全运行都具有重要意义。

2 特高压变电站和换流站主要声源

2.1 特高压变电站主要声源

特高压变电站的主要声源为变压器、电抗器和带电构架，既有电磁噪声，也有空气动力性噪声和机械性噪声[1]。

变压器的噪声是由变压器本体（铁心、绕组、磁屏蔽、油箱等）及冷却装置的振动所引起的。变压器本体振动的主要来源有：硅钢片的磁致伸缩所引起的铁心周期性振动；硅钢片接缝处和叠片之间因漏磁而产生的电磁吸引力所引起的铁心振动；绕组中负载电流产生的绕组匝间电动力所引起的振动；漏磁所引起的油箱壁振动等[2]。其中，磁致伸缩和绕组匝间电动力所引起的振动是最主要的来源。变压器本体振动通过铁心垫脚和绝缘油两条路径传递给油箱壁，使油箱壁产生振动，进而产生本体噪声，并以声波的形式均匀地向四周发射。冷却装置自身产生振动与噪声，并通过接头等装置将振动传递到油箱壁。根据工程建设经验，1000kV变压器声功率级约为95～106dB（A）。

高压并联铁心式电抗器的分段铁心之间存在着磁吸引力，这些磁吸引力会引起额外的振动和噪声，此外，冷却风扇转动也会产生噪声。1000kV系统用高压并联电抗器声功率级约为90～102dB（A）。带电构架的噪声主要来自变电导线金具的电晕噪声。

变压器和电抗器以低频噪声为主，辅助冷却装置噪声则以高频噪声为主，带电构架的噪声频谱基本与主变压器、电抗器频谱一致。

2.2 特高压换流站主要声源

特高压换流站的声源主要有换流变压器，平波电抗器，交直流滤波器等[3]。

换流变压器噪声特性与变压器类似，但由于存在直流偏磁，其噪声比常规交流变压器大。以往铁心硅钢片磁致伸缩振动被认为是噪声的主要来源，随着铁心硅钢片设计技术的提高，磁致伸缩振动的噪声大为减少，线圈导线或线圈间电磁力产生的噪声成为主要噪声，线圈噪声的声功率级随着变压器负载的增加而增加。换流变压器噪声以中低频为主，根据工程建设经验，其声功率级约为118dB（A）。

平波电抗器的噪声主要由于直流电流和谐波电流相互作用引起线圈振动产生，其声功率级约为91dB（A）。交直流滤波器组产生的噪声除了其中的电抗器噪声之外，还包括由于电场力作用产生振动而形成的电容器噪声。其产生机理是，当电容器加上交流电压时，电容器内部电极间将有静电力产生，使电容器内部元件产生振动，元件的振动传给外壳，使箱壁振动，形成噪声，再由外壳向外传播。其声功率级约为79dB（A）。

3 噪声控制原则

在合理选址的基础上，特高压变电站、换流站的噪声控制措施应主要从规划、声源、传播途径、接受者等几方面确定相应原则。

（1）针对噪声污染这一特定概念的定义，从规划层面将噪声污染限定在有限范围内，可以有效防治噪声污染。

（2）从声源特性上看特高压站的噪声控制，在声源处抑制噪声，是最根本、最有效、最直接的措施，包括降低激发力，减小系统各环节对激发力的响应以及改良制造工艺等。

（3）在声传播途径中控制噪声，包括隔声、吸声、消声、隔振等措施，主要对声波的传播途径上进行一些阻断、改变声波的传播方向或减弱声波的传播的强度。

（4）受体保护原则，对处于噪声污染区域的敏感建筑进行环保拆迁以及对相关接受者采取保护措施。

4 噪声控制措施

4.1 规划控制

《中华人民共和国环境噪声污染防治法》第二条明确环境噪声污染是指所产生的环境噪声超过国家规定的环境噪声排放标准，并干扰他人正常生活、工作和学习的现象；第五条要求地方各级人民政府在制定城乡建设规划时，应合理安排功能区和建设布局，防止或减轻环境噪声污染。为加强噪声污染防治工作，改善城市和乡村的声环境质量，环保部制定了《关于加强环境噪声污染防治工作改善城乡声环境质量的指导意见》（环发[2010]144号）。其中第三条明确要强化噪声排放源监督管理，并指出要严格声环境准入，各地在编制城乡建设、区域开发、交通发展和其他专项规划时，在规划环境影响评价文件之中纳入声环境影响评价章节。一般认为，规划环评的噪声污染防治对策和建议可在“闹静分隔”和“以人为本”的原则指导下，从区域土地使用功能调整、交通运输线路布局调整、设置合理的噪声防护距离、建设隔声屏障、声环境敏感建筑物的隔声要求等方面提出相应的对策和建议。

《环境影响评价技术导则 声环境》（HJ2.4-2009）10.3.1条明确工业噪声防治措施要进行经济、技术可行性论证；在符合《城乡规划法》中规定的可对城乡规划进行修改的前提下，提出厂界与敏感建筑物之间的规划调整建议。

《工业企业厂界环境噪声排放标准》（GB12348-2008）4.1.4条明确：工业企业若位于未划分声环境功能区的区域，当厂界外有噪声敏感建筑物时，由当地县级以上人民政府参照《声环境质量标准》（GB3096-2008）和《城市区域环境噪声适用区划分技术规范》（GB/T 15190-94）（现已更新为《声环境功能区划分技术规范》（GB/T 15190-2014））的规定确定厂界外区域的声环境质量要求，并执行相应的厂界环境噪声排放限值。

根据以上法规标准，规划控制也是噪声污染防治的重要措施之一。在变电站和换流站内厂界噪声达标、周边敏感目标声环境达标要求的情况下，设置合理范围的噪声控制区且在控制区内不再新建噪声敏感建筑，可以很好地满足当前及未来该区域声环境质量标准，符合噪声控制的根本目的和环评技术导则要求。

4.2 源强控制

在源强控制方面，主要是通过对特高压设备在设计、制造工艺上进行优化实现。

对于特高压变压器，降低铁心磁密，采用磁致伸缩率小的高导磁材料；铁心采用多级接缝，减少硅钢片在加工、生产过程中的机械撞击，保证所用硅钢片中晶粒的最优取向；合理调整窗口尺寸，避开铁心的自振频带；在铁心端面涂张力约束涂料，铁心级间增加橡胶垫；合理分布绕组的安匝，将漏磁面积减到最小；铁心拉板采用低磁钢板，以降低拉板内部的漏磁通量；油箱内尽量不使用磁屏蔽，尽量选用低噪声的潜油泵和低转速风扇的冷却器。

对于电抗器，目前适宜采取的措施主要有合理控制铁心的工作磁密；选择合理的铁心结构，避免固有频率接近铁心的自振频率；使用弹性压紧装置，保证铁心饼有足够的压紧力，增加整体的刚性；提高各部件的刚度和强度；在铁心和油箱中增设隔振、减振装置[4，5]。

