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你在电脑上，现在找个降噪软件就能搞定了，我用的是浮云音频降噪软件（电脑版，在电脑上搜下名字能找到），你可以试试。
在我们的工作和生活中，可能会对一些会议或者通话、交谈等进行录音。但是这种录音，一般会有一个问题，那就是外界的噪音也会被录进去。外界的噪音会对录音质量造成影响，导致想要听的内容听不清。这个时候有没有一款简单的降噪工具，能快速地去除杂音呢？
长期从事音视频处理的专家陈先生指出，目前随着技术的不断发展，很多应用可以实现音频降噪的功能。上图工具就是一款很简单的音频降噪、去除噪音的应用。大家如果有音频降噪、录音降噪的需求，可以在电脑上查找一下这个软件。
在专家的推荐下，王萌发现它真的非常简洁，占用内存也很小，不过添加完音频后，点击开始降噪，没一会就出结果了，效果确实是不错。可谓是一款小而美的应用。
在其官网也可以发现，它还能对视频文件进行降噪，此外支持批量文件降噪。也就是说，有很多的音频或者视频文件可以同时进行降噪处理，这样可以极大提高工作的效率。
据悉，程序采用最先进的人工智能算法，可以极大消除音频中的风声、水声、电流声等多种噪声，与此同时，还可以调高音量，最终导出高品质的音频文件。 可满足各类采访录音、会议录音、电话录音等音频文件的降噪、提高音量、分割音频、合成音频等需求。
希望能帮到您！
摘 要：为便于用低成本的高速信号处理芯片实现语音降噪，对改进的离散余弦变换域LMS（Discrete cosinetransform－LMS）自适应算法应用于噪声抵消系统进行了实验研究。结果表明，将该算法应用于自适应语音降噪系统，在有色噪声环境中能获得较好的降噪效果，基于数字信号处理器开发实现简单、硬件要求低，便于低成本实现。关键词：余弦变换；自适应滤波；算法；降噪 引 言自适应噪声抵消是信号处理技术的一个重要方面，时域LMS算法因其简单、稳定而在实时处理系统中得到广泛应用，但算法收敛速度慢，失调大，尤其是在有色噪声环境中，情况更为严重。为此许多学者针对不同的应用情况，对该算法进行了改进，这些改进的方法主要从三个方面考虑：（1）采用变步长因子；（2）引入正交变换〔1〕；（3）实现变换域的块算法〔2～4〕。这些算法均能明显改善LMS算法的收敛速度和精度，而第三种算法同时还能减少计算量〔4〕。然而在用DSP器件实现具体的系统时，变换域中的块算法编程比较复杂，所需RAM较多，实现成本高，为此，本文提出一种基于离散余弦变换（DCT）具有遗忘因子的变步长LMS算法（简称为DCT－LMS算法），有效地解决了这一问题，并同时进一步提高了算法性能。
如果不同方法之间性能差别比较大，通常可以直观地观察出哪个更好，不少时候这也是进行处理希望达到的效果。如果是灰度图，使用均值只说明亮度的差别，难以用于比较增强效果（虽然通过灰度变换的确可以增强图像，但是效果通常可以直接观察出来）。从数据的角度，使用灰度直方图有一定帮助（参见《数字图像处理》“直方图均化”部分）。另外还得看增强算法的目的，如果是为了降噪，那么使用各种算法各自对不同的噪声类型进行处理，然后比较所得结果，更能说明算法的针对性及性能特点。关于专门的描述，建议参考冈萨雷斯的《数字图像处理》，绿色十六开，对于灰度变换，轮廓图区，滤波等增强技术常见的技术都有详尽的描述和比较。
怎么给音频文件进行降噪处理？
单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
常用的语音增强算法分为如下几类：基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法。这里只是介绍一下各种语音增强方法流程，待确定方向之后再深入研究。语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。所以必须针对不同噪声，采用不同的语音增强对策。某些语音增强算法在实际应用中己经证明是有效的，它们大体上可分为四类：噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法和基于语音短时谱估计的增强算法。
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
导言 损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] ， Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] ， BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。
摘要：该实验中，根据各种地物特征在不同波段中表现出来的DN值的不同，我们通过人机互动的方式寻找各种地物特征DN值在遥感影像中的联系，通过这样一种联系，确定区分不同特征的阈值，达到分类的目的。同时，比较通过降噪处理之后的分类图与未经过降噪处理的分类图，寻求提高分类精度的方法。 关键词：Landsat 遥感 影像 分类 中图分类号：P23文献标识码：A文章编号：1007-3973（2012）007-109-02 1 影像DN值分析 遥感影像之所以能够表现出各种地物特征，是因为影像中每个像素点有着不同的DN值（Digital Number），为了对遥感影像进行阈值分类，首先我们要弄清各种地物特征在遥感影像处于什么样的位置，通常我们是要弄清楚遥感影像各地物特征的DN值在遥感影像全局里所处的区间，因此，我们首先要对遥感影像做DN值分析。我们选取2010年洋山港区域的Landsat-7ETM+卫星遥感图片作为研究对象，如图1所示。 这张图像具有Landsat-7ETM+所有波段的信息，我们使用的影响是Unsign-8byte图像，因此，图像里的DN值从0～255，影像是通过DN值的不同来表现出不同的特征，我们从影像的各DN值关系表1可以看出2010年洋山港地区的遥感影像9个波段的基本面貌。 