導(dǎo)語：如何才能寫好一篇噪聲污染定義，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關(guān)鍵詞】 環(huán)境噪聲 污染防治對策

1 噪聲污染的危害

首先說明一下對于噪聲污染定義的設(shè)定：聲音超過人們生活以及生產(chǎn)活動中能夠接受的范圍，我們就稱之為噪聲污染。在城市建設(shè)以及工業(yè)發(fā)展等因素的影響下，噪聲污染已經(jīng)成為現(xiàn)代城市污染中十分重要的組成部分，給人們的生活以及健康帶來極大的影響，通常表現(xiàn)為：（1）噪聲污染會導(dǎo)致人們的聽覺能力受損。長期生活在噪聲污染的環(huán)境中，能夠造成人們不同程度的提覺能力受損，出現(xiàn)聽覺疲勞的癥狀，嚴(yán)重了甚至?xí)?dǎo)致聽覺能力喪失。（2）噪聲污染會導(dǎo)致人體多項機能失衡。外界長期的噪聲污染不僅會影響到人們的聽覺能力，甚至?xí)斐善渌囗椛眢w機能失衡的情況，比如視覺、神經(jīng)以及心腦血管等，均會受到不同程度的傷害。（3）噪聲污染會導(dǎo)致人們的生活的不便以及工作、學(xué)習(xí)無法正常開展。（4）噪聲污染會導(dǎo)致信號的傳輸受阻，造成語言通訊的不暢。（5）噪聲污染會給電子儀器的正常運行以及功能的發(fā)揮帶來一定的影響。

國外科學(xué)家經(jīng)研究指出：當(dāng)噪聲超過85分貝的時候會影響人們的正常生活，超過95分貝的時候就會對人體造成嚴(yán)重的傷害。在城市這樣人口密集的地方，噪聲污染的危害性自然會引起大家的關(guān)注。影響城市區(qū)域環(huán)境噪聲變化的因素很多，而且途徑復(fù)雜，在對噪聲污染進行評價的時候一般將噪聲源分為5大類：交通源，工業(yè)源，施工源，生活源和其它。隨著國家對城市環(huán)境保護的重視，居民素質(zhì)的提高和居民區(qū)環(huán)境的改善使得生活噪聲對城市環(huán)境的破環(huán)作用也逐漸減輕。目前，存在于我國大中型城市中的噪聲源主要是交通源和施工源，而其中的主要因素就是交通源。由于近年來城市中車輛的數(shù)量尤其是私有車輛的急劇增加，而駕駛員素質(zhì)的普遍偏低，使得交通源產(chǎn)生的噪聲對城市環(huán)境的破環(huán)作用日益增加。

2 濱海大港存在的主要噪聲問題及發(fā)展趨勢

2.1 噪聲污染投訴率高

2008年至2012年其間，全區(qū)共收到群眾來信來訪案件1949次，在這些環(huán)境污染問題中，噪聲污染投訴率占很大百分比，已成為妨礙我市居民正常生活的主要環(huán)境問題。具體統(tǒng)計結(jié)果見表1。

從表l可以看出，2011年前噪聲污染問題逐年上升趨勢，2011年以后呈下降趨勢。噪聲污染有好轉(zhuǎn)趨勢。

2.2 交通噪聲污染較嚴(yán)重

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，我區(qū)的機動車擁有量迅速增加，但市政建設(shè)的速度相對于機動車增長速度慢，主要交通干線的機動車流量已近飽和，部分路段高峰時間出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象，機動車亂鳴笛現(xiàn)象仍然存在。同時城市布局不合理，商業(yè)網(wǎng)點、文化娛樂場所過于集中，甚至居民區(qū)內(nèi)設(shè)置幼兒園、中、小學(xué)致使交通不暢、車輛擁擠，這些都造成了交通噪聲的聲值高且排放時間長。道路交通噪聲仍是困擾我區(qū)聲環(huán)境質(zhì)量的主要問題。近5年來交通噪聲有效聲級在66.3-69.4dB（A）之間波動，各年度路段噪聲>70.0dB（A）的占路段總長度的9.48-35.05%，各別年度（特別是2001年至2003年度）及各別路段交通噪聲已處于重度污染狀況。但總的來看，道路交通噪聲污染狀況呈好轉(zhuǎn)趨勢。各年度、各路段交通噪聲情況見表2。聲環(huán)境質(zhì)量評價技術(shù)方法見表3。

2.3 生活噪聲源范圍在擴大

隨著生活區(qū)域的擴大，人們的生活水平日益提高，社交活動逐漸豐富，提供給人們娛樂消遣的娛樂場所也逐漸的普及，同時開放時間延長，這無疑會給城市帶來一定的噪聲壓力，導(dǎo)致城市噪聲污染的加劇。將濱海大港區(qū)域環(huán)境2008年至2012年的噪聲記錄資料進行對比我們能夠很明顯的看到，濱海大港的噪聲污染屬于輕微的程度，因此可以認(rèn)為，濱海大港最近幾年間區(qū)域噪聲并沒有十分突出的變化。記錄資料如表4所示，區(qū)域噪聲評價方式如表5所示。

2.4 建筑施工噪聲影響大

濱海大港在近幾年加大了對城區(qū)棚戶區(qū)的改造工程，拆遷了大量的住房，加大了市政建設(shè)，因此出現(xiàn)大面積的施工場地。這些施工單位大多使用各種動力機械設(shè)備，產(chǎn)生的噪聲都是高分貝的。由于立項較晚，開工時間相對較晚，施工期不長，部分施工企業(yè)想要在限定的時間之內(nèi)完成建設(shè)工程，往往選擇將施工時間延長的較晚，這對于城市居民的睡眠造成極大的影響，導(dǎo)致城市夜間噪聲污染的加劇。

3 噪聲污染防治對策

通過對濱海大港聲環(huán)境的統(tǒng)計分析我們能夠看到，在造成聲環(huán)境受損，導(dǎo)致聲環(huán)境質(zhì)量下降的原因中，交通噪聲、生活噪聲和建筑噪聲這三個方面是最為主要的。因為最近二年濱海大港管委會及環(huán)保辦逐漸重視到噪聲污染的問題，并花費更多的精力及成本去控制噪聲污染的影響，這讓濱海大港的噪聲污染情況得到一定程度的緩解.不過相對于無污染的聲環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)依然有一定的差距。在未來的發(fā)展中我們要對噪聲污染的治理投入更多的關(guān)注。

（1）相關(guān)部門在開展城市建設(shè)規(guī)劃工作的時候，要使建筑物工程和交通線路之間保持合理的噪聲距離，采取相應(yīng)的建筑設(shè)計要求，避免產(chǎn)生環(huán)境噪聲。

（2）合理安排建筑物功能和建筑物平面布局，使敏感建筑物與噪聲污染源之間保持一定的距離，達到將城市鬧區(qū)和靜區(qū)隔離開來的目的。開展多年的居住區(qū)域安靜化管理的工作，目前已經(jīng)使城市噪聲污染有了一定的緩解。

（3）合理規(guī)劃城市布局。管委會要對市政建設(shè)的開展投入更多的重視，針對城市內(nèi)部流量較大的交通線路要合理的規(guī)劃、改造。同時合理規(guī)劃城市生活布局，I業(yè)企業(yè)要從城市搬遷出去，與城市生活集中區(qū)保持一定的距離；注重城市形象的管理，規(guī)劃室內(nèi)綜合區(qū)域，將原本零星分布于各地的露天“馬路市場、馬路燒烤、馬路餐桌”，統(tǒng)一管制，確保造成污染得以緩解。

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一、何為噪聲污染

人們在生活和工作環(huán)境中，經(jīng)常接觸各種各樣的聲音，如雷聲、雨聲、流水聲、波浪聲、風(fēng)聲、樹濤聲、鳥叫聲、犬吠聲、蟬鳴聲、機器聲、汽笛聲、車輪聲、爆破聲、音樂聲、歌聲、鈴聲、吵鬧聲、叫賣聲等等說不盡的聲音。這些聲音中，有些是人們需要或者喜歡的，比如鳥叫聲、音樂聲、歌聲、交談聲等；有些則是人們不需要甚至討厭的，比如犬吠聲、爆破聲、吵鬧聲等。通常人們把喜歡的聲音說成是優(yōu)美動聽的聲音，而把不喜歡的聲音說成是讓人煩躁的聲音。令人煩躁的聲音有來自生產(chǎn)、施工，還有來自交通運輸?shù)?，還有來自社會生活的。環(huán)境科學(xué)把生產(chǎn)、施工、交通、生活中產(chǎn)生的令人煩躁的聲音定義為噪聲。由噪聲引起的生活質(zhì)量下降甚至影響居民身心健康的現(xiàn)象就叫噪聲污染。

判別是否是噪聲或噪聲污染是由人的感覺而定的。在實際生活中，對同一個聲音是否是噪聲，是隨著人們的主觀意識、行為狀態(tài)和生理差異而有不同結(jié)論的。從心理學(xué)上來說，劃定是否是噪聲沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)。在環(huán)境管理上，為科學(xué)規(guī)范，從多數(shù)人群健康的角度制定了聲環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)。對社會噪聲，明確城市鬧市區(qū)超過60分貝的聲音，居住區(qū)白天超過45分貝的聲音，就是能引起人們煩躁的噪聲。

二、噪聲污染的危害

（一）噪聲對人體有哪些影響

1. 噪聲對聽覺的影響

噪聲對人體最直接的危害是對聽覺器官的損害。人如果在強噪聲環(huán)境下暴露一定時間后，聽覺敏感度就會下降，聽力減退得越多，恢復(fù)所需要的時間就越長。如果長期暴露在強噪聲環(huán)境中，強噪聲持續(xù)作用于聽覺器官，聽覺疲勞得不到有效恢復(fù)，久而久之，聽覺器官將產(chǎn)生器質(zhì)性病變，造成噪聲性耳聾。