对于滤波器组中的的电容器，增加串联电容器元件的数目可减小电容器罐里的电介质应力和振动力；改进机械阻尼，压紧堆栈式电容器元件，可以此来提高电容器单元外壳的刚度；此外，还可以增加电容器壳体的隔声量，并在安装电容器的支架上增加减震胶垫，采用双塔结构以降低声源高度。

对于带电构架，应优化站内导线及金具，控制电晕噪声。根据已取得的成果和经验，变电导线金具的电晕噪声已不再是变电站噪声控制的限制因素。

4.3 传播过程控制

选址阶段应尽量避开村庄、乡镇、学校、居民点等噪声敏感点。同时充分利用地形因素降低噪声影响，如地坡、山丘、堤岸等，充分利用以替代部分声屏障。此外，低洼地势会存在声影区，噪声级较低。

总平面优化布置也是噪声控制的主要手段。利用站内自身设施和建筑物进行合理的布置，可以很好地降低噪声的传播[6]。如复龙换流站高、低端阀厅采用了面对面布置，按此布置换流站东侧居民点较多方向的噪声可下降1～3dB，从总平面布置角度为噪声控制创造了良好的条件。交流滤波器采用“田”字型布置，降噪效果较好，在换流站围墙及围墙外20m范围的测点上可降低2～7dB，但对于80m以远处的降噪效果与以往相差不大，约0.2～2dB。

在设备周围以及站区部分围墙上装设声屏障或者利用阀厅墙体、防火墙等作为隔声屏障，可有效阻挡噪声传播。晋东南变电站对高抗装设自承重结构形式隔声罩之后，平均降噪量为21.8dB（A）[7，8]。向家坝―上海工程换流站的平波电抗器采用高效一体化降噪装置，利用栅式声障、局部迷宫以及盘式消声原理，能够将特定频率的噪声降低约16dB（A），使其达到并优于技术规范要求。

采用全封闭型隔声装置（BOX-IN）可以取得更明显的降噪效果。复龙换流站换流变压器采用BOX-IN措施，与采取隔声屏障方案比较，近场降低了8dB（A），中场降低了约20dB（A）左右，远场降低了15dB（A）左右，降噪效果极为显著。并且采用了新型设计，一部分为固定设施，安装在防火墙上；另一部分安装在换流变压器本体上，随换流变压器同进出，既满足了换流变压器隔声降噪的要求，又满足了运行检修及快速更换的需要[9]。

4.4 受体保护

对于变电站、换流站站外敏感建筑，环保拆迁或加装隔声设施也是噪声控制的措施之一。为降低对控制楼内运行人员的干扰，可对站内建筑物的降噪设计以有效控制噪声。由于站内户外的噪声依然很大，对于户外巡检人员，可通过佩戴降噪耳塞来降低进入人耳内的噪声而实现受体保护。

5 结语

特高压变电站、换流站的噪声控制应考虑规划控制、源强控制、传播过程控制、受体保护等措施。由于目前的水平限制，从设备设计、制造和安装上降低噪声已经极其困难，除了传统措施与方法外，应在充分重视规划控制的基础上，根据环境敏感情况确定经济、合理、可行的综合噪声控制方案，实现良好的环境效益和经济效益。

参考文献：

[1]刘振亚.特高压交直流电网[M].北京：中国电力出版社，2013.

[2]马宏彬，何金良，陈青恒.500kV单相电力变压器的振动与噪声波形分析[J].2008，高电压技术，2008，34（8）：1599-1604.

[3]张庆宝，邓长红，俞敦耀 等.特高压直流换流站噪声控制方案研究[J].南方电网技术，2009，3（5）： 15-17.

[4]宓传龙，汪德华，陈荣.1000kV特高压并联电抗器研制[C].特高压输电技术国际会议，北京：2009.

[5]尹大千，吴怡敏，余波，丁晓飞.特高压直流换流站可听噪声分析与控制[J].电力科技与环保，2010，26（4）：45-47.

[6]韩 辉，吴桂芳，陆家榆.±800kV 换流站阀厅与换流变压器采用一字形或面对面布置的噪声分析[J].电网技术，2008，32（9）：1-5.

[7]丁扬，王绍武，邱宁 等.320Mvar/1100kV并联电抗器噪声污染控制技术与装备的开发应用[C].特高压输电技术国际会议，北京：2009.

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1、如果是民众之间的噪音扰民，被骚扰人可以通过调解，协商，或者报警处理。

2、如果是企业个体户噪音扰民，可向城建服务相关单位举报投诉。

3、噪音扰民是根据《中华人民共和国环境噪声污染防治法》，噪声扰民是一个行为后果为定义的违法行为。只要产生的噪声烦扰了公民的正常生活，即产生噪音扰民的违法事实。

4、《噪声法》对噪音扰民行为并没有提出声响一定要达到多少分贝才构成噪音扰民的必要条件。

（来源：文章屋网 ）

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关键词:道路交通 环境保护 影响

随着我国城市化的蓬勃发展,我国交通运输业突破进展,道路交通的发展也破坏着我们赖以生存的环境。比如噪声、震动、尾气等污染,土地、能源、水等资源的消耗,制约了国民经济的可持续发展。本文从道路交通和城市环境的相关概念入手,从大气、噪声和水等角度分析了道路交通对环境影响,并提出了道路交通环境保护的对策建议。

1、道路交通和城市环境

道路交通一般指人或车辆沿着道路的移动,它由行人(含乘车人和驾驶人员)、车(包括机动车和非机动车)、路(包括公路和城镇街道)三要素构成。所谓环境总是相对于某一中心事物而言,作为某一中心失望的对立面而存在。我国环境保护法关于环境的定义是“指影响人类生存和发展的各种天然的和经过人工改造过的自然因素的总体,包括大气、水、海洋、土地、矿藏、森林、草原、野生动物、自然遗迹、自然保护区、风景名胜区、城市和乡村等”。环境科学所研究的环境是人类生存、繁衍所必需的、相适应的环境或物质条件的综合体。城市环境的组成可分为自然环境成分和社会环境成分。城市自然环境是城市环境的基础,城市环境的形成在许多方面都必然受到城市自然环境的影响和作用。

2、道路交通对城市环境的影响

城市交通系统对于维持宏观经济的健康发展,保证人民生活质量以及合理控制生态环境污染都起着举足轻重的作用。而城市环境作为人类一切活动的物质基础和主要制约因素是城市交通的发展前提。二者相互影响相辅相成。

交通是城市人居环境的重要体现和保障,作为城市机能的重要构件,是体现城市活力的重要方面,城市交通效率的高低直接影响城市活动效率的高低。总之,道路交通的发展除了对城市环境保护起到积极作用以外,还对城市环境具有消极的影响,具体体现在以下几个方面:

2.1道路交通对城市大气的污染

道路交通对大气的污染是指交通运输中,车辆排出的烟、尘和有害气体,其数量、浓度和持续时间都超过大气的自然净化能力和允许标准,汽车在道路上行驶的过程中所排放的NO、CO等都是污染的主要成分。道路大气污染具有广泛性、流动性和危害性特征。具体包括一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)、碳氢化含物(HC)、光化学烟雾、二氧化硫、颗粒物、含铅化合物、CO2等等成份的危害。

2.2道路交通的噪声污染

除大气污染外,道路交通产生的噪声和振动对人也会产生很大危害。交通噪声与车流量、车型、车速、路况等有密切关系,它对人们的影响程度不仅与声强、频率有关,并且与其持续的时间和变化幅度有关。交通噪声对人们身体健康造成损害,干扰居民、学校和企事业单位正常的工作和生活秩序,降低人们的生活质量。正常的环境声音是40dB,一般把40dB作为噪声的卫生标准。当声强超过此界限时便会产生一定的影响。噪声的危害可归纳为以下几个方面。①损伤听力;②干扰睡眠;③干扰交谈、工作和思考。噪声还对人的心理和儿童的智力发育会产生不良生理影响。噪声对心理的影响主要表现在令人烦恼、易激动、甚至失去理智。交通噪声还会对公路沿线的经济发展产生影响。

2.3道路交通对水和土壤资源的污染

施工污水一般来源于生石灰消解、机具洗涮、水泥混凝土构件养护等。同时,大量施工人员的生活污水及作业机械机油的漏滴均可能对附近环境造成污染。此外,施工中浮泥及路面污染物因雨水冲入附近河流也会引起水质污染。汽车发动机排放的无机化合物(铝化合物)的细小颗粒,可以直接进入土壤,并通过道路附近的植物进入到食物链中。同时,路面上的有害物质可能从道路排水系统流入到地表、河流等,污染了地表和地下水,造成道路两旁饮用水的污染,影响了沿线人们生活和野生植物的数量变化。

3、促进道路交通与城市环境协调发展的对策

3.1严格控制道路交通大气污染

由于交通需求的激增,单纯从技术上很难根本解决道路交通带来的环境问题。因此,应采取技术、政策法规和经济措施等多方面策略。首先要采用现代化交通管理技术。使用先进的交通控制手段和信息技术,行车线路引导,停车管理和信息,车流量管制,公共交通自动调控等先进的交通管理技术。其次要发展城市轨道交通系统,限制汽车的无节制发展。采取行动鼓励共同乘用汽车,提供足够的私人小汽车的代用交通工具,大力扶植公共交通企业并加强公共交通的服务质量和效率,促使私人汽车交通转向公共交通系统。再次要控制机动车尾气。要改善燃油品质,采用清洁燃料,从源头上控制道路交通大气污染,采用先进的尾气排放标准,开发高效尾气净化催化剂,制造新型清洁汽车。最后要运用环境经济思想,利用经济杠杆进行环境保护。采用价格机制,税收政策可以在很多方面引导有益于社会的个人行为,合理征收汽车费、噪声污染费是很有必要的。也只有从环境经济责任和经济措施入手,才能削减城市交通污染物的排放量,削减城市污染负荷。

3.2严格控制噪声源

首先要努力降低汽车自身噪声,对汽车噪声影响较大的行驶参数主要有发动机转速、变速器所处档位汽车行驶速度和负载等。其次要严格控制大中性载重货车进人城区主干道的时间和路线,合理地控制交通流量和机动车行驶速度,能有效降低交通噪声;改善路面状况,提高路面平整度,修筑降噪路面对于控制交通噪声具有重要的实际意义。最后要制定相关的控制法规及实行禁止在中心区鸣喇叭等措施,强制减少道路交通噪声的产生。此外,还要合理规划,优化道路系统,设置交通信号系统和导向标志有效引导机动车行驶,疏通交通流以控制传播途径噪声。

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关键词：脊波变换；小波变换；SAR图像；压缩

中图分类号： TP751

文献标识码：A

0引言

SAR雷达由于全天候、全天时、多波段、多极化工作方式、可变侧视角、穿透能力强和高分辨率等特点，在工业、民用和军事上都有着十分广泛的用途。SAR图像具有两大特点：一是信息量特别大，二是图像信息中存在着斑点噪声和失真。一般认为，SAR图像的斑点噪声可以用随机游动法来解释［1］。SAR图像的噪声通常认为是乘性噪声，传统的去噪方法无能为力，因此传统的压缩方法不得不面对乘性噪声的干扰问题。SAR图像噪声抑制的方法可分为基于统计意义的空域滤波方法和频域滤波方法。比较经典的基于统计意义的空域滤波方法有Lee、Kuan、GammaMAP等滤波算法［1,2］。小波分析由于其良好的时频特性被广泛应用于去噪和压缩［3~6］，它是一种典型的频域处理方法，通常首先对SAR图像进行小波分解，保留低频，对高频子带的系数做硬阈值或软阈值处理，然后进行重构。频域处理方法可有效地抑制噪声，同时较好地保留了图像的结构信息。传统的基于小波变换的压缩方案对于图像点状奇异性具有较强的描述能力，而且具有较强的抗噪性能，同时运算复杂度较低。但当图像中乘性噪声污染比较严重，而且线状奇异性比较显著时，小波变换将力不从心(由小波函数的特性决定)。

本文首先介绍了SAR图像的特点，在对离散脊波变换的正交性及其与Radon变换的关系深入研究的基础上，利用其在线性特征表示方面的优势，将离散脊波变换应用到SAR图像的压缩，实验数据表明该算法对SAR雷达图像压缩较传统的小波变换更加有效。

1脊波

脊波（Ridgelet）［7,8］是应用现代调和分析的概念和方法，在小波分析［4,5］理论上发展起来的新的分析工具。与小波分析和Fourier分析相比，脊波能对多维函数有更好的逼近速率。脊波综合了神经网络、统计学、调和分析等多个学科，克服了多维函数逼近的“维数灾”问题。

脊波分析等价于函数在Radon域上的小波分析。脊波对线性（超平面状）的奇异性的有效性可以理解为多维函数的线性（超平面状）奇异性经过Radon变换之后，转化为点状奇异性，这正好是小波分析的优势所在。

定义1对于任意一个函数f，其脊波变换可定义为

Rf(a,u,b)=∫f(x)a－1/2ψuTx－badx

其中，ψ(•)为满足震荡条件的脊波函数［8］，a，b表示常参数，而参数 u为单位长度的d维向量。

若f∈L1∩L2(Rd), 则重构公式为

f(x)=cψ∫Rf(a,u,b)a－1/2ux－baσdad+1dadudb

其中，cψ为和ψ有关的常数，σd为单位球Sd－1的表面积， du表示Sd－1上一致概率测度，为ψ的对偶函数。如果某个离散的脊波函数集合{ψai,ui,bi}i∈I（I为指标集）构成L2(Rd)一个框架，从而L2(Rd)上的任意函数f(x)可以表示成脊波函数的叠加。