利用阈值关系方法进行信息提取的方法非常容易实现, 我们利用各个通道DN值之间存在的关系，例如第5通道DN值小于20的，我们归类为水体，从而很轻松的将水体特征提取出来。但是在分类过程中，各种地物特征的提取并不是简单地依赖某一通道来完成的。 2 阈值分类算法和分类模型确定 通过对表1各类地物特征DN值关系分析表进行分析，我们可以看出，第五第八通道对水很敏感，光波被水吸收，所以DN值均小于20，这样我们只需要同通过这两个通道就能很好地将水体特征提取出来，而植被可以通过第一第二第三通道来提取，其他几个通道都存在其他地物特征与植被特征DN值重叠的现象因此，分类使用ETM+1，2，3，4即可解决植被分类的问题，人类活动在本次实验中遇到了比较棘手的问题，主要原因是人类活动不存在某一通道就可完全提取特征的DN值范围，每个通道，在区分各种地物特征时却不尽人意，往往是水体与人类混淆，或是植被与人类活动混淆，事实上，在实验的过程中，我们也发现，没有哪个通道可以将人类活动单独提取出来。所以我们需要引入数学上的一个概念，就是交集的概念，在处理人类活动特征时必需进行交集分析，但是对于真实人类活动的特征是存在交集，我们在阈值分析的过程中，发现1，2，3，4，9通道，人类和水体在分别大于68，79，75，50和35的值，可以归为人和水的共同类，而5，8通道，在DN值分别大于20和20的，可以归为人和植被的共同类，而这两大类之间的交集就是任内活动特征，于是，我们通过交集的概念可以很快将人类活动的特征提取出来。通过以上的阈值算法分析，我们需要建立本次实验的分类模型，我们选取对分类有用的通道，每种地物特征均采用交集处理以求得到最为匹配的分类结果图。分类模型示意图如图2所示。 利用阈值方法进行信息提取的方法非常容易实现, 仅用少量的人力物力, 可以达到预期的要求, 能够快速获得变化信息的区域。将以上的分类结果整合之后，我们得到了图3，2010年洋山港地区的分类结果图。 3 降噪处理 本次实验的目的是为了对上海市海岸带的遥感影像进行研究与分析，我们需要获得更为准确的分类图，这样才能为往后的生态评价计算提供良好的基础，而降噪处理作为遥感影像预处理三大过程（辐射校正，几何校正，降噪处理）之一，在本次实验中也得到应用，降噪处理是因为遥感影像信号在产生、传输、接收和记录的过程中，经常会受到各种大气效应和电离层辐射的影响，从而产生各种各样的噪声，当进行下一步的遥感影像的特征提取、信息分析和模式识别等处理时将会带来不同的影响，因此在这之前的遥感影像噪声去除是一个非常重要的预处理步骤。遥感影像中大多数像素的灰度值差别不大，正是由于这种灰度相关性的存在，所以一般遥感影像的能量主要集中在低频区域，只有影像的细节部分的能量处于高频区域。 进行遥感影像平滑的主要目的就是要消除或衰减影像上的噪声，也就是衰减高频分量，增强低频量。但是高频区域同样也包含着影像的细节能量，因此遥感影像在消减噪声的同时，对影像的细节也有一定的衰减作用。这一过程能够增强低频量，也就是说在分类的时候，能够获得更多完整连贯的地理特征板块，而这样的数据对于生态评价有着重要的意义。我们通过对2010年洋山港地区的卫星遥感图像进行降噪处理，降噪以后的图像与原图有着很明显的不同，影像边界变得平滑连贯，这位分类的过程提取大斑块有着明显地改善，如图3，图4所示而通过降噪处理之后的分类图与未进行降噪处理的分类图进行比较，可以看出两者在斑块完整度上，降噪以后的图像更有优势，但是降噪以后的分类效果如何，我们需要对这两幅图进行评价。 4 分类评价 经过DN值分析之后，我们对影响进行分类，分类的效果如何，需要一个分类标准，我们通过结合先验知识与实地测量数据所绘制的的标准分类图（图5）作为标准。用统计学理论描述分类效果可以采用线性关系回归系数评价法。 根据一阶线性回归分析数学方程(1) 线性回归系数 (1) 通过Erdas所具有的空间模型语言功能，我们通过编程很快计算出分类图3与标准分类的线性回归系数r=。而降噪处理之后的分类图4的线性回归系数R=。这说明两幅的线性回归情况很好，说明了阈值分类办法能够很好的提高遥感影像的分类精度。把降噪与未降噪的影像分类之后与标准图比较后发现，降噪后的图像比未降噪图像线性回归的更好，与标准图更为一致，从而更进一步地说明了经过降噪处理之后的遥感影像更有利于分类精度的提高。这样就说明我们的分类图与标准图之间具有很高的一致性，从而说明我的分类方法具有很高的可行性。 5 结论 利用阈值分析的分类方法，可以高效而又准确的进行遥感影像的分类，具有很高的线性回归系数r，本文通过对遥感影像各种地物特征DN值进行分析与讨论，找出不同地物特征DN之间的关系，为影像分类提供依据，基于DN值的影像分类技术与传统遥感影像分类技术相比，可以提高遥感影像分类的效率，对于遥感影像信息提取提供了有效的手段。通过降噪处理之后的遥感影像，分类效果更好。分类过程中我们也发现，分类的类别越少，遥感影像也越容易分类，这是因为由于分类类别的减少能够避免同物异谱，同谱异物现象的出现。因此，对于遥感影像较少类别分类的分类，基于DN值分析的分类方法为影像分类提供了有效的办法。 (基金项目：上海市科委重点项目(075105108)) 参考文献： [1]厉银喜,冯晓光,林友明.美国陆地卫星7号的数据产品分类和格式[J].遥感信息,2000(3):37-40. [2]黄剑玲,郑雪梅.一种基于边缘检测的图像去噪优化方法[J].计算机仿真,2009,26(11):260-261. [3]骆剑承,梁怡,周成虎.基于尺度空间的分层聚类方法及其在遥感影像分类中的应用[J].测绘学报,1999,28(4):319-324. [4]杨希华.遥感技术在黄土高原土地利用现状调查中的应用研究[J].环境遥感,1990(5):257-265.