2. 噪聲對生理的影響

如果長時間受噪聲刺激，就會超過生理的承受能力，對中樞神經(jīng)造成損害，使大腦皮層的興奮和抑制平衡失調(diào)，出現(xiàn)病理性變化。強噪聲使人產(chǎn)生頭痛、頭暈、耳鳴、多夢、失眠、心慌、記憶力衰退和全身乏力等癥狀。

噪聲還可引起交感神經(jīng)緊張，從而導(dǎo)致心跳加快、心律不齊、血管痙攣、血壓升高等。大量研究表明，心臟病的發(fā)展惡化與噪聲有著密切聯(lián)系。有人認(rèn)為，現(xiàn)代生活中噪聲是引發(fā)心臟病的重要原因之一。

噪聲還可引起人體的內(nèi)分泌系統(tǒng)、消化系統(tǒng)的疾病，長期工作在噪聲環(huán)境中的人群易患胃潰瘍、視力下降等諸多病癥。

噪聲對人們心理的影響也不容忽視。噪聲容易使人出現(xiàn)煩躁、激動、易怒、注意力不集中等精神異常，嚴(yán)重時甚至可能引起理智喪失。

（二）噪聲對人類生活的影響

噪聲影響人的正常睡眠。當(dāng)噪聲級在50分貝以上時，15%以上的人正常睡眠受到影響。城市街道的交通噪聲在70分貝左右，臨近街道的居民睡眠質(zhì)量普遍不佳。在靠近工廠、工地的居民區(qū)，噪聲高達70~110分貝，嚴(yán)重干擾了居民睡眠。

噪聲還影響人們的工作。長時間在噪聲環(huán)境中工作，使人感到疲勞、煩躁和注意力下降，影響工作效率。

三、如何防范噪聲污染

（一）防范家庭噪聲污染

首先，在不影響工作、學(xué)習(xí)、生產(chǎn)和娛樂的情況下，應(yīng)嚴(yán)格控制家用電器和其他能發(fā)聲響器具的音量和開關(guān)時間。購置這些家用電器時，要選擇質(zhì)量好、噪聲小的。其次是家電不宜放在臥室里，幾種家電也不宜同時啟用，更不能在故障狀態(tài)下啟用。有條件的可安裝隔音、吸音設(shè)備，以免噪聲過高、過強，對人體造成危害。三是在庭院內(nèi)或居室周圍多養(yǎng)花、植樹、種草，這樣既可綠化、美化、凈化環(huán)境，又可吸收、疏散和消除部分噪聲。四是家庭成員之間，要盡量做到不爭吵，不喧嘩，適當(dāng)控制娛樂時間，音量不宜過大。

（二）控制交通噪聲

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【關(guān)鍵詞】特高壓 變電站 換流站 噪聲控制

1 前言

我國已經(jīng)建成投運數(shù)條特高壓交、直流工程，對特高壓交、直流工程中變電站和換流站的設(shè)計和建設(shè)而言，由于其電壓等級高、技術(shù)難度大、受影響公眾范圍廣，其噪聲控制情況也更受關(guān)注。隨著納入電網(wǎng)規(guī)劃的多個特高壓變電站、換流站建設(shè)高峰的到來，探討其噪聲控制措施對于滿足環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)、節(jié)約土地資源、減少拆遷影響、降低工程投資、保障電網(wǎng)安全運行都具有重要意義。

2 特高壓變電站和換流站主要聲源

2.1 特高壓變電站主要聲源

特高壓變電站的主要聲源為變壓器、電抗器和帶電構(gòu)架，既有電磁噪聲，也有空氣動力性噪聲和機械性噪聲[1]。

變壓器的噪聲是由變壓器本體（鐵心、繞組、磁屏蔽、油箱等）及冷卻裝置的振動所引起的。變壓器本體振動的主要來源有：硅鋼片的磁致伸縮所引起的鐵心周期性振動；硅鋼片接縫處和疊片之間因漏磁而產(chǎn)生的電磁吸引力所引起的鐵心振動；繞組中負載電流產(chǎn)生的繞組匝間電動力所引起的振動；漏磁所引起的油箱壁振動等[2]。其中，磁致伸縮和繞組匝間電動力所引起的振動是最主要的來源。變壓器本體振動通過鐵心墊腳和絕緣油兩條路徑傳遞給油箱壁，使油箱壁產(chǎn)生振動，進而產(chǎn)生本體噪聲，并以聲波的形式均勻地向四周發(fā)射。冷卻裝置自身產(chǎn)生振動與噪聲，并通過接頭等裝置將振動傳遞到油箱壁。根據(jù)工程建設(shè)經(jīng)驗，1000kV變壓器聲功率級約為95～106dB（A）。

高壓并聯(lián)鐵心式電抗器的分段鐵心之間存在著磁吸引力，這些磁吸引力會引起額外的振動和噪聲，此外，冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)動也會產(chǎn)生噪聲。1000kV系統(tǒng)用高壓并聯(lián)電抗器聲功率級約為90～102dB（A）。帶電構(gòu)架的噪聲主要來自變電導(dǎo)線金具的電暈噪聲。

變壓器和電抗器以低頻噪聲為主，輔助冷卻裝置噪聲則以高頻噪聲為主，帶電構(gòu)架的噪聲頻譜基本與主變壓器、電抗器頻譜一致。

2.2 特高壓換流站主要聲源

特高壓換流站的聲源主要有換流變壓器，平波電抗器，交直流濾波器等[3]。

換流變壓器噪聲特性與變壓器類似，但由于存在直流偏磁，其噪聲比常規(guī)交流變壓器大。以往鐵心硅鋼片磁致伸縮振動被認(rèn)為是噪聲的主要來源，隨著鐵心硅鋼片設(shè)計技術(shù)的提高，磁致伸縮振動的噪聲大為減少，線圈導(dǎo)線或線圈間電磁力產(chǎn)生的噪聲成為主要噪聲，線圈噪聲的聲功率級隨著變壓器負載的增加而增加。換流變壓器噪聲以中低頻為主，根據(jù)工程建設(shè)經(jīng)驗，其聲功率級約為118dB（A）。

平波電抗器的噪聲主要由于直流電流和諧波電流相互作用引起線圈振動產(chǎn)生，其聲功率級約為91dB（A）。交直流濾波器組產(chǎn)生的噪聲除了其中的電抗器噪聲之外，還包括由于電場力作用產(chǎn)生振動而形成的電容器噪聲。其產(chǎn)生機理是，當(dāng)電容器加上交流電壓時，電容器內(nèi)部電極間將有靜電力產(chǎn)生，使電容器內(nèi)部元件產(chǎn)生振動，元件的振動傳給外殼，使箱壁振動，形成噪聲，再由外殼向外傳播。其聲功率級約為79dB（A）。

3 噪聲控制原則

在合理選址的基礎(chǔ)上，特高壓變電站、換流站的噪聲控制措施應(yīng)主要從規(guī)劃、聲源、傳播途徑、接受者等幾方面確定相應(yīng)原則。

（1）針對噪聲污染這一特定概念的定義，從規(guī)劃層面將噪聲污染限定在有限范圍內(nèi)，可以有效防治噪聲污染。

（2）從聲源特性上看特高壓站的噪聲控制，在聲源處抑制噪聲，是最根本、最有效、最直接的措施，包括降低激發(fā)力，減小系統(tǒng)各環(huán)節(jié)對激發(fā)力的響應(yīng)以及改良制造工藝等。

（3）在聲傳播途徑中控制噪聲，包括隔聲、吸聲、消聲、隔振等措施，主要對聲波的傳播途徑上進行一些阻斷、改變聲波的傳播方向或減弱聲波的傳播的強度。

（4）受體保護原則，對處于噪聲污染區(qū)域的敏感建筑進行環(huán)保拆遷以及對相關(guān)接受者采取保護措施。

4 噪聲控制措施

4.1 規(guī)劃控制

《中華人民共和國環(huán)境噪聲污染防治法》第二條明確環(huán)境噪聲污染是指所產(chǎn)生的環(huán)境噪聲超過國家規(guī)定的環(huán)境噪聲排放標(biāo)準(zhǔn)，并干擾他人正常生活、工作和學(xué)習(xí)的現(xiàn)象；第五條要求地方各級人民政府在制定城鄉(xiāng)建設(shè)規(guī)劃時，應(yīng)合理安排功能區(qū)和建設(shè)布局，防止或減輕環(huán)境噪聲污染。為加強噪聲污染防治工作，改善城市和鄉(xiāng)村的聲環(huán)境質(zhì)量，環(huán)保部制定了《關(guān)于加強環(huán)境噪聲污染防治工作改善城鄉(xiāng)聲環(huán)境質(zhì)量的指導(dǎo)意見》（環(huán)發(fā)[2010]144號）。其中第三條明確要強化噪聲排放源監(jiān)督管理，并指出要嚴(yán)格聲環(huán)境準(zhǔn)入，各地在編制城鄉(xiāng)建設(shè)、區(qū)域開發(fā)、交通發(fā)展和其他專項規(guī)劃時，在規(guī)劃環(huán)境影響評價文件之中納入聲環(huán)境影響評價章節(jié)。一般認(rèn)為，規(guī)劃環(huán)評的噪聲污染防治對策和建議可在“鬧靜分隔”和“以人為本”的原則指導(dǎo)下，從區(qū)域土地使用功能調(diào)整、交通運輸線路布局調(diào)整、設(shè)置合理的噪聲防護距離、建設(shè)隔聲屏障、聲環(huán)境敏感建筑物的隔聲要求等方面提出相應(yīng)的對策和建議。