其中，αi表示内积，即f(x)在ai,ui,bi上的投影。

通过上述对脊波分析的介绍，我们可以发现一个令人惊奇的结果，脊波分析等价于函数在Radon域上的小波分析。脊波对线性（超平面状）奇异性的有效性可以理解为多维函数的线性（超平面状）奇异性经过Radon变换之后，转化为点状奇异性，这正好是小波分析的优势所在。

2离散Ridgelet变换的正交性

离散脊波变换就是先对图像进行离散Radon变换，然后在Radon域进行离散小波变换。我们知道离散Radon变换是冗余的，非正交的，因此即使选择正交小波变换，相应的脊波变换仍然是非正交的。

设Zp={0,1,2,…,p－1}，p为素数。设图像的大小为M×N，必须将其转化为p×p，p为大于M,N的最小素数。则定义在Z2p上函数f(•)的离散Radon变换FRATf(k,l)为

其中，非垂直方向的直线为

和垂直方向的直线为

包括了Z2p上的所有可能的直线，k,l分别为直线的斜率和截距。可以看出Z2p的任意两点只可能在同一条直线上，同时任意两条非平行线仅交于一点，同一斜率的p条直线覆盖了Z2p的所有节点。变换之后得到了矩阵r(p+1)×p。这里要求p为素数保证方向的唯一性。为方便讨论期间，我们假设f的均值为零（其他值也无妨，只是为了证明相关性）。同样我们可以知道当p比较大的时候，

也就说离散Radon变换当p比较大的时候几乎是正交的。

下面我们给出脊波变换的形式:

可以证明若{wkm(•),m∈Zp}正交，则{ρk,m}也是正交的。

3基于离散Ridgelet变换的SAR图像压缩算法

1) 根据SAR图像的大小M,N选择合适的素数p，一般我们选择大于M,N的最小素数（一般p比较大，可以基本满足后续变换的正交性要求）；

2) 对p个方向分别进行Radon变换，得到Radon域系数r(p+1)×p；

3) 对r(p+1)×p进行小波变换得到小波域系数，为了确保算法的效率，确保变换的正交性，进一步降低数据的冗余性，我们选择了正交db小波，边界延拓使用了零延拓；

4) 在小波域根据压缩比CR的大小确定保留系数的个数D，再根据系数绝对值的案由达到小排序后，序数大于D的一律置为0；

5) 逆小波变换；

6) 逆Radon变换。

4实验结果

我们分别采用图1(a)、图2(a)中大小为256×256的真实SAR图像作为压缩测试图像，两幅图像都受到了斑点噪声的污染，而且两者线性奇异性都比较明显。其中图1(a)线性奇异性占绝对优势，主要目标为跑道和道路；图2(a)既包含了线性奇异性，还包含了建筑物等类似于点状奇异性的目标。本文基于脊波的压缩方案和传统的基于小波的压缩方法都选用了db4小波函数，小波分解一次，保留若干绝对值最大的小波系数。由实验结果容易看出压缩比比较小的时候，基于小波变换的方法占优势，原因是所有的线性奇异性都“淹没”在点状奇异性之中，而且在运算复杂度、压缩效果等方面稍逊于小波变换。当压缩比较大时，本文方法优势非常明显，压缩效果随压缩比的增大缓慢衰减，即使当压缩比达到128时，效果仍比较好，大部分的方向信息得以保留，但图像由于Radon变换的原因出现了平行干涉条纹，这是难以避免的。

同时，由实验结果可以看出本文方法适用于方向信息比较突出的图像。对于较小压缩比脊波变换的优势无法体现，而较高压缩比时脊波变换的优势非常明显。因此对于方向特征比较明显的图像（市区、高速公路，规则几何图像等）可使用脊波进行压缩，压缩效果（PSNR和视觉效果）非常好，尤其在压缩率比较高的场合更为适用。

5结语

篇7

[关键词]Cadna/A高架道路噪声

通讯作者:李晓东,Email:。

1引言

随着城市化进程的不断加快,为缓解日益严重的城市交通压力和交通拥挤现状,许多城市纷纷在城市内交通干道、大型十字路口修建高架桥――地面复合型道路,通过这种立体式的道路结构可以很好地缓解交通压力,减少车辆阻塞现象。但是,由于这种立体式道路结构方便行车从而使车速上升、车流量加大,导致这种结构的道路噪声污染也在日益上升。此外,道路结构的改变也形成了特殊的噪声声场及分布规律,有别于普通道路。

本研究以引进的德国Datakustik公司出品的Cadna/A环境噪声预测模拟软件,模拟上海青虹路高架道路的交通噪声污染状况,预测评价其对道路两侧敏感点的影响。

2青虹路高架道路工程概况

青虹路高架工程是上海市虹桥综合交通枢纽中“一纵三横”的快速路网布局的重要组成部分。工程全线位于上海市青浦区和闵行区境内,路线呈东西走向,西起A5嘉金高速公路,东至嘉闵高架路,包含高架路与地面道路两部分,高架与地面道路共线,全长3.7km。其中高架部分按城市快速路标准设计,双向六车道,设计车速80km/h,地面道路为崧泽大道,按城市主干路标准设计,双向六车道,设计车速50km/h。

高架道路具体断面布置如图1所示。

3区域声环境现状

根据工程设计图纸并结合现场调查结果,项目沿线共计3个敏感点,分别为二联3队、二联4队和二联新村,其中二联3队、二联4队为典型农村2层建筑,二联新村为5楼多层建筑小区。监测结果表明,沿线敏感点昼间噪声级在53.0～55.9 dB(A)之间,夜间噪声级在48.1～49.8dB(A)之间,全部满足《声环境质量标准》中的2类标准。

由此可见,工程区周边声环境质量现状良好,高架道路的修建将对沿线的声环境造成不利影响,有必要对工程建成通车后的声环境影响进行科学的预测分析。

4传统预测模型的不足和Cadna/A软件简介

目前,国内噪声预测使用较多的是美国联邦高速公路管理局的以等效连续A声级LAeq为评价指标的FHWA高速公路交通噪声预测模型,该预测模式对于高速公路以及高等级公路有较好的适用性,但是对于市政道路、高架道路等,在预测时则有一定的偏差,在预测高架及地面的复合式道路影响时,不能准确预测噪声的传播规律,也不能考虑实际中存在的如高架桥底部产生的噪声反射等影响因素,从而无法很好地模拟其实际的声场扩散,而Cadna/A计算软件则可以很好地解决这个问题。