摄影测量与遥感技术发展论文主要通过对摄影技术与遥感技术的发展进行了研究，并对其在各个方面的运用进行了论述。
摄影测量与遥感技术发展论文【1】
摘要：随着经济的不断发展，科学的不断进步，摄影测量与遥感技术因其运用范围广、作用大而走上了逐渐发展的道路，并且对国民经济生活起着重要的影响。
关键词：摄影测量;遥感技术;发展;应用
摄影测量与遥感技术被划分在地球空间信息科学的范畴内，它在获取地球表面、环境等信息时是通过非接触成像传感器来实现的，并对其进行分析、记录、表达以及测量的科学与技术。
3S技术的应用、运用遥感技术以及数字摄影测量是其主要研究方向。
在多个领域内都可以运用遥感技术与摄影测量，比如：自然灾害、勘查土木工程、监测环境以及国土资源调查等。
随着我国经济的不断发展，运用到遥感技术与摄影测量的领域也在逐渐的增多。
在人类认识宇宙方面，遥感技术与摄影测量为人类提供了新的方式与方法，也为人类对地球的认知以及和谐共处提供了新的方向。
遥感技术和摄影测量可以提供比例不同的地形图以服务于各种工作，并且还能实现基础地理信息数据库的建立;遥感技术与摄影测量与地图制图、大地测量、工程测量以及卫星定位等构成了一整套技术系统，是测绘行业的支柱。
一、摄影测量与遥感技术的发展
从摄影测量与遥感技术的发展来看，摄影测量与遥感技术在近30年的时间里已经涉及到城市建设、水利、测绘、海洋、农业、气象、林业等各个领域，在我国的经济发展中起着至关重要的作用。
摄影测量从20世纪70年代后期从模拟摄影中分离出来，并逐渐步入数字摄影阶段，摄影测量正在逐渐的转变为数字化测绘技术体系。
(一)摄影测量与遥感技术有利于推动测绘技术的进步
我国的摄影测量从上世纪70年代后期经历一个系统的转变。
在经历了模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段之后，摄影测量终于步入了数字摄影测量的阶段，这也成为我国传统测绘体系解体，测绘技术新体系兴起的标志。
首先，从数字影像的类型来看，当前我国已经建立了数字栅格图、数字高程模型以及数字正射影像，土地利用与地名数据库也随之建立起来，摄影测量与数据库的多样性在一定程度上为生产运用提供了可能，从而进一步推动了测绘技术的发展。
其次，由于摄影测量与遥感技术的飞速发展，也逐渐被国家所重视，并利用这两项技术来完成了各种地理比例尺地形图的绘制。
此外，还推动了诸多具有全国界别的基础地理信息数据库的建立。
比如：比例尺级别为1：50000，1：1000000等的国家级地理信息数据库;除开国家级的，还有省级、县级等的地理信息数据库等。
(二)摄影测量与遥感技术有利于提升空间数据的获取能力
我国获取空间数据的能力在经过五十年的发展，有了较大的提升。
对具有自主知识产权的处理遥感数据平台进行了研发，从而推动了国产卫星遥感影像地面处理系统的建立，并在摄影测量方面积极进行研究和探索，为我国独立处理信息、获取观测体系的建立提供了坚实的基础。
首先，从获取数据的能力方面来看，传感器在国家863以及973计划的支持上成功被研制出来，成功发射了对地观测的包括通信卫星、海洋卫星、气象卫星以及资源卫星等五十多颗卫星，并推动了资源、风云、环境减灾以及海洋四大民用对地观测卫星体系的建立，实现了从太阳和地球同步轨道对地球多传感器、多平台的观测以及对地球表面分辨率不同的雷达和光学图像的获取，并将这些获取的数据用于对海洋现象、大气成分、自然灾害以及水循环等各个方面的监测。
其次，从数据储备方面来看，数据积累已经成功的覆盖了全国海域、陆地以及我国周围国家和地区的包括一千五百万平方公里的地球表面数据。
二、摄影测量与遥感技术在国民经济各项领域中的运用
(一)摄影测量与遥感技术在应对自然灾害中的运用
在发生自然灾害时，为了能够第一时间了解灾情的具体分布，获取高分辨率灾区遥感影像，可以采用低空无人遥感、航天、航空遥感等方式，对灾区原有的地理信息以及尺度进行整合，推动地理信息服务平台的建立，将多尺度影像地图制作出来，及时、有效的提供地理信息以及地图数据支持，为及时制定出应对自然灾害的措施提供了依据。
比如在汶川地震时，在灾区道路交通与通信严重受损的情况下，通过摄影测量与遥感技术在第一时间获取了灾区的详细信息与资料，并利用航空遥感技术和无人机连续、动态的实现对灾区的监测，并对道路交通以及房屋倒塌等情况进行分析，建立起灾区地理信息综合服务平台，将灾区的地理信息数据进行整合，比如水系、居民地以及交通等，为各级抗震救灾指挥部门作出正确的决策以及救援人员的搜救工作提供了及时有效的灾情信息。
在灾区的救援工作中，发挥着至关重要的作用。
(二)摄影测量与遥感技术在气象中的运用
在气象方面中，摄影测量与遥感技术主要运用在对各种气象灾害的.预报和监测两方面。
在热带天气系统的监测方面，气象卫星发挥着极其重要的作用，尤其是对于台风的预报和监测。
在我国的春、夏季中，雷雨、暴雨等作为多发性的灾害性天气，在监测和分析方面，如果运用常规的气象观测资料是非常困难的。
利用具有高空间分辨率和高时间密度特点的卫星云图以及卫星产品，可以对对流系统的演变、发生、移动以及发展过程进行全方位的监测，从而为对流天气的分析和提前预警提供了非常重要的信息。
三、结语
摄影测量与遥感技术的应用已经逐渐步入信息化阶段。
随着我国航空航天技术的不断发展，如何将各行各业的发展与摄影测量和遥感技术相结合从而推动我国经济的发展，已经成为未来摄影测量和遥感技术发展的主要方向。
【参考文献】
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摄影测量与遥感技术的新特点及技术【2】
摘要：本文主要分析了近年来我国摄影测量与遥感技术表现出的许多新的特点，分别从航空摄影自动定位技术、近景摄影测量、低空摄影测量、SAR数据处理、多源空间数据挖掘等方面进行了总结与论述。
关键词：电子科技论文发表,科技论文网,自动定位技术,近景摄影测量,低空摄影测量,SAR数据处理,多源空间数据挖掘