《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則 聲環(huán)境》（HJ2.4-2009）10.3.1條明確工業(yè)噪聲防治措施要進行經(jīng)濟、技術(shù)可行性論證；在符合《城鄉(xiāng)規(guī)劃法》中規(guī)定的可對城鄉(xiāng)規(guī)劃進行修改的前提下，提出廠界與敏感建筑物之間的規(guī)劃調(diào)整建議。

《工業(yè)企業(yè)廠界環(huán)境噪聲排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB12348-2008）4.1.4條明確：工業(yè)企業(yè)若位于未劃分聲環(huán)境功能區(qū)的區(qū)域，當(dāng)廠界外有噪聲敏感建筑物時，由當(dāng)?shù)乜h級以上人民政府參照《聲環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3096-2008）和《城市區(qū)域環(huán)境噪聲適用區(qū)劃分技術(shù)規(guī)范》（GB/T 15190-94）（現(xiàn)已更新為《聲環(huán)境功能區(qū)劃分技術(shù)規(guī)范》（GB/T 15190-2014））的規(guī)定確定廠界外區(qū)域的聲環(huán)境質(zhì)量要求，并執(zhí)行相應(yīng)的廠界環(huán)境噪聲排放限值。

根據(jù)以上法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)劃控制也是噪聲污染防治的重要措施之一。在變電站和換流站內(nèi)廠界噪聲達標(biāo)、周邊敏感目標(biāo)聲環(huán)境達標(biāo)要求的情況下，設(shè)置合理范圍的噪聲控制區(qū)且在控制區(qū)內(nèi)不再新建噪聲敏感建筑，可以很好地滿足當(dāng)前及未來該區(qū)域聲環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，符合噪聲控制的根本目的和環(huán)評技術(shù)導(dǎo)則要求。

4.2 源強控制

在源強控制方面，主要是通過對特高壓設(shè)備在設(shè)計、制造工藝上進行優(yōu)化實現(xiàn)。

對于特高壓變壓器，降低鐵心磁密，采用磁致伸縮率小的高導(dǎo)磁材料；鐵心采用多級接縫，減少硅鋼片在加工、生產(chǎn)過程中的機械撞擊，保證所用硅鋼片中晶粒的最優(yōu)取向；合理調(diào)整窗口尺寸，避開鐵心的自振頻帶；在鐵心端面涂張力約束涂料，鐵心級間增加橡膠墊；合理分布繞組的安匝，將漏磁面積減到最?。昏F心拉板采用低磁鋼板，以降低拉板內(nèi)部的漏磁通量；油箱內(nèi)盡量不使用磁屏蔽，盡量選用低噪聲的潛油泵和低轉(zhuǎn)速風(fēng)扇的冷卻器。

對于電抗器，目前適宜采取的措施主要有合理控制鐵心的工作磁密；選擇合理的鐵心結(jié)構(gòu)，避免固有頻率接近鐵心的自振頻率；使用彈性壓緊裝置，保證鐵心餅有足夠的壓緊力，增加整體的剛性；提高各部件的剛度和強度；在鐵心和油箱中增設(shè)隔振、減振裝置[4，5]。

對于濾波器組中的的電容器，增加串聯(lián)電容器元件的數(shù)目可減小電容器罐里的電介質(zhì)應(yīng)力和振動力；改進機械阻尼，壓緊堆棧式電容器元件，可以此來提高電容器單元外殼的剛度；此外，還可以增加電容器殼體的隔聲量，并在安裝電容器的支架上增加減震膠墊，采用雙塔結(jié)構(gòu)以降低聲源高度。

對于帶電構(gòu)架，應(yīng)優(yōu)化站內(nèi)導(dǎo)線及金具，控制電暈噪聲。根據(jù)已取得的成果和經(jīng)驗，變電導(dǎo)線金具的電暈噪聲已不再是變電站噪聲控制的限制因素。

4.3 傳播過程控制

選址階段應(yīng)盡量避開村莊、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、學(xué)校、居民點等噪聲敏感點。同時充分利用地形因素降低噪聲影響，如地坡、山丘、堤岸等，充分利用以替代部分聲屏障。此外，低洼地勢會存在聲影區(qū)，噪聲級較低。

總平面優(yōu)化布置也是噪聲控制的主要手段。利用站內(nèi)自身設(shè)施和建筑物進行合理的布置，可以很好地降低噪聲的傳播[6]。如復(fù)龍換流站高、低端閥廳采用了面對面布置，按此布置換流站東側(cè)居民點較多方向的噪聲可下降1～3dB，從總平面布置角度為噪聲控制創(chuàng)造了良好的條件。交流濾波器采用“田”字型布置，降噪效果較好，在換流站圍墻及圍墻外20m范圍的測點上可降低2～7dB，但對于80m以遠處的降噪效果與以往相差不大，約0.2～2dB。

在設(shè)備周圍以及站區(qū)部分圍墻上裝設(shè)聲屏障或者利用閥廳墻體、防火墻等作為隔聲屏障，可有效阻擋噪聲傳播。晉東南變電站對高抗裝設(shè)自承重結(jié)構(gòu)形式隔聲罩之后，平均降噪量為21.8dB（A）[7，8]。向家壩―上海工程換流站的平波電抗器采用高效一體化降噪裝置，利用柵式聲障、局部迷宮以及盤式消聲原理，能夠?qū)⑻囟l率的噪聲降低約16dB（A），使其達到并優(yōu)于技術(shù)規(guī)范要求。

采用全封閉型隔聲裝置（BOX-IN）可以取得更明顯的降噪效果。復(fù)龍換流站換流變壓器采用BOX-IN措施，與采取隔聲屏障方案比較，近場降低了8dB（A），中場降低了約20dB（A）左右，遠場降低了15dB（A）左右，降噪效果極為顯著。并且采用了新型設(shè)計，一部分為固定設(shè)施，安裝在防火墻上；另一部分安裝在換流變壓器本體上，隨換流變壓器同進出，既滿足了換流變壓器隔聲降噪的要求，又滿足了運行檢修及快速更換的需要[9]。

4.4 受體保護

對于變電站、換流站站外敏感建筑，環(huán)保拆遷或加裝隔聲設(shè)施也是噪聲控制的措施之一。為降低對控制樓內(nèi)運行人員的干擾，可對站內(nèi)建筑物的降噪設(shè)計以有效控制噪聲。由于站內(nèi)戶外的噪聲依然很大，對于戶外巡檢人員，可通過佩戴降噪耳塞來降低進入人耳內(nèi)的噪聲而實現(xiàn)受體保護。

5 結(jié)語

特高壓變電站、換流站的噪聲控制應(yīng)考慮規(guī)劃控制、源強控制、傳播過程控制、受體保護等措施。由于目前的水平限制，從設(shè)備設(shè)計、制造和安裝上降低噪聲已經(jīng)極其困難，除了傳統(tǒng)措施與方法外，應(yīng)在充分重視規(guī)劃控制的基礎(chǔ)上，根據(jù)環(huán)境敏感情況確定經(jīng)濟、合理、可行的綜合噪聲控制方案，實現(xiàn)良好的環(huán)境效益和經(jīng)濟效益。

參考文獻：

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篇4

1、如果是民眾之間的噪音擾民，被騷擾人可以通過調(diào)解，協(xié)商，或者報警處理。

2、如果是企業(yè)個體戶噪音擾民，可向城建服務(wù)相關(guān)單位舉報投訴。

3、噪音擾民是根據(jù)《中華人民共和國環(huán)境噪聲污染防治法》，噪聲擾民是一個行為后果為定義的違法行為。只要產(chǎn)生的噪聲煩擾了公民的正常生活，即產(chǎn)生噪音擾民的違法事實。

4、《噪聲法》對噪音擾民行為并沒有提出聲響一定要達到多少分貝才構(gòu)成噪音擾民的必要條件。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

篇5

關(guān)鍵詞:道路交通 環(huán)境保護 影響

隨著我國城市化的蓬勃發(fā)展,我國交通運輸業(yè)突破進展,道路交通的發(fā)展也破壞著我們賴以生存的環(huán)境。比如噪聲、震動、尾氣等污染,土地、能源、水等資源的消耗,制約了國民經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。本文從道路交通和城市環(huán)境的相關(guān)概念入手,從大氣、噪聲和水等角度分析了道路交通對環(huán)境影響,并提出了道路交通環(huán)境保護的對策建議。

1、道路交通和城市環(huán)境

道路交通一般指人或車輛沿著道路的移動,它由行人(含乘車人和駕駛?cè)藛T)、車(包括機動車和非機動車)、路(包括公路和城鎮(zhèn)街道)三要素構(gòu)成。所謂環(huán)境總是相對于某一中心事物而言,作為某一中心失望的對立面而存在。我國環(huán)境保護法關(guān)于環(huán)境的定義是“指影響人類生存和發(fā)展的各種天然的和經(jīng)過人工改造過的自然因素的總體,包括大氣、水、海洋、土地、礦藏、森林、草原、野生動物、自然遺跡、自然保護區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)、城市和鄉(xiāng)村等”。環(huán)境科學(xué)所研究的環(huán)境是人類生存、繁衍所必需的、相適應(yīng)的環(huán)境或物質(zhì)條件的綜合體。城市環(huán)境的組成可分為自然環(huán)境成分和社會環(huán)境成分。城市自然環(huán)境是城市環(huán)境的基礎(chǔ),城市環(huán)境的形成在許多方面都必然受到城市自然環(huán)境的影響和作用。

2、道路交通對城市環(huán)境的影響

城市交通系統(tǒng)對于維持宏觀經(jīng)濟的健康發(fā)展,保證人民生活質(zhì)量以及合理控制生態(tài)環(huán)境污染都起著舉足輕重的作用。而城市環(huán)境作為人類一切活動的物質(zhì)基礎(chǔ)和主要制約因素是城市交通的發(fā)展前提。二者相互影響相輔相成。