Cadna/A是基于德国RLS90通用计算模型的噪声模拟软件,该软件主要依据ISO9613、RLS-90、Schall03等标准,并采用专业领域内认可的方法进行修正,计算精度经德国环保局检测得到认可,在德国公路、铁路运输部门应用得到好评,并已经通过我国国家环保总局环境工程评估中心评审认证,软件可以三维模拟区域声级分布。其主要特点包括:

①Cadna/A软件计算原理源于国际标准化组织规定的ISO9613-2:1996《户外声传播的衰减的计算方法》、软件中对噪声物理原理的描述、声源条件的界定、噪声传播过程中应考虑的影响因素以及噪声计算模式等方面与国际标准化组织的有关规定完全相同。我国公布的GB/T17247.2―1998《声学户外声传播的衰减第2部分:一般计算方法》,等效采用了国际标准化组织规定的ISO9613―2:1996标准。因此Cadna/A软件的计算方法与我国声传播衰减的计算方法原则上是一致的。

②Cadna/A软件具有较强的计算模拟功能。可以同时预测各类噪声源(点声源、线声源、任意形状的面声源)的复合影响,对声源和预测点的数量没有限制,噪声源的辐射声压级和计算结果既可以用A计权值表示,也可以用不同频段的声压值表示,任意形状的建筑物群、绿化林带和地形均可作为声屏障予以考虑。由于参数可以调整,可用于噪声控制设计效果分析,其屏障高度优化功能可以广泛用于道路等噪声控制工程的设计。

③Cadna/A软件流程设计合理,功能齐全,用户界面友好,操作方便,易于掌握使用。从声源定义、参数设定、模拟计算到结果表述与评价,构成一个完整的系统,可实现功能转换和源、构建物与受体点的确定,具有多种数据输入接口和输出方式,特别是三维彩色图形输出方式使预测结果更加可视化和形象化。

5噪声影响预测与评价

5.1 对营运近期(2010年)及远期(2030年)沿线声环境敏感点噪声进行预测及评价。

5.2 由于高架道路不同于普通的地面道路,并且敏感点二联新区为多层建筑,噪声对敏感点的影响程度与建筑物距道路的距离、高度、疏密等空间参数密切相关,单纯水平自由声场不能很好地模拟噪声随高度变化分布情况,因此噪声预测增加考虑声环境垂直声场分布分析。

5.3 Cadna/A软件中噪声预测的主要技术参数为:高架道路行车速度80 km/h,昼间每小时绝对车流量1745辆,夜间每小时绝对车流量371辆,车型比(大车/小车为1/10)。地面道路行车速度50 km/h;昼间每小时绝对车流量644辆,夜间每小时绝对车流量137辆,大车比例约15%。沿线敏感点的预测结果见表1,垂直声场的分布见图2～图4。

由表1预测结果可知,青虹路高架工程建成后对沿线敏感点声环境影响较大,敏感点昼间噪声值在62.1～66.9dB(A)之间,最大超标6.9dB(A);夜间噪声在55.3～60.1 dB(A)之间,最大超标量达10.1dB(A)。

从垂直声场分布图可知,由于受拟建项目地面道路和高架道路双重交通噪声的影响,随着高度的增加,噪声级呈逐步上升趋势,一般5层噪声值比底层高约4～5 dB(A)。

同时,根据图示声场分布可知,地面道路噪声经高架桥底部区域将产生反射后向道路两侧倾斜向上扩散,导致红线附近地面道路噪声影响较无高架时有约1dB左右的增量。本工程由于地面路噪声源强与高架相比较低,因此,图示显示的反射效果并不十分明显。一般而言,如果地面路噪声与高架相比相当,则该反射噪声对近道路建筑物影响不容忽视。如日本等发达国家,通常在近敏感建筑的高架桥底部涂装吸声材料以降低该反射噪声影响。

6结论

综上分析可知,运用Cadna/A软件分析预测高架道路等复杂的交通噪声在环境影响评价中非常有意义,可获得典型受声点的预测值、垂直声场分布图等噪声分布信息,充分了解、评价受体的噪声污染情况。在城市高架道路两侧的噪声预测中,通过Cadna/A软件可以清楚知道临路两侧不同噪声功能区域,特别是后排建筑物受噪声影响范围、程度及达标距离等,可为建设单位落实降噪方案提供有效的理论依据和技术支持。

但是,在应用Cadna/A软件中也应注意,该软件在模拟复杂声源在复杂环境下的噪声影响方面使用方便,计算结果及图形一目了然,但在声源源强确定方面,与国内稍有差别,应作一定修正。以道路为例,由于其源强默认按德国RLS-90规范确定,其单车源强与中国也不相同,根据笔者对大量道路的监测结果结合Cadna/A的验证计算,一般在小车比例较高的道路,可基本不修正或修正约+1dB(A),在大车比例很高的道路(如上海市外环线等),则源强修正较大,一般应达到3dB(A)左右。因此,推动Cadna/A软件的参数国情化和系列化工作,建立符合我国实际状况的交通噪声预测与评价系统,对推动我国的声环境评价、城市规划和建筑设计等将具有积极的意义。

参考文献:

[1] 夏平,徐碧华,宣燕. 用Cadna/A软件预测桥梁交通噪声及应用分析[J].应用声学,2007, 26(4):208-212.

篇8

关键词：新能源汽车；前景分析

按照国家发改委的公告定义，新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源（或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装置），综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。

1 发展新能源汽车的意义

面临资源、能源与环境等诸多问题，新能源汽车的发展日益受到重视。毋庸置疑，新能源汽车是汽车业未来的发展方向。新能源汽车的发展已被世界各国所看重，这是汽车产业的发展趋势，也是时代的产物。

随着世界能源危机和环保问题日益突出，汽车工业面临着严峻的挑战。一方面，石油资源短缺，汽车是油耗大户，且目前内燃机的热效率较低，燃料燃烧产生的热能大约只有35%―40%用于实际汽车行驶，节节攀升的汽车保有量加剧了这一矛盾；另一方面，汽车的大量使用加剧了环境污染，城市大气中CO的82%、NOx的48%、HC的58%和微粒的8%来自汽车尾气，此外，汽车排放的大量CO2加剧了温室效应，汽车噪声是环境噪声污染的主要内容之一。当前能源问题得到重视，环境污染严重，社会环保意识加强等众多社会问题，紧逼汽车产业向节约能源的绿色汽车业转型。据资料显示，我国已有16个城市被列入全球大气污染最严重的20个城市之中，而机动车污染排放是城市空气污染的主要来源之一。为此，新能源汽车的发展必然是汽车业未来的发展方向。

2 我国发展新能源汽车的重要意义

第一，发展新能源汽车是国民经济可持续发展的需要。我国用于汽车能源的石油资源是有限的，在几十年后必然会出现枯竭，要大量依赖从国外进口石油。届时世界石油资源也会出现匮乏，各国对石油资源的竞争必将更加激烈，石油在国家安全方面的重要性日益上升。所以节制使用石油资源，发展新能源汽车将会促进我国能源结构的调整，有利于国民经济的可持续发展。