前言：摄影测量与遥感是从摄影影像和其他非接触传感器系统获取所研究物体，主要是地球及其环境的可靠信息，并对其进行记录、量测、分析与应用表达的科学和技术。
随着摄影测量发展到数字摄影测量阶段及多传感器、多分辨率、多光谱、多时段遥感影像与空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其他边缘学科的交叉渗透、相互融合，摄影测量与遥感已逐渐发展成为一门新型的地球空间信息科学。
1、航空摄影自动定位技术
近年来，随着卫星导航和传感器技术的进步，遥感对地目标定位逐步摆脱了地面控制点的束缚，向少控制点甚至是无控制点的方向发展。
利用基于载波相位测量的GPS动态定位技术测定航空影像获取时刻投影中心的3维坐标，以此为基础研究了GPS辅助空中三角测量理论和质量控制方法，在加密区四角布设地面控制点的GPS辅助光束法区域网平差的精度可满足摄影测量规范的精度要求，大量减少了航空摄影测量所需的地面控制点。
研究成果已大规模用于国家基础测绘，产生了显著的社会和经济效益。
开展利用在飞机上装载IMU和GPS构成的POS系统直接获取航摄像片6个外方位元素的多传感器航空遥感集成平台研究，可实现定点航空摄影和无地面控制的高精度对地目标定位。
研究成果表明，在1：5万及以下比例尺的4D产品生产中，可直接使用POS系统测得的像片外方位元素进行影像定向，基本无需地面控制点和摄影测量加密，从而改变了航空摄影测量的作业模式，并使无图区、困难地区的地形测绘和空间信息数据的实时更新成为可能。
2、近景摄影测量技术
近景摄影测量的研究应用领域已涉及空间飞行器制造、航空工业、船舶工业、汽车工业、核能工业、化学工业以及医学、生物工程、公安刑事侦破、交通事故及其他事故现场处理、古建筑建档和恢复、大型工程建设监测等方面。
利用数字相机与实时数字近景摄影测量技术相结合建立相应的工业零件检测系统。
该类系统使用高重叠度序列图像作为影像数据源，利用较多同名特征的冗余观测值成功地进行粗差剔除，根据2维序列图像导出物体不同部位的3维信息，然后将这些3维信息融为统一的表面模型，实现了高精度3维重建。
利用数码相机与全站仪集成形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。
尽管传统近景摄影测量近年来得巨大发展，但必须在被测物体表面或周围布设一定数量的控制点，摄影测量工作者心中的“无接触测量“没有真正实现。
全站仪作为一种高精度测量仪器在工程测量中被广泛接受，本质上它是一种基于”点“的测量仪器。
将它与基于”面“的摄影测量有机地结合起来，形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。
在该系统中，量测数码相机安装在全站仪的望远镜上，测量时利用全站仪进行导线测量，在每个导线点利用量测数码相机对被测物体进行摄影。
每张影像对应的方位元素可以由导线测量与全站仪的读数中获取。
3、低空摄影测量技术
近年来随着低空飞行平台(固定翼模型飞机、飞艇、直升机、有人驾驶小型飞机)及其辅助设备的进一步完善、数码相机的快速普及和数字摄影测量技术的日趋成熟，由地面通过无线电通讯网络，实现起飞、到达指定空域、进行遥感飞行以及返回地面等操作的低空遥感平台为获取地面任意角度的清晰影像提供了重要途径。
建立基于无人驾驶飞行器的低空数字摄影测量与遥感硬件系统。
硬件平台包括无人驾驶遥控飞行平台，差分GPS接收机，姿态传感器，高性能数码相机和视频摄像机，数据通讯设备，影像监视与高速数据采集设备，高性能计算机等等。
需要深入研究无人驾驶飞行平台的飞行特性，并研制三轴旋转云台、差分GPS无线通讯、视频数据的自动下传、自动曝光等关键技术。
研究无人驾驶飞行平台的自动控制策略。
在飞行器上搭载飞控计算机，由差分GPS数据得到飞艇(相机)的精确位置，在此基础上对较低分辨率的视频序列影像进行匹配，结合姿态传感器的输出信号实时自动确定飞行器的姿态，从而进行飞行自动控制，并将所有数据同时下传到地面监控计算机。
研究多基线立体影像中连接点的多影像匹配方法与克服影像几何变形的稳健影像匹配方法。
数字表面模型与正射影像的自动获取及立体测图。
4、SAN数据处理技术
SAR成像具有全天时、全天候的工作能力，它与可见光红外相比具有独特的优势。
随着我国SAR传感器研制技术的进一步发展，先后研制了不同波段，不同极化方式，空间分辨率达到 In的传感器，并在SAR立体测绘方面设计了不同轨道和相同轨道的重复观测，为我国开展SAR技术的相关研究奠定了数据基础。
根据不同应用目的的SAR图像与可见光图像的融合。
利用SAR和可见光反映地物不同特性的特点，在提取不同土壤性质以及洪水监测和灾害评估方面采用不同的融合方法，取得了一定的理论成果，并完成了国家和部门的科研课题。
SAR图像噪声去除方法。
由于SAR的成像特点，造成了SAR图像的信噪比低，噪声严重。
提出了自适应滤波思想，基于图斑的去噪方法以及噪声去除方法的评价等。
机载和星载重复轨道的SAR立体测图技术以及星载的InSAR技术和D—InSAR的突破。
完成了星载InSAR生成DEM及D—InSAR形变检测的相关软件开发，利用极化SAR数据提取地物目标，开展极化干涉测量的研究。
5、多源空间数据挖掘技术
多源空间数据挖掘技术主要研究应用数学方法和专业知识从多源对地观测数据中，提取各种面向应用目的的地学信息。
从遥感图像数据中挖掘GIS数据。
在统计模式识别的基础上，通过神经网络、模糊识别和专家系统等技术实现图像光谱特征自动分类。
基于纹理分析的分类识别。
包括基于统计法的纹理分析、基于分形法的纹理分析、基于小波变换的纹理分析、基于结构法的纹理分析、基于模型法的纹理分析和空间/频率域联合纹理分析等。
遥感图像的解译信息提取。
把计算机自动识别出来的影像，结合GIS数据库或解译员的知识，确定其对应的地学属性。