交通是城市人居環(huán)境的重要體現(xiàn)和保障,作為城市機能的重要構(gòu)件,是體現(xiàn)城市活力的重要方面,城市交通效率的高低直接影響城市活動效率的高低?？傊?道路交通的發(fā)展除了對城市環(huán)境保護起到積極作用以外,還對城市環(huán)境具有消極的影響,具體體現(xiàn)在以下幾個方面:

2.1道路交通對城市大氣的污染

道路交通對大氣的污染是指交通運輸中,車輛排出的煙、塵和有害氣體,其數(shù)量、濃度和持續(xù)時間都超過大氣的自然凈化能力和允許標(biāo)準(zhǔn),汽車在道路上行駛的過程中所排放的NO、CO等都是污染的主要成分。道路大氣污染具有廣泛性、流動性和危害性特征。具體包括一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)、碳氫化含物(HC)、光化學(xué)煙霧、二氧化硫、顆粒物、含鉛化合物、CO2等等成份的危害。

2.2道路交通的噪聲污染

除大氣污染外,道路交通產(chǎn)生的噪聲和振動對人也會產(chǎn)生很大危害。交通噪聲與車流量、車型、車速、路況等有密切關(guān)系,它對人們的影響程度不僅與聲強、頻率有關(guān),并且與其持續(xù)的時間和變化幅度有關(guān)。交通噪聲對人們身體健康造成損害,干擾居民、學(xué)校和企事業(yè)單位正常的工作和生活秩序,降低人們的生活質(zhì)量。正常的環(huán)境聲音是40dB,一般把40dB作為噪聲的衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)聲強超過此界限時便會產(chǎn)生一定的影響。噪聲的危害可歸納為以下幾個方面。①損傷聽力;②干擾睡眠;③干擾交談、工作和思考。噪聲還對人的心理和兒童的智力發(fā)育會產(chǎn)生不良生理影響。噪聲對心理的影響主要表現(xiàn)在令人煩惱、易激動、甚至失去理智。交通噪聲還會對公路沿線的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響。

2.3道路交通對水和土壤資源的污染

施工污水一般來源于生石灰消解、機具洗涮、水泥混凝土構(gòu)件養(yǎng)護等。同時,大量施工人員的生活污水及作業(yè)機械機油的漏滴均可能對附近環(huán)境造成污染。此外,施工中浮泥及路面污染物因雨水沖入附近河流也會引起水質(zhì)污染。汽車發(fā)動機排放的無機化合物(鋁化合物)的細小顆粒,可以直接進入土壤,并通過道路附近的植物進入到食物鏈中。同時,路面上的有害物質(zhì)可能從道路排水系統(tǒng)流入到地表、河流等,污染了地表和地下水,造成道路兩旁飲用水的污染,影響了沿線人們生活和野生植物的數(shù)量變化。

3、促進道路交通與城市環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的對策

3.1嚴(yán)格控制道路交通大氣污染

由于交通需求的激增,單純從技術(shù)上很難根本解決道路交通帶來的環(huán)境問題。因此,應(yīng)采取技術(shù)、政策法規(guī)和經(jīng)濟措施等多方面策略。首先要采用現(xiàn)代化交通管理技術(shù)。使用先進的交通控制手段和信息技術(shù),行車線路引導(dǎo),停車管理和信息,車流量管制,公共交通自動調(diào)控等先進的交通管理技術(shù)。其次要發(fā)展城市軌道交通系統(tǒng),限制汽車的無節(jié)制發(fā)展。采取行動鼓勵共同乘用汽車,提供足夠的私人小汽車的代用交通工具,大力扶植公共交通企業(yè)并加強公共交通的服務(wù)質(zhì)量和效率,促使私人汽車交通轉(zhuǎn)向公共交通系統(tǒng)。再次要控制機動車尾氣。要改善燃油品質(zhì),采用清潔燃料,從源頭上控制道路交通大氣污染,采用先進的尾氣排放標(biāo)準(zhǔn),開發(fā)高效尾氣凈化催化劑,制造新型清潔汽車。最后要運用環(huán)境經(jīng)濟思想,利用經(jīng)濟杠桿進行環(huán)境保護。采用價格機制,稅收政策可以在很多方面引導(dǎo)有益于社會的個人行為,合理征收汽車費、噪聲污染費是很有必要的。也只有從環(huán)境經(jīng)濟責(zé)任和經(jīng)濟措施入手,才能削減城市交通污染物的排放量,削減城市污染負荷。

3.2嚴(yán)格控制噪聲源

首先要努力降低汽車自身噪聲,對汽車噪聲影響較大的行駛參數(shù)主要有發(fā)動機轉(zhuǎn)速、變速器所處檔位汽車行駛速度和負載等。其次要嚴(yán)格控制大中性載重貨車進人城區(qū)主干道的時間和路線,合理地控制交通流量和機動車行駛速度,能有效降低交通噪聲;改善路面狀況,提高路面平整度,修筑降噪路面對于控制交通噪聲具有重要的實際意義。最后要制定相關(guān)的控制法規(guī)及實行禁止在中心區(qū)鳴喇叭等措施,強制減少道路交通噪聲的產(chǎn)生。此外,還要合理規(guī)劃,優(yōu)化道路系統(tǒng),設(shè)置交通信號系統(tǒng)和導(dǎo)向標(biāo)志有效引導(dǎo)機動車行駛,疏通交通流以控制傳播途徑噪聲。

篇6

關(guān)鍵詞：脊波變換；小波變換；SAR圖像；壓縮

中圖分類號： TP751

文獻標(biāo)識碼：A

0引言

SAR雷達由于全天候、全天時、多波段、多極化工作方式、可變側(cè)視角、穿透能力強和高分辨率等特點，在工業(yè)、民用和軍事上都有著十分廣泛的用途。SAR圖像具有兩大特點：一是信息量特別大，二是圖像信息中存在著斑點噪聲和失真。一般認(rèn)為，SAR圖像的斑點噪聲可以用隨機游動法來解釋［1］。SAR圖像的噪聲通常認(rèn)為是乘性噪聲，傳統(tǒng)的去噪方法無能為力，因此傳統(tǒng)的壓縮方法不得不面對乘性噪聲的干擾問題。SAR圖像噪聲抑制的方法可分為基于統(tǒng)計意義的空域濾波方法和頻域濾波方法。比較經(jīng)典的基于統(tǒng)計意義的空域濾波方法有Lee、Kuan、GammaMAP等濾波算法［1,2］。小波分析由于其良好的時頻特性被廣泛應(yīng)用于去噪和壓縮［3~6］，它是一種典型的頻域處理方法，通常首先對SAR圖像進行小波分解，保留低頻，對高頻子帶的系數(shù)做硬閾值或軟閾值處理，然后進行重構(gòu)。頻域處理方法可有效地抑制噪聲，同時較好地保留了圖像的結(jié)構(gòu)信息。傳統(tǒng)的基于小波變換的壓縮方案對于圖像點狀奇異性具有較強的描述能力，而且具有較強的抗噪性能，同時運算復(fù)雜度較低。但當(dāng)圖像中乘性噪聲污染比較嚴(yán)重，而且線狀奇異性比較顯著時，小波變換將力不從心(由小波函數(shù)的特性決定)。

本文首先介紹了SAR圖像的特點，在對離散脊波變換的正交性及其與Radon變換的關(guān)系深入研究的基礎(chǔ)上，利用其在線性特征表示方面的優(yōu)勢，將離散脊波變換應(yīng)用到SAR圖像的壓縮，實驗數(shù)據(jù)表明該算法對SAR雷達圖像壓縮較傳統(tǒng)的小波變換更加有效。

1脊波

脊波（Ridgelet）［7,8］是應(yīng)用現(xiàn)代調(diào)和分析的概念和方法，在小波分析［4,5］理論上發(fā)展起來的新的分析工具。與小波分析和Fourier分析相比，脊波能對多維函數(shù)有更好的逼近速率。脊波綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)、調(diào)和分析等多個學(xué)科，克服了多維函數(shù)逼近的“維數(shù)災(zāi)”問題。

脊波分析等價于函數(shù)在Radon域上的小波分析。脊波對線性（超平面狀）的奇異性的有效性可以理解為多維函數(shù)的線性（超平面狀）奇異性經(jīng)過Radon變換之后，轉(zhuǎn)化為點狀奇異性，這正好是小波分析的優(yōu)勢所在。

定義1對于任意一個函數(shù)f，其脊波變換可定義為

Rf(a,u,b)=∫f(x)a－1/2ψuTx－badx

其中，ψ(•)為滿足震蕩條件的脊波函數(shù)［8］，a，b表示常參數(shù)，而參數(shù) u為單位長度的d維向量。

若f∈L1∩L2(Rd), 則重構(gòu)公式為

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

其中，cψ為和ψ有關(guān)的常數(shù)，σd為單位球Sd－1的表面積， du表示Sd－1上一致概率測度，為ψ的對偶函數(shù)。如果某個離散的脊波函數(shù)集合{ψai,ui,bi}i∈I（I為指標(biāo)集）構(gòu)成L2(Rd)一個框架，從而L2(Rd)上的任意函數(shù)f(x)可以表示成脊波函數(shù)的疊加。

其中，αi表示內(nèi)積，即f(x)在ai,ui,bi上的投影。

通過上述對脊波分析的介紹，我們可以發(fā)現(xiàn)一個令人驚奇的結(jié)果，脊波分析等價于函數(shù)在Radon域上的小波分析。脊波對線性（超平面狀）奇異性的有效性可以理解為多維函數(shù)的線性（超平面狀）奇異性經(jīng)過Radon變換之后，轉(zhuǎn)化為點狀奇異性，這正好是小波分析的優(yōu)勢所在。