第二，发展新能源汽车是控制城市污染的需要。燃油汽车的尾气排放已给环境带来了破坏，世界各国都己认识到这一点，纷纷制定了相关严格的汽车排放标准，以求减少对环境的污染。因此寻求无污染或低污染的“绿色汽车”成为各国的基本国策，也是人类可持续发展的需要。

第三，发展新能源汽车能够缩短我国汽车工业与世界先进汽车工业的差距。

3 我国新能源汽车研究概况

目前，在研的新能源汽车的主要类型有新型燃油汽车、燃气汽车、生物燃料汽车、煤制醇醚燃料汽车和电动汽车。各种新能源汽车的综合性能对比见表中所示。

4 我国新能源汽车产业发展路线解析

从图中可以看出：新能源汽车产后发展主要集中在纯电动汽车和油/电混合动力汽车上。因这两种汽车在节能与环保方面的较高可行性，有望成为下一阶段新能源汽车的主流。届时世界汽车将摆脱依靠石油能源的时代，进入单一的新能源汽车时代。

[参考文献]

[1]黄安华.清洁汽车-中国未来汽车发展的主流[J].世界汽车，2005（5）：12～14.

篇9

（渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州121013）

摘要：为了有效地抑制图像中的椒盐噪声，更好地保持图像细节，提出一种基于多级中值滤波的加权滤波算法。算法采用5×5滤波窗口，如果中心点为噪声点，则将滤波窗口划分为水平和垂直10个条形子窗口，先计算每个子窗口内所有非噪声点的均值，作为加权运算的基础值，然后求出这些基础值的中值，利用每个基础值与它们中值的差计算出每个基础值的相应权值。最后将这些基础值与对应权值进行加权运算，将结果替换中心点的像素值；如果中心点为非噪声点，则保持原值不变。实验结果表明，该算法对于高密度椒盐噪声污染的图像具有良好的去噪性能，并且较好地保持了图像的细节，效果优于传统的中值滤波算法和多级中值滤波算法。

关键词 ：多级中值滤波；椒盐噪声；条形子窗口；加权滤波算法

收稿日期：2014-12-12

基金项目：国家自然科学基金项目：基于博弈论的高效稳定聚类算法研究（61473045）；辽宁省高等学校实验室项目（L2012397）；博士后基金项目（2012M520158）；辽宁省“百千万人才工程”资助项目（2012921058）；教育厅科研一般项目（L2014451）；辽宁省社会科学规划基金项目（L14AGL001）

0 引言

椒盐噪声是一种由摄像系统的物理缺陷或信号传输过程中的解码错误而产生的黑白相间的点噪声，该噪声表现为噪声点的灰度值与其邻域像素点的灰度值明显不同[1]。由于椒盐噪声的存在，使图像的后续处理（如图像识别及图像分割等）效果较差甚至无法进行，因此如何有效地去除图像中的椒盐噪声一直以来都是图像预处理领域研究的热点之一。

在去除图像椒盐噪声算法中，传统中值滤波是一种常用的有效方法，算法采用小窗口邻域像素的中值代替原图像中各个像素的灰度值，对脉冲噪声具有良好的抑制作用，图像边缘等细节保持较好，但不足的是算法对噪声图像所有像素点均利用邻域中值替换，使得算法在较高密度噪声污染情况下，滤波性能急剧下降，甚至失去去噪性能，而且边缘容易产生移位，纹理细节不太清晰。为此，一些改进的中值滤波算法[2-5]被提出，这些算法在一定程度上改善了中值滤波的性能，能够滤除较好密度的椒盐噪声，但对于图像的边缘细节的保护还不是很理想。多级中值滤波算法如文献[6-7]算法对于随机的脉冲噪声滤除很有效，而且能够较好地保持图像的边缘信息，使其不被模糊和移位，但对于较高密度的椒盐噪声不能很好地滤除。文献[8]提出了一种改进的多级中值滤波算法（VHWR），算法较好地保持了图像细节，对较高密度的椒盐噪声滤波效果有了很大的提高，但当噪声密度超过80%时，去噪效果不理想。

为了有效地去除椒盐噪声，更好地保护图像的细节信息，提出了一种改进的多级中值滤波加权算法。算法借鉴了多级中值滤波的思想，采用文献[8]划分子窗口方法的基础上，对噪声点采用了邻域子窗口均值加权的方法进行滤除，在有效去除椒盐噪声的同时，对图像边缘等细节保护良好。

1 多级中值滤波算法

为了增强中值滤波算法在边缘保持效果、线性信息及各种细微纹理保护等方面的滤波性能，提出了多级中值算法，如文献[6]和文献[7]中定义了多级中值滤波器的结构，包括单向多级中值滤波器（MLM-）和双向多级中值滤波器（MLM+），其中算法采用的滤波窗口为（2N+1）×（2N+1）的方形窗，其划分的子窗口如图1所示，其定义如式（1）所示：

W1(n1,n2 ) ={F(n1 + k,n2 ): - N < k < N}

W2 (n1,n2 ) ={F(n1,n2 + k): - N < k < N}

W3(n1,n2 ) ={F(n1 + k,n2 + k): - N < k < N}

W4 (n1,n2 ) ={F(n1 + k,n2 - k): - N < k < N}

设F（#，#）为离散图像信号，则将以点(n1 ) ,n2 为中心的方型滤波窗口划分为四个子窗口，即Wi (n1 ) ,n2 {i=1，2，3，4}，分别表示水平方向、垂直方向及两个对角方向的一维子窗口。算法的滤波输出如式（2）所定义：

YMLM (n1 ) ,n2 = median[Ymax (n1 ) ,n2 ,Ymin (n1 ) ,n2 ,F(n1 ) ,n2 ]（2）

式中：YMLM 代表滤波输出；Ymax 和Ymin 的定义如式（3）和式（4）所示，分别表示4 个子窗口Wi (n1 ) ,n2 内中值的最大值和最小值：

Ymax (n1 ) ,n2 = max[Mi (n1 ) ,n2 ] （3）

Ymin (n1 ) ,n2 = min[Mi (n1 ) ,n2 ] （4）

式中：Mi (n1 ) ,n2 代表4个子窗口的中值，其定义如式（5）所示：

Mi (n1 ) ,n2 = med[Wi (n1 ) ,n2 ], i = 1, 2, 3, 4 （5）

2 VHWR 算法

在传统多级中值滤波算法的基础上，文献[8]提出了一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法（VHWR）。算法采用开关策略，将（2N+1）×（2N+1）方形滤波窗口划分为水平和垂直4N+2个条形子窗口，其中N 为大于等于1的整数。子窗口如图2所示。