包括基于GIS数据的图像信息识别、基于地学知识辅助的图像信息识别、基于专家知识辅助的图像信息识别、基于立体观察的图像信息识别、基于矢量栅格转化的信息提取和基于多源数据融合的信息识别等。
摄影测量与遥感的现状及发展趋势【3】
摘 要：随着信息时代的来临，人类社会步入全方位信息时代，各种新兴的科学技术迅猛发展，并广泛应用于人类生活中去。
摄影测量与遥感技术被广泛应用于我国测绘工作去，本文探讨了我国摄影测量与遥感的发展现状以及展望了发展趋势。
关键词：摄影测量;遥感;现状
随着信息时代的来临，人类社会步入全方位信息时代，各种新兴的科学技术迅猛发展，并广泛应用于人类生活中去。
摄影测量经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三个阶段。
而在这期间，从遥感数据源到遥感数据处理、遥感平台和遥感器以及遥感的理论基础探讨和实际应用，都发生了巨大的变化。
数字地球(digitalearth)的概念是基于信息高速公路的假设和地理空间信息学的高速发展而产生的，数字地球为摄影测量与遥感学科提供了难得一遇的机会和明确的发展方向，与此同时，也向摄影测量和遥感技术提出了一些列的挑战。
而摄影测量和遥感学科是为数字地球提供空间框架图像数据及从数据图像中获得相关信息惟一技术手段
一、国内外摄影测量与遥感的现状
(一)摄影测量现状
摄影测量经历了漫长的发展过程，随着计算机技术以及自动控制技术的高数发展，进入20世纪末期的时候，基于全数字自动测图软件的完成，数字摄影测量工作站获得了迅猛发展并普遍存在于测量工作中。
进入21世纪后，科学技术的提升帮助摄影测量进入了数字化时代，数字摄影测量学学科与计算机科学有了大面积的知识交叉，摄影测量工具也变为较为经济的计算机输入输出设备，这种革命性的变革，使得数字摄影测量提升到了另一个台阶，数字摄影测量的语义信息提取、影像识别与分析等方面均产生了从质到量的变化。
目前我国各省测绘局均已广泛应用了数字摄影测量，建立了数字化测绘生产基地，实现了全数字化摄影测量与全球定位系统之间的有机合成，并且应用与测量实际工作中。
(二)遥感技术现状
目前遥感技术主要应用在日常的天气、海洋、环境预报及灾害监测、土地利用、城市规划、荒漠化监测、环境保护等方面，为社会带来了巨大的经济利益。
尤其要提出的是航天遥感，是利用卫星遥感获取各种信息是目前最有效的方法。
在实现数字地球概念，卫星遥感技术具有很重要的地位。
数字地球的实际意义就是将地球转为一个虚拟的球体，以数字形式来表达地球上的不同种类的信息，实现三维式和多分辨形式的地球描述。
数字地球是一个数量庞大的工程，从长远来看，信息量的更新一集信息的收取都需要卫星遥感技术提供可靠的信息源，换句话说，卫星遥感是实现数字地球的必要手段，也是其他手段不能够替代的。
二、摄影测量与遥感的应用与主要技术
(一)摄影测量与遥感在地籍测量中的应用
应用数字摄影测量与遥感模式进行地籍测量前景非常广阔。
航空航天事业的飞速发展，为高分辨率卫星遥感影像技术为空间地理信息提供主要的数据元。
主要以激光成像雷达、双天线SAR系统等三维数字摄影测量系统。
利用卫星遥感进行土地资源调查和土地利用动态监测，为快速及时的变更地籍测量做好参照，同时还能顺利的完成地籍线画图的测绘，还可以得到正射影像地籍图、三维立体数字地籍图等附属产品。
数字摄影测量主要以大比例尺航空像片为数据采集对象，利用该技术在航片上采集地籍数据，实行空三加密。
数字摄影测量与模式得到的地籍图信息丰富，实时性强;大部分工作均在室内完成，降低劳动强度与人工成本，还能大幅度提高工作效率，是一种非常实用的地籍测量模式。
(二)摄影测量在三维模型表面重建的应用
三维物体的重建技术可广泛应用于古建筑重建和文物保护、医学重建、工业量测、人脸重建、人体重建及程勘察等方面，这种技术主要通过手持量测数码相机进行操作，得到一组具有短基线和多度重叠的图片，通过立体匹配获取可靠的模型点数据。
基于短基线多影像数字摄影测量的快速三维重建技术能够解决静静摄影测量中不能同时兼顾变形早点近景和远景的问题，在操作过程中采用量测数码相机以及手持拍摄方式，使得这种技术简单快速，并且具有高度自动化的有点。
(三)遥感自动定位技术的应用
遥感自动定位技术能够确定影响目标的实际位置，并且准确的解译影响属性，在GPS空中三角测量的基础上，利用惯性导航系统，形成航空影响传感器，实现高精度的定点摄影成像。
在卫星遥感条件下，精度甚至可以达到米级。
遥感自动定位技术的应用，有助于实现实时测图和实时数据更新的作业流程，能够大量减少野外像控测量的工作量。
三、摄影测量与遥感发展展望
目前，摄影测量与遥感技术在数据获取与处理、信息服务和数据分析方面都有了新的进展，数据获取装备发展迅猛，数据处理系统自动化程度相应的提高，航空摄影测量软件实现模块化和标准化，实现了内外一体化的航空摄影测量方法，遥感影像信息管理能力增强。
除此之外，还可以看到测绘领域的全球化进程日益加剧。
四、结语
虽然现在摄影测量与遥感技术相对发展迅速，并且已经广泛应用与测绘工作中，逐步实现数字化与智能化。
在我国目前，摄影测量与遥感装备存在产品种类单一、生产效率低等实际生产问题，这是与飞速发展的信息产业背道而驰的，达不到国际水平。
需要国家发展测绘仪器制造业和专业软件开发能力，跨学科展开合作，集中优势力量，通过政府出台政策来引导市场发展，我国想要在摄影测量与遥感上取得更大的飞跃，还有一段很长的路要走。
参考文献：
[1]李德仁等.地球空间信息学与数字地球[C].空间数据基础设施与数字地球论文集，1999.
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[3]郑立中，陈秀万.中国卫星遥感与定位技术应用的现状和发展[A].中国遥感奋进创新二十年学术论丈集[C].北京：气象出版社，2001.