2離散Ridgelet變換的正交性

離散脊波變換就是先對圖像進行離散Radon變換，然后在Radon域進行離散小波變換。我們知道離散Radon變換是冗余的，非正交的，因此即使選擇正交小波變換，相應(yīng)的脊波變換仍然是非正交的。

設(shè)Zp={0,1,2,…,p－1}，p為素數(shù)。設(shè)圖像的大小為M×N，必須將其轉(zhuǎn)化為p×p，p為大于M,N的最小素數(shù)。則定義在Z2p上函數(shù)f(•)的離散Radon變換FRATf(k,l)為

其中，非垂直方向的直線為

和垂直方向的直線為

包括了Z2p上的所有可能的直線，k,l分別為直線的斜率和截距?？梢钥闯鯶2p的任意兩點只可能在同一條直線上，同時任意兩條非平行線僅交于一點，同一斜率的p條直線覆蓋了Z2p的所有節(jié)點。變換之后得到了矩陣r(p+1)×p。這里要求p為素數(shù)保證方向的唯一性。為方便討論期間，我們假設(shè)f的均值為零（其他值也無妨，只是為了證明相關(guān)性）。同樣我們可以知道當(dāng)p比較大的時候，

也就說離散Radon變換當(dāng)p比較大的時候幾乎是正交的。

下面我們給出脊波變換的形式:

可以證明若{wkm(•),m∈Zp}正交，則{ρk,m}也是正交的。

3基于離散Ridgelet變換的SAR圖像壓縮算法

1) 根據(jù)SAR圖像的大小M,N選擇合適的素數(shù)p，一般我們選擇大于M,N的最小素數(shù)（一般p比較大，可以基本滿足后續(xù)變換的正交性要求）；

2) 對p個方向分別進行Radon變換，得到Radon域系數(shù)r(p+1)×p；

3) 對r(p+1)×p進行小波變換得到小波域系數(shù)，為了確保算法的效率，確保變換的正交性，進一步降低數(shù)據(jù)的冗余性，我們選擇了正交db小波，邊界延拓使用了零延拓；

4) 在小波域根據(jù)壓縮比CR的大小確定保留系數(shù)的個數(shù)D，再根據(jù)系數(shù)絕對值的案由達到小排序后，序數(shù)大于D的一律置為0；

5) 逆小波變換；

6) 逆Radon變換。

4實驗結(jié)果

我們分別采用圖1(a)、圖2(a)中大小為256×256的真實SAR圖像作為壓縮測試圖像，兩幅圖像都受到了斑點噪聲的污染，而且兩者線性奇異性都比較明顯。其中圖1(a)線性奇異性占絕對優(yōu)勢，主要目標(biāo)為跑道和道路；圖2(a)既包含了線性奇異性，還包含了建筑物等類似于點狀奇異性的目標(biāo)。本文基于脊波的壓縮方案和傳統(tǒng)的基于小波的壓縮方法都選用了db4小波函數(shù)，小波分解一次，保留若干絕對值最大的小波系數(shù)。由實驗結(jié)果容易看出壓縮比比較小的時候，基于小波變換的方法占優(yōu)勢，原因是所有的線性奇異性都“淹沒”在點狀奇異性之中，而且在運算復(fù)雜度、壓縮效果等方面稍遜于小波變換。當(dāng)壓縮比較大時，本文方法優(yōu)勢非常明顯，壓縮效果隨壓縮比的增大緩慢衰減，即使當(dāng)壓縮比達到128時，效果仍比較好，大部分的方向信息得以保留，但圖像由于Radon變換的原因出現(xiàn)了平行干涉條紋，這是難以避免的。

同時，由實驗結(jié)果可以看出本文方法適用于方向信息比較突出的圖像。對于較小壓縮比脊波變換的優(yōu)勢無法體現(xiàn)，而較高壓縮比時脊波變換的優(yōu)勢非常明顯。因此對于方向特征比較明顯的圖像（市區(qū)、高速公路，規(guī)則幾何圖像等）可使用脊波進行壓縮，壓縮效果（PSNR和視覺效果）非常好，尤其在壓縮率比較高的場合更為適用。

5結(jié)語

篇7

[關(guān)鍵詞]Cadna/A高架道路噪聲

通訊作者:李曉東,Email:。

1引言

隨著城市化進程的不斷加快,為緩解日益嚴(yán)重的城市交通壓力和交通擁擠現(xiàn)狀,許多城市紛紛在城市內(nèi)交通干道、大型十字路口修建高架橋――地面復(fù)合型道路,通過這種立體式的道路結(jié)構(gòu)可以很好地緩解交通壓力,減少車輛阻塞現(xiàn)象。但是,由于這種立體式道路結(jié)構(gòu)方便行車從而使車速上升、車流量加大,導(dǎo)致這種結(jié)構(gòu)的道路噪聲污染也在日益上升。此外,道路結(jié)構(gòu)的改變也形成了特殊的噪聲聲場及分布規(guī)律,有別于普通道路。

本研究以引進的德國Datakustik公司出品的Cadna/A環(huán)境噪聲預(yù)測模擬軟件,模擬上海青虹路高架道路的交通噪聲污染狀況,預(yù)測評價其對道路兩側(cè)敏感點的影響。

2青虹路高架道路工程概況

青虹路高架工程是上海市虹橋綜合交通樞紐中“一縱三橫”的快速路網(wǎng)布局的重要組成部分。工程全線位于上海市青浦區(qū)和閔行區(qū)境內(nèi),路線呈東西走向,西起A5嘉金高速公路,東至嘉閔高架路,包含高架路與地面道路兩部分,高架與地面道路共線,全長3.7km。其中高架部分按城市快速路標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計,雙向六車道,設(shè)計車速80km/h,地面道路為崧澤大道,按城市主干路標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計,雙向六車道,設(shè)計車速50km/h。

高架道路具體斷面布置如圖1所示。

3區(qū)域聲環(huán)境現(xiàn)狀

根據(jù)工程設(shè)計圖紙并結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查結(jié)果,項目沿線共計3個敏感點,分別為二聯(lián)3隊、二聯(lián)4隊和二聯(lián)新村,其中二聯(lián)3隊、二聯(lián)4隊為典型農(nóng)村2層建筑,二聯(lián)新村為5樓多層建筑小區(qū)。監(jiān)測結(jié)果表明,沿線敏感點晝間噪聲級在53.0～55.9 dB(A)之間,夜間噪聲級在48.1～49.8dB(A)之間,全部滿足《聲環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中的2類標(biāo)準(zhǔn)。

由此可見,工程區(qū)周邊聲環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀良好,高架道路的修建將對沿線的聲環(huán)境造成不利影響,有必要對工程建成通車后的聲環(huán)境影響進行科學(xué)的預(yù)測分析。

4傳統(tǒng)預(yù)測模型的不足和Cadna/A軟件簡介

目前,國內(nèi)噪聲預(yù)測使用較多的是美國聯(lián)邦高速公路管理局的以等效連續(xù)A聲級LAeq為評價指標(biāo)的FHWA高速公路交通噪聲預(yù)測模型,該預(yù)測模式對于高速公路以及高等級公路有較好的適用性,但是對于市政道路、高架道路等,在預(yù)測時則有一定的偏差,在預(yù)測高架及地面的復(fù)合式道路影響時,不能準(zhǔn)確預(yù)測噪聲的傳播規(guī)律,也不能考慮實際中存在的如高架橋底部產(chǎn)生的噪聲反射等影響因素,從而無法很好地模擬其實際的聲場擴散,而Cadna/A計算軟件則可以很好地解決這個問題。

Cadna/A是基于德國RLS90通用計算模型的噪聲模擬軟件,該軟件主要依據(jù)ISO9613、RLS-90、Schall03等標(biāo)準(zhǔn),并采用專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)認(rèn)可的方法進行修正,計算精度經(jīng)德國環(huán)保局檢測得到認(rèn)可,在德國公路、鐵路運輸部門應(yīng)用得到好評,并已經(jīng)通過我國國家環(huán)?？偩汁h(huán)境工程評估中心評審認(rèn)證,軟件可以三維模擬區(qū)域聲級分布。其主要特點包括:

①Cadna/A軟件計算原理源于國際標(biāo)準(zhǔn)化組織規(guī)定的ISO9613-2:1996《戶外聲傳播的衰減的計算方法》、軟件中對噪聲物理原理的描述、聲源條件的界定、噪聲傳播過程中應(yīng)考慮的影響因素以及噪聲計算模式等方面與國際標(biāo)準(zhǔn)化組織的有關(guān)規(guī)定完全相同。我國公布的GB/T17247.2―1998《聲學(xué)戶外聲傳播的衰減第2部分:一般計算方法》,等效采用了國際標(biāo)準(zhǔn)化組織規(guī)定的ISO9613―2:1996標(biāo)準(zhǔn)。因此Cadna/A軟件的計算方法與我國聲傳播衰減的計算方法原則上是一致的。

②Cadna/A軟件具有較強的計算模擬功能?？梢酝瑫r預(yù)測各類噪聲源(點聲源、線聲源、任意形狀的面聲源)的復(fù)合影響,對聲源和預(yù)測點的數(shù)量沒有限制,噪聲源的輻射聲壓級和計算結(jié)果既可以用A計權(quán)值表示,也可以用不同頻段的聲壓值表示,任意形狀的建筑物群、綠化林帶和地形均可作為聲屏障予以考慮。由于參數(shù)可以調(diào)整,可用于噪聲控制設(shè)計效果分析,其屏障高度優(yōu)化功能可以廣泛用于道路等噪聲控制工程的設(shè)計。