图2 中的Wx1~Wx（2N +1）代表水平方向的2N+1 个条形子窗口，Wy1~Wy（2N +1）代表垂直方向的2N+1 个条形子窗口。算法先求出每个子窗口内像素的中值，然后用这些中值的中值替换滤波窗口中心的噪声点灰度值。VHWR算法充分利用了邻域相关性原理，对椒盐噪声图像具有良好的去噪效果，同时较好地保持了边缘及纹理等细节，但算法在高密度噪声情况下，去噪效果不是很理想。本文借鉴了多级中值滤波思想，采用VHWR 算法划分子窗口的方法，提出了一种改进多级中值滤波的加权滤波算法。算法在高密度噪声的去除及细节保持等性能均有了较大的提高。

3 本文算法

传统多级中值滤波算法MLM+及改进的算法VHWR通过多子窗口的划分，采用子窗口的中值进行平滑噪声点，对图像中的边缘、细线及纹理等细节保持较好，但它们共同的特点是在高噪声密度情况下，去噪性能较差。因此，本文在借鉴多级中值滤波算法子窗口划分思想的同时，对噪声点的平滑时引入了加权方法，算法原理如下。

3.1 子窗口划分

设f（i，j）为椒盐噪声图像，对于灰度图像来说，椒盐噪声点的灰度值主要表现为0或255。算法采用开关策略，如果滤波窗口中心点为非噪声点，则保持原值输出；如果是噪声点，则进行平滑处理，则将5×5滤波窗口划分为水平和垂直共10个条形子窗口，如图3所示。

图3 中的W1~W5 表示水平方向的5 个条形子窗口，W6~W10表示垂直方向的5个条形子窗口，（x，y）为窗口中心点坐标。

3.2 获取基础值

算法采用加权运算，为了更好地利用邻域相关性原理，将从每个条形子窗口中获取加权运算的基础值。首先，为了排除子窗口内噪声的干扰，将每个子窗口内的噪声点去除，然后取剩余像素点的均值作为基础值，如式（6）所示。如果该子窗口内全部是噪声点，则不用该子窗口的基础值。

Vi (x,y) = mean[W′i (x,y)] （6）

式中：Vi 表示基础值；W′i (x,y) 代表去除噪声点的子窗口像素集合，i 的最大值为去除噪声点后仍有像素的子窗口数量，设为N 个，其中N≤10。

3.3 计算权值

取式（6）中所有基础值的中值，计算每个基础值与该中值的差的绝对值，再求出这些绝对值的中值TH，作为加权阈值，如式（7）所示，然后利用归一化方法求出每个基础值的权值，如式（8）所示。

3.4 滤波输出

利用式（6）的所有基础值，分别与其对应的权值Wk进行加权运算，结果替换滤波窗口中心噪声点的灰度值，如式（9）所示：

式中：f ′(x,y) 表示滤波窗口中心点的滤波输出，该值只替换滤波窗口中心点为噪声点的灰度，对于非噪声点不做替换，较好地保持了图像的细节，同时由于算法在进行滤波输出时，采用了局部区域加权平均的方法，对高斯噪声也起到了一定的抑制作用。

4 验证实验

为了验证本文算法的去噪性能及细节保持能力，在Matlab2010a 实验平台下进行编程实验。实验对象为8 位标准灰度图像lena，分别采用传统中值滤波算法（SMF）、传统多级中值滤波算法（MLM+）、纵横窗口关联的多级中值滤波算法（VHWR）及本文算法进行实验对比，滤波窗口均为5×5。实验中对lena初始图像分别加入不同密度的椒盐噪声。

实验效果如图4~图6所示。为了检验算法的客观性能，采用峰值信噪比（PSNR）作为评价指标，对几种算法的PSNR值进行了计算，如表1所示。

从图4~图6可以看出，在噪声密度较低的情况下，几种算法的去噪效果均比较好，图像比较清晰，边缘等细节保持较好。随着噪声密度的增大，传统中值滤波算法的性能开始明显下降，滤波图像中出现了较多的椒盐噪声斑块，而多级中值滤波算法MLM+和VHWR算法的性能也开始下降，但不明显，滤波图像中出现了少量的噪声点，MLM+算法滤波图像出现了微弱的模糊；当噪声密度增加至90%时，传统中值滤波算法完全失效，滤波图像全部是噪声斑块。MLM+和VHWR 算法的滤波性能开始急剧下降，图像模糊较为严重，VHWR算法图像出现了大量的噪声斑块，而本文算法的滤波图像滤除了全部噪声，只是图像边缘等细节略有些模糊，轮廓依然较为清晰。可见本文算法具有高效而稳定的去噪性能及边缘保持能力。

表1是几种算法的峰值信噪比，从表中数据可以看出，传统中值滤波算法在噪声密度低于60%时，具有较高的PSNR值，随着噪声密度的增大PSNR值下降较快，MLM+算法、VHWR 算法和本文算法的PSNR 值随着噪声密度的增大下降较慢。本文算法的PSNR 值在噪声密度30%以下时略低于VHWR 算法，除此之外，PSNR值均高于几种算法，而且在高噪声密度下明显高于其他算法，证明了本文算法在不同噪声密度下稳定的去噪性能及细节保持能力。

5 结语

在多级中值滤波算法基础上，提出了一种新的滤除椒盐噪声的滤波算法。该算法借鉴了多级中值滤波子窗口划分的思想，将滤波窗口划分为水平方向和垂直方向多个子窗口，采用开关策略，在滤除噪声过程中计算各子窗口去除非噪声点的像素点的灰度均值和中值，并采用阈值优化方法进行加权运算，对噪声点进行平滑。仿真实验结果证明了本文算法在不同密度椒盐噪声情况下具有较强的去噪能力，同时较好地保持了图像的边缘等细节，算法的滤波性能明显优于其他几种算法，具有一定的应用价值。

作者简介：沈德海（1978—），男，满族，辽宁兴城人，讲师，硕士。研究方向为图像处理、数据库技术和计算机网络。

侯建（1978—），男，博士，副教授。研究方向为计算机视觉与模式识别。

鄂旭（1971—），男，蒙古族，教授，博士后。研究方向为物联网、智能计算与食品安全信息化。

张龙昌（1978—），男，副教授，博士。研究方向为下一代互联网服务、Web 服务、网络智能与服务。

参考文献

[1] 阮正旺，张建州，张亮.清除椒盐噪声的局部L1去噪保边方法[J].中国图象图形学报，2010，15（6）：867-872.

[2] 孙树亮，王守觉.一种基于改进的极值中值滤波算法[J].计算机科学，2009，36（6）：165-166.

[3] 王艳侠，张有会，康振科，等.基于x字形窗口的自适应中值滤波算法[J].现代电子技术，2010，33（10）：90-92.

[4] 王建勇，周晓光，廖启征.一种基于中值-模糊技术的混合噪声滤波器[J].电子与信息学报，2006，28（5）：901-904.