下面是中达咨询给大家带来关于城市噪声污染及其治理措施的相关内容，以供参考。城市环境噪声污染是一个较为复杂的问题，因此，治理城市环境噪声污染问题，是摆在城市管理者面前的一个困难课题，本文就城市噪声污染及其治理措施进行了相应的探讨。环境保护是我国的基本国策之一，是各国领导人来往交谈的热门话题。环境保护被国家列为高新技术，不少城市将环保产业作为支柱产业之一在大力发展。噪声是环境污染的四大公害之一，近几年来，随着人们物资生活水平的提高，城市噪声污染逐渐发展成为仅次于大气污染和水污染的第三大城市公害，影响了人们的正常生活和工作，威胁着人们的身体健康和精神状态。要创建绿色和谐社会，实现人类社会的可持续发展，就必须消除城市噪声污染，还人类一个安静宜居的环境。一、城市噪声的污染现状据调查得知，354个城市当中，区域环境质量好的城市仅占，比较好的占到了，受噪声轻度污染的城市占，受中度噪声污染的占。这些数据与去年相比，环境质量好的城市下降了近3%，比较好的上升了，受到轻度污染的下降了3%，中度污染的上升了1%。环境保护重点城市区域环境噪声等效声级范围在～（A）之间，区域声环境质量处于好和较好水平的城市占，轻度污染的占，中度污染的占。道路交通噪声监测的334个城市中，的城市道路交通声环境质量为好，的城市较好，的城市为轻度污染，的城市为中度污染，的城市为重度污染。与上年相比，全国城市道路交通声环境质量好的城市上升了个百分点，较好的上升了个百分点，轻度污染的与上年持平，中度污染的下降了个百分点，重度污染的下降了个百分点。环境保护重点城市道路交通噪声平均等效声级范围在～（A）之间，道路交通声环境质量好的城市占，较好的占，轻度污染的占。城市功能区噪声，监测的244个城市中，各类功能区监测点位全年昼间达标7288点次，占昼间监测点次的；夜间达标5968点次，占夜间监测点次的。各类功能区昼间达标率高于夜间，3类功能区好于其他类功能区。环境保护重点城市各类功能区昼间达标率为，夜间达标率为。二、噪声污染的危害（一）噪声危害听力长期在90dB以上的高噪声环境下工作的人，有50%～80%患有噪声性耳聋。（二）噪声危害人的神经系统引起头晕脑胀、烦躁耳鸣、失眠多梦、记忆力下降、注意力难以噪声会集中。在噪声的刺激下，人的神经系统，尤其是高级部位，容易引起机能紊乱，对睡眠、休息和工作效率都会产生直接的影响。（三）噪声危害人的心脑血管系统人体随噪声的大小、强度的变化，而导致血压的上升和下降，强烈的噪声可引起全身肌肉收缩、呼吸和心跳频率加快、心率不齐、血压升高等。我国有关调查表明，地区的噪声每上升一分贝，该地区的高血压发病率就增加3%。三、城市噪音的防治对策（一）社会生活噪音的治理随着物质生活水平的提高，人们对精神生活的追求也日益增强，社交、庆祝、娱乐活动也逐渐成为人们日常生活的一部分。因此，社会生活噪音是客观存在并且无法消除的，对社会生活噪音的治理应坚持以人为本的原则。对影响他人的家庭娱乐活动邻居以及物管部门都可以对当事人进行友善提醒；房屋装修应当尽量避免在节假日或者夜间等他人休息的时间进行；对商业促销和集会现场的高音喇叭发出的噪音，由当地政府成立城市综合执法部门进行教育或处罚。（二）交通噪音的治理政府出资对穿越居民区的道路设置隔音屏障，为临近道路的房屋安装隔音玻璃窗，最大程度地减少交通噪音对居民的影响。加强执法力度，切实落实市区内机动车禁鸣制度，制定车辆消声检测标准，并对过往车辆进行抽检；机动车的数量和流量是产生交通噪音的主要来源，所以合理控制机动车的数量和流量并且积极推进城市公交事业的发展是降低城市交通噪声的重要途径；车辆在多空隙沥青混凝土路面上行驶时产生的噪音要比在普通路面上行驶时的噪音小很多，因此快速推进多孔隙沥青路面的修建也是降低交通噪音的方法之一；地铁等地下交通方便、快捷而且噪音、废气污染都较小，有条件的城市，应当加快地下交通的建设，加强宣传，鼓励城市民众尽可能乘坐地铁出行。（三）建筑噪声的治理建筑噪声的强度普遍比较大，对于居民的工作、生活、学习都会产生很大的影响。首先环保部门必须根据噪声区域划分，加强管理监督，限制施工单位施工时间及高噪声机械，把施工噪声控制在允许范围内，对生产工艺要求连续施工的，严格执行建筑施工过程中使用机械设备进行可能产生环境噪声污染的申报审核。其次要从技术上着手，推行使用低噪声的施工机械、运用吸声技术，可降低噪声5～20dB，采用消声降噪技术降低噪声10～30dB，用降声性能好的隔声构件将声源与周围环境隔离，也可采用减震措施来降低噪声可达20～40dB。（四）抓环境教育加强环境教育，提高公众的环境意识，采用环境法制宣传、低碳出行活动和无车日活动、创建绿色学校和社区等多种形式，持之以衡的开展宣传教育活动，积极倡导生态文明理念，不断提高全民的社会公德意识、环境意识、环保法制观念，使之都从自己做起，从身边的小事做起，不制造噪声，主动制止噪声，自觉自动地参与到控制噪声污染行动中来。形成一个为创造良好声学环境，人人做贡献的氛围，这是控制噪声污染的基础。环境问题主要源于人类对自然资源和生态环境的不合理利用和破坏，而这种损害环境的行为又是同人们对环境缺乏正确认识相连的。因此，加强环保教育，提高人们的环保意识，使人们的行为与环境相和谐，是解决环境问题的一条根本途径。三、结束语治理环境噪声污染是现代化城市建设的重要内容，亦是衡量一个城市文明水平高低的重要标志，城市噪声的产生与治理是一个新的课题，噪声污染的治理比水污染、大气污染的治理实际难度更大，单靠环保部门难以完成，而需要相关部门通力配合和全社会的支持。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：
噪声污染调查报告