③Cadna/A軟件流程設(shè)計合理,功能齊全,用戶界面友好,操作方便,易于掌握使用。從聲源定義、參數(shù)設(shè)定、模擬計算到結(jié)果表述與評價,構(gòu)成一個完整的系統(tǒng),可實現(xiàn)功能轉(zhuǎn)換和源、構(gòu)建物與受體點的確定,具有多種數(shù)據(jù)輸入接口和輸出方式,特別是三維彩色圖形輸出方式使預(yù)測結(jié)果更加可視化和形象化。

5噪聲影響預(yù)測與評價

5.1 對營運近期(2010年)及遠期(2030年)沿線聲環(huán)境敏感點噪聲進行預(yù)測及評價。

5.2 由于高架道路不同于普通的地面道路,并且敏感點二聯(lián)新區(qū)為多層建筑,噪聲對敏感點的影響程度與建筑物距道路的距離、高度、疏密等空間參數(shù)密切相關(guān),單純水平自由聲場不能很好地模擬噪聲隨高度變化分布情況,因此噪聲預(yù)測增加考慮聲環(huán)境垂直聲場分布分析。

5.3 Cadna/A軟件中噪聲預(yù)測的主要技術(shù)參數(shù)為:高架道路行車速度80 km/h,晝間每小時絕對車流量1745輛,夜間每小時絕對車流量371輛,車型比(大車/小車為1/10)。地面道路行車速度50 km/h;晝間每小時絕對車流量644輛,夜間每小時絕對車流量137輛,大車比例約15%。沿線敏感點的預(yù)測結(jié)果見表1,垂直聲場的分布見圖2～圖4。

由表1預(yù)測結(jié)果可知,青虹路高架工程建成后對沿線敏感點聲環(huán)境影響較大,敏感點晝間噪聲值在62.1～66.9dB(A)之間,最大超標(biāo)6.9dB(A);夜間噪聲在55.3～60.1 dB(A)之間,最大超標(biāo)量達10.1dB(A)。

從垂直聲場分布圖可知,由于受擬建項目地面道路和高架道路雙重交通噪聲的影響,隨著高度的增加,噪聲級呈逐步上升趨勢,一般5層噪聲值比底層高約4～5 dB(A)。

同時,根據(jù)圖示聲場分布可知,地面道路噪聲經(jīng)高架橋底部區(qū)域?qū)a(chǎn)生反射后向道路兩側(cè)傾斜向上擴散,導(dǎo)致紅線附近地面道路噪聲影響較無高架時有約1dB左右的增量。本工程由于地面路噪聲源強與高架相比較低,因此,圖示顯示的反射效果并不十分明顯。一般而言,如果地面路噪聲與高架相比相當(dāng),則該反射噪聲對近道路建筑物影響不容忽視。如日本等發(fā)達國家,通常在近敏感建筑的高架橋底部涂裝吸聲材料以降低該反射噪聲影響。

6結(jié)論

綜上分析可知,運用Cadna/A軟件分析預(yù)測高架道路等復(fù)雜的交通噪聲在環(huán)境影響評價中非常有意義,可獲得典型受聲點的預(yù)測值、垂直聲場分布圖等噪聲分布信息,充分了解、評價受體的噪聲污染情況。在城市高架道路兩側(cè)的噪聲預(yù)測中,通過Cadna/A軟件可以清楚知道臨路兩側(cè)不同噪聲功能區(qū)域,特別是后排建筑物受噪聲影響范圍、程度及達標(biāo)距離等,可為建設(shè)單位落實降噪方案提供有效的理論依據(jù)和技術(shù)支持。

但是,在應(yīng)用Cadna/A軟件中也應(yīng)注意,該軟件在模擬復(fù)雜聲源在復(fù)雜環(huán)境下的噪聲影響方面使用方便,計算結(jié)果及圖形一目了然,但在聲源源強確定方面,與國內(nèi)稍有差別,應(yīng)作一定修正。以道路為例,由于其源強默認(rèn)按德國RLS-90規(guī)范確定,其單車源強與中國也不相同,根據(jù)筆者對大量道路的監(jiān)測結(jié)果結(jié)合Cadna/A的驗證計算,一般在小車比例較高的道路,可基本不修正或修正約+1dB(A),在大車比例很高的道路(如上海市外環(huán)線等),則源強修正較大,一般應(yīng)達到3dB(A)左右。因此,推動Cadna/A軟件的參數(shù)國情化和系列化工作,建立符合我國實際狀況的交通噪聲預(yù)測與評價系統(tǒng),對推動我國的聲環(huán)境評價、城市規(guī)劃和建筑設(shè)計等將具有積極的意義。

參考文獻:

[1] 夏平,徐碧華,宣燕. 用Cadna/A軟件預(yù)測橋梁交通噪聲及應(yīng)用分析[J].應(yīng)用聲學(xué),2007, 26(4):208-212.

篇8

關(guān)鍵詞：新能源汽車；前景分析

按照國家發(fā)改委的公告定義，新能源汽車是指采用非常規(guī)的車用燃料作為動力來源（或使用常規(guī)的車用燃料、采用新型車載動力裝置），綜合車輛的動力控制和驅(qū)動方面的先進技術(shù)，形成的技術(shù)原理先進、具有新技術(shù)、新結(jié)構(gòu)的汽車。

1 發(fā)展新能源汽車的意義

面臨資源、能源與環(huán)境等諸多問題，新能源汽車的發(fā)展日益受到重視。毋庸置疑，新能源汽車是汽車業(yè)未來的發(fā)展方向。新能源汽車的發(fā)展已被世界各國所看重，這是汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，也是時代的產(chǎn)物。

隨著世界能源危機和環(huán)保問題日益突出，汽車工業(yè)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。一方面，石油資源短缺，汽車是油耗大戶，且目前內(nèi)燃機的熱效率較低，燃料燃燒產(chǎn)生的熱能大約只有35%―40%用于實際汽車行駛，節(jié)節(jié)攀升的汽車保有量加劇了這一矛盾；另一方面，汽車的大量使用加劇了環(huán)境污染，城市大氣中CO的82%、NOx的48%、HC的58%和微粒的8%來自汽車尾氣，此外，汽車排放的大量CO2加劇了溫室效應(yīng)，汽車噪聲是環(huán)境噪聲污染的主要內(nèi)容之一。當(dāng)前能源問題得到重視，環(huán)境污染嚴(yán)重，社會環(huán)保意識加強等眾多社會問題，緊逼汽車產(chǎn)業(yè)向節(jié)約能源的綠色汽車業(yè)轉(zhuǎn)型。據(jù)資料顯示，我國已有16個城市被列入全球大氣污染最嚴(yán)重的20個城市之中，而機動車污染排放是城市空氣污染的主要來源之一。為此，新能源汽車的發(fā)展必然是汽車業(yè)未來的發(fā)展方向。

2 我國發(fā)展新能源汽車的重要意義

第一，發(fā)展新能源汽車是國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的需要。我國用于汽車能源的石油資源是有限的，在幾十年后必然會出現(xiàn)枯竭，要大量依賴從國外進口石油。屆時世界石油資源也會出現(xiàn)匱乏，各國對石油資源的競爭必將更加激烈，石油在國家安全方面的重要性日益上升。所以節(jié)制使用石油資源，發(fā)展新能源汽車將會促進我國能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，有利于國民經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

第二，發(fā)展新能源汽車是控制城市污染的需要。燃油汽車的尾氣排放已給環(huán)境帶來了破壞，世界各國都己認(rèn)識到這一點，紛紛制定了相關(guān)嚴(yán)格的汽車排放標(biāo)準(zhǔn)，以求減少對環(huán)境的污染。因此尋求無污染或低污染的“綠色汽車”成為各國的基本國策，也是人類可持續(xù)發(fā)展的需要。

第三，發(fā)展新能源汽車能夠縮短我國汽車工業(yè)與世界先進汽車工業(yè)的差距。

3 我國新能源汽車研究概況

目前，在研的新能源汽車的主要類型有新型燃油汽車、燃氣汽車、生物燃料汽車、煤制醇醚燃料汽車和電動汽車。各種新能源汽車的綜合性能對比見表中所示。

4 我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線解析

從圖中可以看出：新能源汽車產(chǎn)后發(fā)展主要集中在純電動汽車和油/電混合動力汽車上。因這兩種汽車在節(jié)能與環(huán)保方面的較高可行性，有望成為下一階段新能源汽車的主流。屆時世界汽車將擺脫依靠石油能源的時代，進入單一的新能源汽車時代。

[參考文獻]

[1]黃安華.清潔汽車-中國未來汽車發(fā)展的主流[J].世界汽車，2005（5）：12～14.