[5] 张恒，雷志辉，丁晓华.一种改进的中值滤波算法[J].中国图象图形学报，2004，9（4）：408-411.

[6] 陈静，张飞云，姚宁.基于多级中值滤波和小波域HMT 的图像去噪[J].现代电子技术，2007，30（14）：127-129.

篇10

1 分形图像压缩编码方式

1.1 拼接定理(collage theorem)

拼接定理是分形图像压缩技术的核心。

设{rt:wi,i=1,2,…,p}是t维的收缩仿射变换集合,即ifs、r为实数集。给定v∈rt,ε>0,如果ifs中最大的收缩因子s∈(0,1),且满足:

h(v,w(v))

则有:h(v,a)

其中,a为ifs的吸引子,h(a,b)为hausdorff距离。拼按定理给出了数集v与吸引了ifs之间逼近程度的一个上限值,即拼接误差的上限值。

拼接定理提供了用ifs进行图像压缩的理论依据。对于一般的灰度图像,可认为是一张原始灰度曲面(r3空间上的一个紧子集)进行抽样和量化得到的。尽管无法使原理图像(v)成为某一个迭代函数系统ifs的吸引子,但是如果能找到一组收缩仿射变换wi,i=1,2,…,p,使与v充分地接近,那么由拼接定理可知v是该ifs(rt:wi,i=1,2,…,p)对应吸引子的良好逼近。

在利用收缩仿射变换{rt:wi,i=1,2,…p}结图像进行解压缩时,迭代过程与初始条件无关。也就是说,对任意给定的初始图像数据进行多次迭代,就可以完成对原始图像的重构。

1.2 分形图像压缩编码的实现

所谓局部ifs(lifs)是指其变换的定义域由原来的整个区域放宽为全部区域的某些子集。通过将理论从全局扩展到局部,可以得到一种全自动的分形压缩方案,jacquin方法的实质是固定方块定义域块的大小并限制仿射变换为一定的形式,然后搜索图像录找与定义域块相匹配的值域块(它的大小是定义域块的4倍),搜索中要配合jacquin提出的八种对称变换算子对值域块进行变换。

编码压缩过程:把原始图像分成互不重叠的定义域块(range块),这些块能将原始图像全部覆盖,每一个range块大小均为b×b;每一domain埠的大小均为d×d,且通常d=2b。为使压缩后重构图像的质量更好,相邻 的domain块之间在水平及垂直方向均有重叠,水平及垂直方向上位移量为b。依次对每一个domain块中相邻的4个灰度值求平均,于是每一个大小为d×d(2b×2b)domain块就变成了大小为b×b的sub_domain块。之后利用最小二乘法,并配合八种对称变换算子,将收缩后的domain块(sub_domain块)与range块进行匹配运算:

若计算出的mse小于给定误差,则认为匹配成功,否则继续匹配,在找到最佳值域块及仿射变换后,需要存储其参数以便传输。这些参数包括:匹配成功的domain块块号、jacquin变换算子的编号以及比例因子s、偏移量o。

解码重构过程:从任意的初始图像开始(当然该图的大小要与原图一致),和原始图像(如图1所示)一样,对任意图像也可分为相同大小的定义域块和值域块,根据传输的参数,用值域块对定义域块进行逼近,当全部的定义域块都被逼近一次后,称为完成一次迭代,所得图像作为下一次迭代的初始图像,一直迭代下去直至重构图像不再随迭生显着变化为止,重构结束。

2 对噪声图像进行分形压缩编码的结果

以256×256的lena灰度图像为例(噪声均为零均值的高斯白噪声),在对图像进行分割时,取b=4,d=8。表1给出了用分形压缩算法对噪声图像编码的结果。图2和图3给出噪声方差为50时的噪声图像和分形压缩图像。

从表1中可以明显看出,当图像被高斯白噪声污染后,分形编码算法的性能明显降低,一是编码时间大大增加,而且噪声方差越大,编码时间越长,这主要是因为图像被污染的程度越大,图像信息损害的就越厉害,图像的分形特性遭到破坏,在编码过程中寻找匹配块的难度就越大、时间越久,分形算法的编码效率大大降低。二是重构图像信噪比降低,图像质量严重恶化,尤其是方差增大时,图像质量恶化更严重,如方差为200时,重构图像的信噪比降低了24.36(如图3所示),图像的一些特征已经不存在了。因此要提高含噪声图像的编码效率和信噪比,就必须对图像先进行去噪处理,同时要保证图像的分形特点。由于小波已被广泛地用于图像处理并获得良好的效果,所以利用小波方波对图像进行去噪处理。

表1 噪声图像分形压缩编码结果

图像类型 编码时间t(s) 信噪比psnr(db)

无噪声图像 58 32.87

含噪声图像1(方差50) 205 28.47

含噪声图像2(方差100) 392 26.69

含噪声图像3(方差200) 750 24.36

3 图像小波域的去噪方法

小波分析用于图像去噪处理,主要是针对图像信号与噪声信号经小波变换后在不同的分辨率呈现不同的规律,在不同的分辨率下,设定阈值门限,调整小波系数,达到图像去噪目的。

在小波系数进行取舍之前,实际上按照一定准则(或者阈值化)将小波系数划分为两类:一类是重要的、规则的小波系数;另一类是被看作非重要的或者受噪声干扰较大的小波系数。通常以小波系数的绝对值作为小波系数的分类单元。小波系数绝对值趋向于零,意味道着小波系数所包含的量并且强烈地受噪声干扰。最常用的阈值化去噪方法:一是默认阈值消噪处理,即在消噪处理过程中采用程序中设定的阈值,对分解信号进行分类处理,以求消除噪声;二是给定软(或硬)阈值消噪处理,阈值通过某一个经验公式获得,该阈值比默认的阈值去噪效果更有说服力。

对于“软阈值化”,绝对值小于阈值δ的小波系数数值用零代替;绝对值大于阈值δ的小波系数数值用δ来缩减。如下所示:

式中,w表示小波系数的数值;sgn(·)是符号函数,当数值大于零,符号为正,反之符号为负。对于“硬阈值化”,仅仅保留绝对值大于阈值δ的小波系数,并且被保留系数与系数相同(没有被缩减),如下式所示:

两种方法各有差异,前者具有连续性,在上容易处理,后者更接近实际应用。

阈值化处理的关键在于选择合适的并值δ。如果阈值门太小,处理后的信号仍有噪声存在;阈值太大,重要的图像特征将被滤掉,引起偏差。大多数阈值的选取过程是针对一组小波系数,即根据本组小波系数的统计特性,计算出一个阈值δ。donoho等提出了一种典型的阈值选取方式,从理论上说明阈值与噪声的方差成正比,为:

其中,nj表示第j层子带上小波系数的个数。

通过对信号的收缩阈值处理,能较好去除噪声,提高重构图像的信噪比和图像的编码效率。

4 去噪声图像的分形压缩编码结果及讨论