在现实生活中，报告的使用频率呈上升趋势，报告根据用途的不同也有着不同的类型。那么你真正懂得怎么写好报告吗？以下是我为大家整理的噪声污染调查报告，仅供参考，欢迎大家阅读。
一.调查目的
噪声级为30～40分贝是比较安静的正常环境;超过50分贝就会影响睡眠和休息。由于休息不足，疲劳不能消除，正常生理功能会受到一定的影响;70分贝以上干扰谈话，造成心烦意乱，精神不集中，影响工作效率，甚至发生事故;长期工作或生活在90分贝以上的噪声环境，会严重影响听力和导致其他疾病的发生。医院是属于疗养区，病人需要安静，为了对医院的噪声情况有个真实而全面的了解，我决定进行调查。
二.调查内容
社区医院坐落在城市交通干线的道路两侧，因为是特别需要安静的地区，白天的噪音标准值是不能超过50分贝的，晚上的噪音分贝值是不能超过40分贝的。但是经过我的调查，白天的噪音标准值早已超过了50分贝，晚上的噪音分贝值也超过了40分贝。医院院内本该是有病人散步、谈心。但听到的却是商贩的叫卖声和汽车停在院内时启动的嗡鸣声。住院楼的走廊中，是不是会听到探亲的小朋友发出的叫喊声。
三.调查总结
时间 地点 分贝值
9:00至10：00医院外交通道路上
10：00至12：00医院内院中
12：00至13：00住院楼走廊中 46
13：00至15：00医院内院中
15：00至17：00医院外交通道路上
17：00至20：30住院楼走廊中
以上这些事实表明：我们这里的医院已经受到了较为严重的噪音污染。噪声对人体的影响和危害很大：“损伤听力，造成噪声性耳聋;导致大脑皮层兴奋和平衡失调，脑血管功能损害，导致神经衰弱;损伤心血管系统，引发消化系统失调，影响内分泌;干扰人们正常的生活、休息、语言交谈和日常的工作学习，分散注意力，降低工作效率。”而我们大家正在受到这样的危害，在此我想向大家呼吁：快来治理我们的噪声吧
四、希望与建议
1、建议交通道路与医院之间能建起隔音栏或隔音墙，或种上大树。也希望马路上声音能再轻一些，从噪声的源头上进行控制。
2、建议给医院门前的道路应用降噪路面或噪声屏障，给汽车排气系统加上消声器，柴油引擎的车改换成汽油引擎。给病房楼的北窗加隔音材料。
3、建议医院搬离闹市区，为病人创造一个良好康复条件
希望我的调查报告能让大家清醒地看到实际存在的噪声污染，希望我的呼吁能引起大家的高度重视。带着我们美好的期待与理想，愿我们大家以实际行动为创建绿色生态环境出一份力，真正为我们大家营造一个健康安静的环境吧!
近年来，我市部分主要交通路口竖起了大大的液晶显示牌，上面都有一组数字在不断地变化：77、79、83、71、69……它们是专门用来测量噪音的分贝器。分贝数越大，噪音就越大;分贝数字越小，噪音就越小。那噪音到底是什么东西?它有什么危害?
强烈的好奇心让我在《百科全书》中寻找到了答案：噪音是人类不需要的、令人烦躁的声音。60—80分贝为吵闹，81—100分贝为嘈杂，100—120分贝可以使人导致耳聋!有人曾做过调查：在噪音为94—106的工厂车间长期工作的职工中，40%的人有听觉障碍，57%的人耳鸣，60%的人失眠。工厂车间的噪音污染如此严重，不知我市的噪音污染情况如何?
我选择了孙塘路与国道线的交叉路口为观察地点，分几个时段进行观察：
早晨7点—8点：65—70分贝。新的一天开始，来来往往载着上班的人们的车辆陆续多起来，刹车声、汽笛声，还有小摊贩的吆喝声，打破了早晨应有的宁静。
中午11点—12点：75—85分贝。午饭时间，下班的人、车逐渐增多，噪音更是达到了前所未有的85分贝。货车震耳欲聋的'马达声不绝于耳，这样嘈杂的环境让人难以忍受，情不自禁地堵上耳朵。
夜晚21点：60—70分贝。本以为夜幕的降临能让马路安静下来，谁知，马路上的噪音还高达70分贝，也不知马路边的居民能否安然入睡。
通过这次调查，我发现自己居住的城市有较为严重的噪音污染，它时时威胁着市民的健康，希望有关部门能早日治理，对此我提出几点建议：
1、禁止超大超重的货车在某些时段在城区内通行(如晚20：00—凌晨5：00)，给市民一个安静的休息环境。
2、建设道路绿化带，大量种植隔音植物(如珊瑚树、桂花树等，它们能吸收10%到11%的噪音)。
3、加强市区禁鸣力度，大力宣传噪音的危害。
最后，我再次呼吁：请人类不要制造噪音，还自己一个安静的世界吧。
一、噪音的危害
我们得知，从心理方面来说，噪音首先会引起睡眠不好，注意力不能集中，记忆力下降等心理症状，然后导致心情烦乱，情绪不稳，乃至忍耐性降低，脾气暴躁，最后产生高血压、溃疡、糖尿病等一系列的疾病。心理学上将这种病症称为心身疾病，意指由心理因素引起的身体上的疾病。
噪音对人体的直接危害表现在：破坏人体神经，使血管产生痉挛，加速毛细胞的新陈代谢，从而加快衰老期的到来。在临床诊断上：病人的外在表现是整个人情绪不好，烦躁不安，说话声音很大;最常见的病症是耳鸣、耳痛、听力下降、头昏、头痛和噪音性耳聋;对于正处于生长发育阶段的婴幼儿来说，噪音危害尤其明显。经常处在嘈杂环境中的婴儿不仅听力受到损伤，智力发展也会受到影响。
有关专家认为噪音对人体的危害是很大的，噪音量(分贝)对人体影响：举例0-50分贝：舒适，细语声;50-90分贝：妨碍睡眠、难过、焦虑;90-130分贝：耳朵发痒、耳朵疼痛;130分贝以上：耳膜破裂、耳聋。
二、噪音对学生的危害
我们学生白天经过紧张的学习之余，晚上需要一个安静的学习休息环境。如果长期处在超过40分贝的噪音环境中。则无法集中精力，影响自学能力的提高。长期的噪音困扰，还会严重影响学生的学习成绩和身体健康。从而导致成绩下降，严重者会产生厌学的情绪。
在多半时候，学校受到的噪音污染是很严重的，但事实不是这样，我们都在噪音出发点测量，而噪音在传到我们耳里时已经经过衰减，没有那么强了，因而，学校的噪音平均在50——60分贝之间浮动，偶有几次超出或低于。那么，噪音指标是什么呢?