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（渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧錦州121013）

摘要：為了有效地抑制圖像中的椒鹽噪聲，更好地保持圖像細節(jié)，提出一種基于多級中值濾波的加權(quán)濾波算法。算法采用5×5濾波窗口，如果中心點為噪聲點，則將濾波窗口劃分為水平和垂直10個條形子窗口，先計算每個子窗口內(nèi)所有非噪聲點的均值，作為加權(quán)運算的基礎(chǔ)值，然后求出這些基礎(chǔ)值的中值，利用每個基礎(chǔ)值與它們中值的差計算出每個基礎(chǔ)值的相應(yīng)權(quán)值。最后將這些基礎(chǔ)值與對應(yīng)權(quán)值進行加權(quán)運算，將結(jié)果替換中心點的像素值；如果中心點為非噪聲點，則保持原值不變。實驗結(jié)果表明，該算法對于高密度椒鹽噪聲污染的圖像具有良好的去噪性能，并且較好地保持了圖像的細節(jié)，效果優(yōu)于傳統(tǒng)的中值濾波算法和多級中值濾波算法。

關(guān)鍵詞 ：多級中值濾波；椒鹽噪聲；條形子窗口；加權(quán)濾波算法

收稿日期：2014-12-12

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目：基于博弈論的高效穩(wěn)定聚類算法研究（61473045）；遼寧省高等學(xué)校實驗室項目（L2012397）；博士后基金項目（2012M520158）；遼寧省“百千萬人才工程”資助項目（2012921058）；教育廳科研一般項目（L2014451）；遼寧省社會科學(xué)規(guī)劃基金項目（L14AGL001）

0 引言

椒鹽噪聲是一種由攝像系統(tǒng)的物理缺陷或信號傳輸過程中的解碼錯誤而產(chǎn)生的黑白相間的點噪聲，該噪聲表現(xiàn)為噪聲點的灰度值與其鄰域像素點的灰度值明顯不同[1]。由于椒鹽噪聲的存在，使圖像的后續(xù)處理（如圖像識別及圖像分割等）效果較差甚至無法進行，因此如何有效地去除圖像中的椒鹽噪聲一直以來都是圖像預(yù)處理領(lǐng)域研究的熱點之一。

在去除圖像椒鹽噪聲算法中，傳統(tǒng)中值濾波是一種常用的有效方法，算法采用小窗口鄰域像素的中值代替原圖像中各個像素的灰度值，對脈沖噪聲具有良好的抑制作用，圖像邊緣等細節(jié)保持較好，但不足的是算法對噪聲圖像所有像素點均利用鄰域中值替換，使得算法在較高密度噪聲污染情況下，濾波性能急劇下降，甚至失去去噪性能，而且邊緣容易產(chǎn)生移位，紋理細節(jié)不太清晰。為此，一些改進的中值濾波算法[2-5]被提出，這些算法在一定程度上改善了中值濾波的性能，能夠濾除較好密度的椒鹽噪聲，但對于圖像的邊緣細節(jié)的保護還不是很理想。多級中值濾波算法如文獻[6-7]算法對于隨機的脈沖噪聲濾除很有效，而且能夠較好地保持圖像的邊緣信息，使其不被模糊和移位，但對于較高密度的椒鹽噪聲不能很好地濾除。文獻[8]提出了一種改進的多級中值濾波算法（VHWR），算法較好地保持了圖像細節(jié)，對較高密度的椒鹽噪聲濾波效果有了很大的提高，但當(dāng)噪聲密度超過80%時，去噪效果不理想。

為了有效地去除椒鹽噪聲，更好地保護圖像的細節(jié)信息，提出了一種改進的多級中值濾波加權(quán)算法。算法借鑒了多級中值濾波的思想，采用文獻[8]劃分子窗口方法的基礎(chǔ)上，對噪聲點采用了鄰域子窗口均值加權(quán)的方法進行濾除，在有效去除椒鹽噪聲的同時，對圖像邊緣等細節(jié)保護良好。

1 多級中值濾波算法

為了增強中值濾波算法在邊緣保持效果、線性信息及各種細微紋理保護等方面的濾波性能，提出了多級中值算法，如文獻[6]和文獻[7]中定義了多級中值濾波器的結(jié)構(gòu)，包括單向多級中值濾波器（MLM-）和雙向多級中值濾波器（MLM+），其中算法采用的濾波窗口為（2N+1）×（2N+1）的方形窗，其劃分的子窗口如圖1所示，其定義如式（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}

設(shè)F（#，#）為離散圖像信號，則將以點(n1 ) ,n2 為中心的方型濾波窗口劃分為四個子窗口，即Wi (n1 ) ,n2 {i=1，2，3，4}，分別表示水平方向、垂直方向及兩個對角方向的一維子窗口。算法的濾波輸出如式（2）所定義：

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

式中：YMLM 代表濾波輸出；Ymax 和Ymin 的定義如式（3）和式（4）所示，分別表示4 個子窗口Wi (n1 ) ,n2 內(nèi)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個子窗口的中值，其定義如式（5）所示：

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

2 VHWR 算法

在傳統(tǒng)多級中值濾波算法的基礎(chǔ)上，文獻[8]提出了一種縱橫窗口關(guān)聯(lián)的多級中值濾波算法（VHWR）。算法采用開關(guān)策略，將（2N+1）×（2N+1）方形濾波窗口劃分為水平和垂直4N+2個條形子窗口，其中N 為大于等于1的整數(shù)。子窗口如圖2所示。

圖2 中的Wx1~Wx（2N +1）代表水平方向的2N+1 個條形子窗口，Wy1~Wy（2N +1）代表垂直方向的2N+1 個條形子窗口。算法先求出每個子窗口內(nèi)像素的中值，然后用這些中值的中值替換濾波窗口中心的噪聲點灰度值。VHWR算法充分利用了鄰域相關(guān)性原理，對椒鹽噪聲圖像具有良好的去噪效果，同時較好地保持了邊緣及紋理等細節(jié)，但算法在高密度噪聲情況下，去噪效果不是很理想。本文借鑒了多級中值濾波思想，采用VHWR 算法劃分子窗口的方法，提出了一種改進多級中值濾波的加權(quán)濾波算法。算法在高密度噪聲的去除及細節(jié)保持等性能均有了較大的提高。

3 本文算法

傳統(tǒng)多級中值濾波算法MLM+及改進的算法VHWR通過多子窗口的劃分，采用子窗口的中值進行平滑噪聲點，對圖像中的邊緣、細線及紋理等細節(jié)保持較好，但它們共同的特點是在高噪聲密度情況下，去噪性能較差。因此，本文在借鑒多級中值濾波算法子窗口劃分思想的同時，對噪聲點的平滑時引入了加權(quán)方法，算法原理如下。

3.1 子窗口劃分

設(shè)f（i，j）為椒鹽噪聲圖像，對于灰度圖像來說，椒鹽噪聲點的灰度值主要表現(xiàn)為0或255。算法采用開關(guān)策略，如果濾波窗口中心點為非噪聲點，則保持原值輸出；如果是噪聲點，則進行平滑處理，則將5×5濾波窗口劃分為水平和垂直共10個條形子窗口，如圖3所示。

圖3 中的W1~W5 表示水平方向的5 個條形子窗口，W6~W10表示垂直方向的5個條形子窗口，（x，y）為窗口中心點坐標(biāo)。

3.2 獲取基礎(chǔ)值

算法采用加權(quán)運算，為了更好地利用鄰域相關(guān)性原理，將從每個條形子窗口中獲取加權(quán)運算的基礎(chǔ)值。首先，為了排除子窗口內(nèi)噪聲的干擾，將每個子窗口內(nèi)的噪聲點去除，然后取剩余像素點的均值作為基礎(chǔ)值，如式（6）所示。如果該子窗口內(nèi)全部是噪聲點，則不用該子窗口的基礎(chǔ)值。

Vi (x,y) = mean[W′i (x,y)] （6）

式中：Vi 表示基礎(chǔ)值；W′i (x,y) 代表去除噪聲點的子窗口像素集合，i 的最大值為去除噪聲點后仍有像素的子窗口數(shù)量，設(shè)為N 個，其中N≤10。

3.3 計算權(quán)值

取式（6）中所有基礎(chǔ)值的中值，計算每個基礎(chǔ)值與該中值的差的絕對值，再求出這些絕對值的中值TH，作為加權(quán)閾值，如式（7）所示，然后利用歸一化方法求出每個基礎(chǔ)值的權(quán)值，如式（8）所示。

3.4 濾波輸出

利用式（6）的所有基礎(chǔ)值，分別與其對應(yīng)的權(quán)值Wk進行加權(quán)運算，結(jié)果替換濾波窗口中心噪聲點的灰度值，如式（9）所示：

式中：f ′(x,y) 表示濾波窗口中心點的濾波輸出，該值只替換濾波窗口中心點為噪聲點的灰度，對于非噪聲點不做替換，較好地保持了圖像的細節(jié)，同時由于算法在進行濾波輸出時，采用了局部區(qū)域加權(quán)平均的方法，對高斯噪聲也起到了一定的抑制作用。

4 驗證實驗

為了驗證本文算法的去噪性能及細節(jié)保持能力，在Matlab2010a 實驗平臺下進行編程實驗。實驗對象為8 位標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像lena，分別采用傳統(tǒng)中值濾波算法（SMF）、傳統(tǒng)多級中值濾波算法（MLM+）、縱橫窗口關(guān)聯(lián)的多級中值濾波算法（VHWR）及本文算法進行實驗對比，濾波窗口均為5×5。實驗中對lena初始圖像分別加入不同密度的椒鹽噪聲。

實驗效果如圖4~圖6所示。為了檢驗算法的客觀性能，采用峰值信噪比（PSNR）作為評價指標(biāo)，對幾種算法的PSNR值進行了計算，如表1所示。

從圖4~圖6可以看出，在噪聲密度較低的情況下，幾種算法的去噪效果均比較好，圖像比較清晰，邊緣等細節(jié)保持較好。隨著噪聲密度的增大，傳統(tǒng)中值濾波算法的性能開始明顯下降，濾波圖像中出現(xiàn)了較多的椒鹽噪聲斑塊，而多級中值濾波算法MLM+和VHWR算法的性能也開始下降，但不明顯，濾波圖像中出現(xiàn)了少量的噪聲點，MLM+算法濾波圖像出現(xiàn)了微弱的模糊；當(dāng)噪聲密度增加至90%時，傳統(tǒng)中值濾波算法完全失效，濾波圖像全部是噪聲斑塊。MLM+和VHWR 算法的濾波性能開始急劇下降，圖像模糊較為嚴(yán)重，VHWR算法圖像出現(xiàn)了大量的噪聲斑塊，而本文算法的濾波圖像濾除了全部噪聲，只是圖像邊緣等細節(jié)略有些模糊，輪廓依然較為清晰?？梢姳疚乃惴ň哂懈咝Ф€(wěn)定的去噪性能及邊緣保持能力。

表1是幾種算法的峰值信噪比，從表中數(shù)據(jù)可以看出，傳統(tǒng)中值濾波算法在噪聲密度低于60%時，具有較高的PSNR值，隨著噪聲密度的增大PSNR值下降較快，MLM+算法、VHWR 算法和本文算法的PSNR 值隨著噪聲密度的增大下降較慢。本文算法的PSNR 值在噪聲密度30%以下時略低于VHWR 算法，除此之外，PSNR值均高于幾種算法，而且在高噪聲密度下明顯高于其他算法，證明了本文算法在不同噪聲密度下穩(wěn)定的去噪性能及細節(jié)保持能力。

5 結(jié)語

在多級中值濾波算法基礎(chǔ)上，提出了一種新的濾除椒鹽噪聲的濾波算法。該算法借鑒了多級中值濾波子窗口劃分的思想，將濾波窗口劃分為水平方向和垂直方向多個子窗口，采用開關(guān)策略，在濾除噪聲過程中計算各子窗口去除非噪聲點的像素點的灰度均值和中值，并采用閾值優(yōu)化方法進行加權(quán)運算，對噪聲點進行平滑。仿真實驗結(jié)果證明了本文算法在不同密度椒鹽噪聲情況下具有較強的去噪能力，同時較好地保持了圖像的邊緣等細節(jié)，算法的濾波性能明顯優(yōu)于其他幾種算法，具有一定的應(yīng)用價值。

作者簡介：沈德海（1978—），男，滿族，遼寧興城人，講師，碩士。研究方向為圖像處理、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)。

侯建（1978—），男，博士，副教授。研究方向為計算機視覺與模式識別。

鄂旭（1971—），男，蒙古族，教授，博士后。研究方向為物聯(lián)網(wǎng)、智能計算與食品安全信息化。

張龍昌（1978—），男，副教授，博士。研究方向為下一代互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、Web 服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)智能與服務(wù)。

參考文獻

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篇10

1 分形圖像壓縮編碼方式

1.1 拼接定理(collage theorem)

拼接定理是分形圖像壓縮技術(shù)的核心。

設(shè){rt:wi,i=1,2,…,p}是t維的收縮仿射變換集合,即ifs、r為實數(shù)集。給定v∈rt,ε>0,如果ifs中最大的收縮因子s∈(0,1),且滿足:

h(v,w(v))

則有:h(v,a)

其中,a為ifs的吸引子,h(a,b)為hausdorff距離。拼按定理給出了數(shù)集v與吸引了ifs之間逼近程度的一個上限值,即拼接誤差的上限值。

拼接定理提供了用ifs進行圖像壓縮的理論依據(jù)。對于一般的灰度圖像,可認(rèn)為是一張原始灰度曲面(r3空間上的一個緊子集)進行抽樣和量化得到的。盡管無法使原理圖像(v)成為某一個迭代函數(shù)系統(tǒng)ifs的吸引子,但是如果能找到一組收縮仿射變換wi,i=1,2,…,p,使與v充分地接近,那么由拼接定理可知v是該ifs(rt:wi,i=1,2,…,p)對應(yīng)吸引子的良好逼近。

在利用收縮仿射變換{rt:wi,i=1,2,…p}結(jié)圖像進行解壓縮時,迭代過程與初始條件無關(guān)。也就是說,對任意給定的初始圖像數(shù)據(jù)進行多次迭代,就可以完成對原始圖像的重構(gòu)。

1.2 分形圖像壓縮編碼的實現(xiàn)

所謂局部ifs(lifs)是指其變換的定義域由原來的整個區(qū)域放寬為全部區(qū)域的某些子集。通過將理論從全局?jǐn)U展到局部,可以得到一種全自動的分形壓縮方案,jacquin方法的實質(zhì)是固定方塊定義域塊的大小并限制仿射變換為一定的形式,然后搜索圖像錄找與定義域塊相匹配的值域塊(它的大小是定義域塊的4倍),搜索中要配合jacquin提出的八種對稱變換算子對值域塊進行變換。

編碼壓縮過程:把原始圖像分成互不重疊的定義域塊(range塊),這些塊能將原始圖像全部覆蓋,每一個range塊大小均為b×b;每一domain埠的大小均為d×d,且通常d=2b。為使壓縮后重構(gòu)圖像的質(zhì)量更好,相鄰 的domain塊之間在水平及垂直方向均有重疊,水平及垂直方向上位移量為b。依次對每一個domain塊中相鄰的4個灰度值求平均,于是每一個大小為d×d(2b×2b)domain塊就變成了大小為b×b的sub_domain塊。之后利用最小二乘法,并配合八種對稱變換算子,將收縮后的domain塊(sub_domain塊)與range塊進行匹配運算:

若計算出的mse小于給定誤差,則認(rèn)為匹配成功,否則繼續(xù)匹配,在找到最佳值域塊及仿射變換后,需要存儲其參數(shù)以便傳輸。這些參數(shù)包括:匹配成功的domain塊塊號、jacquin變換算子的編號以及比例因子s、偏移量o。

解碼重構(gòu)過程:從任意的初始圖像開始(當(dāng)然該圖的大小要與原圖一致),和原始圖像(如圖1所示)一樣,對任意圖像也可分為相同大小的定義域塊和值域塊,根據(jù)傳輸?shù)膮?shù),用值域塊對定義域塊進行逼近,當(dāng)全部的定義域塊都被逼近一次后,稱為完成一次迭代,所得圖像作為下一次迭代的初始圖像,一直迭代下去直至重構(gòu)圖像不再隨迭生顯著變化為止,重構(gòu)結(jié)束。

2 對噪聲圖像進行分形壓縮編碼的結(jié)果

以256×256的lena灰度圖像為例(噪聲均為零均值的高斯白噪聲),在對圖像進行分割時,取b=4,d=8。表1給出了用分形壓縮算法對噪聲圖像編碼的結(jié)果。圖2和圖3給出噪聲方差為50時的噪聲圖像和分形壓縮圖像。

從表1中可以明顯看出,當(dāng)圖像被高斯白噪聲污染后,分形編碼算法的性能明顯降低,一是編碼時間大大增加,而且噪聲方差越大,編碼時間越長,這主要是因為圖像被污染的程度越大,圖像信息損害的就越厲害,圖像的分形特性遭到破壞,在編碼過程中尋找匹配塊的難度就越大、時間越久,分形算法的編碼效率大大降低。二是重構(gòu)圖像信噪比降低,圖像質(zhì)量嚴(yán)重惡化,尤其是方差增大時,圖像質(zhì)量惡化更嚴(yán)重,如方差為200時,重構(gòu)圖像的信噪比降低了24.36(如圖3所示),圖像的一些特征已經(jīng)不存在了。因此要提高含噪聲圖像的編碼效率和信噪比,就必須對圖像先進行去噪處理,同時要保證圖像的分形特點。由于小波已被廣泛地用于圖像處理并獲得良好的效果,所以利用小波方波對圖像進行去噪處理。

表1 噪聲圖像分形壓縮編碼結(jié)果

圖像類型 編碼時間t(s) 信噪比psnr(db)

無噪聲圖像 58 32.87

含噪聲圖像1(方差50) 205 28.47

含噪聲圖像2(方差100) 392 26.69

含噪聲圖像3(方差200) 750 24.36

3 圖像小波域的去噪方法

小波分析用于圖像去噪處理,主要是針對圖像信號與噪聲信號經(jīng)小波變換后在不同的分辨率呈現(xiàn)不同的規(guī)律,在不同的分辨率下,設(shè)定閾值門限,調(diào)整小波系數(shù),達到圖像去噪目的。

在小波系數(shù)進行取舍之前,實際上按照一定準(zhǔn)則(或者閾值化)將小波系數(shù)劃分為兩類:一類是重要的、規(guī)則的小波系數(shù);另一類是被看作非重要的或者受噪聲干擾較大的小波系數(shù)。通常以小波系數(shù)的絕對值作為小波系數(shù)的分類單元。小波系數(shù)絕對值趨向于零,意味道著小波系數(shù)所包含的量并且強烈地受噪聲干擾。最常用的閾值化去噪方法:一是默認(rèn)閾值消噪處理,即在消噪處理過程中采用程序中設(shè)定的閾值,對分解信號進行分類處理,以求消除噪聲;二是給定軟(或硬)閾值消噪處理,閾值通過某一個經(jīng)驗公式獲得,該閾值比默認(rèn)的閾值去噪效果更有說服力。

對于“軟閾值化”,絕對值小于閾值δ的小波系數(shù)數(shù)值用零代替;絕對值大于閾值δ的小波系數(shù)數(shù)值用δ來縮減。如下所示:

式中,w表示小波系數(shù)的數(shù)值;sgn(·)是符號函數(shù),當(dāng)數(shù)值大于零,符號為正,反之符號為負。對于“硬閾值化”,僅僅保留絕對值大于閾值δ的小波系數(shù),并且被保留系數(shù)與系數(shù)相同(沒有被縮減),如下式所示:

兩種方法各有差異,前者具有連續(xù)性,在上容易處理,后者更接近實際應(yīng)用。

閾值化處理的關(guān)鍵在于選擇合適的并值δ。如果閾值門太小,處理后的信號仍有噪聲存在;閾值太大,重要的圖像特征將被濾掉,引起偏差。大多數(shù)閾值的選取過程是針對一組小波系數(shù),即根據(jù)本組小波系數(shù)的統(tǒng)計特性,計算出一個閾值δ。donoho等提出了一種典型的閾值選取方式,從理論上說明閾值與噪聲的方差成正比,為:

其中,nj表示第j層子帶上小波系數(shù)的個數(shù)。

通過對信號的收縮閾值處理,能較好去除噪聲,提高重構(gòu)圖像的信噪比和圖像的編碼效率。

4 去噪聲圖像的分形壓縮編碼結(jié)果及討論