三、噪音的指标
指标(分贝)状况
>75噪音污染非常严重，环境质量恶劣;
65—75噪音污染也很严重，环境质量很差;
55—65噪音污染不容忽视，环境质量差;
50一55噪音污染较轻，环境质量一般;
45—50基本没有噪音污染，环境质量好;
<45没有噪音污染，环境质量很好。
四、噪音的防治
树木、草坪能阻挡、吸收噪音，减轻其危害程度。
据测定，70分贝的噪音通过40米宽的林带一般降低10～15分贝;4米宽的绿篱可减弱噪音6分贝，绿化的街道比未绿化街道可降低噪音8～10分贝;20米宽的草坪，一般减少噪音2分贝。?树木、草坪能阻挡、吸收噪音，减轻其危害程度。
五、外国的经验
德国一向十分注重治理各种环境污染,在防止噪音污染方面也居欧洲各国之首。城市交通噪音基本上控制在40分贝以下。
另外,科学研究表明,树木能有效阻挡和吸收声波,是天然的消音器。因此,德国邻近住宅区的高速公路旁和城市交通密集地段都栽种很多树木,特别是有较好的隔音、除噪音效果的泡桐、水杉、龙柏、槐树等。试验表明,成片的树林可降低噪音20 35分贝。此外,德国大多数民用建筑都是采用隔热、隔音等功能优良的新型复合材料。站于繁华街道旁,如果关上门窗,几乎听不到汽车飞驰的声音。
有关专家还介绍了一种德国科研人员开发的消声混凝土技术。据测量,利用这种混凝土铺设的路面约可减少6分贝的噪音。
建议：
1作好隔音措施，包括学校和工地。
2普及知识，告诫人们减少噪音。
3使用新型设备，减少噪音。
4树立防噪观念，从根本上减少噪音。
前言：
人群拥挤，交通繁忙，商品交易，吵闹的娱乐和各种应酬宴会造成了城市生活的喧哗景象。早在古罗马时，因货运马车铁轮压在铺石路上发出的铿锵声而破坏睡眠以至惹怒的人们制定法律以控制车轮的运行。另外，中世纪欧洲的一些城市也限制马匹和马车的行走，以保障居民的睡眠。
过去的噪声问题是无法与现代社会因噪声带来的困扰相比拟的。现今的噪声负荷和机械的嘈杂声困扰着我们的生活，它们不仅造成人们的烦恼，而且也危害到人们的健康。这一问题随着经济的发展而加重。
认定噪声作为严重危害健康的公害是在近代。接触有害噪声带来的健康影响现今已被看作十分重要的公共卫生问题。
目前的大中城市中，主要有以下噪声源：
（1）交通运输噪声。城市交通业日趋发达，给人们工作和生活带来了便捷和舒适，同时也促进了经济的发展。但不能不看到，随着城乡车辆的增加，公路和铁路交通干线的增多，机车和机动车辆的噪声已成了交通噪声的元凶，占城市噪声的75％。据统计表明，北京是世界有名的噪声污染城市。虽然城市车辆不及日本的十分之一，噪声程度却比日本高出1倍。特别是一些临街的建筑，受害极重。
（2）工业机械噪声，这也是室内噪声污染的主要来源。由于各种动力机、工作机做功时产生的撞击、摩擦、喷射以及振动，可产生七八十分贝以上的声响。像纺织车间、锻压车间、粉碎车间和钢厂、水泥厂、气泵房、水泵房，这些声响都比较严重，虽然都做了一定程度的降噪处理，但仍然不能从根本上消除机器本体上所产生的噪声。
（3）城市建筑噪声，特别是近年来城市建设迅速发展，道路建设、基础设施建设、城市建筑开发、旧城区改造，还有百姓家庭的室内装修，都造成了城市建筑噪声。建筑施工现场噪声一般在90分贝以上，最高达到130分贝。
（4）社会生活和公共场所噪声。比如公共场所的商业噪声、餐厅、公共汽车、旅客列车、人群集会、高音喇叭等。据统计，社会生活和公共场所噪声占城市噪声的14％。
（5）家用电器直接造成室内噪声污染。随着人们生活现代化的发展，家庭中家用电器的噪声对人们的危害越来越大，据检测，家庭中电视机、收录机所产生的噪音可达60至80分贝，洗衣机为42至70分贝，电冰箱为34至50分贝。近几年家庭卡拉OK机广泛流行，有些人不顾他人的幸福，沉醉于自我的享受之中，这无形中又增加了噪声的污染强度。
从全球看，约有亿人患有致残性听力损伤。在欧洲半数多居民生活在噪声环境中，有三分之一的人夜间承受的噪声可干扰其睡眠。
噪声的严重危害还表现在影响人们的阅读能力，干扰人的注意力以及解决问题的能力及记忆力。这些在表达方面的缺陷有可能引发事故。80dB以上的噪声可能增加借故生端的行为。社区噪声与精神卫生问题方向的联系通过居民平静睡眠受到干扰，精神症状发生率和精神病院住院数目而得到证实。噪声能够导致听力损伤，妨碍彼此的联系，它可干扰睡眠，对心血管和心理和生理造成不良影响。此外，因噪声会降低完成某项工作的效率，并在社会交往的行为中易表现愤怒，令人心烦的反应和行为改变。听力损伤的主要社会后果表现在正常条件下理解表达能力的下降，这将成为严重的社会障碍。在发达国家听力损伤对于工作安排构成一个最受影响的问题之一。在这些国家的城市中由于社区噪声的影响而使此问题显得更为严重。
社区噪声是一种非工业的噪声，也可称为环境噪声，居住区噪声亦可称家庭噪声。室内噪声的主要来源包括通风系统，办公机械，住房用具和邻居的噪声。邻居的噪声一般指住宅附近的餐厅、咖啡馆、实况播放的音乐和录音带音乐、体育比赛、儿童游戏场、停车场和吠叫的狗声。对大多数人而言，在日常生活持续接触的环境噪声平均水平在70dB就不会导致听力损伤。成人耳朵所耐受的一时性噪声水平可达140dB，但对儿童则永远不得超过120dB。交通运输，如高速公路，飞机和铁路的不断发展产生着更多的噪声。为此，许多国家颁布法规限制来自铁路、公路、建筑工地和工厂排放对社区噪声的影响水平，但没有一个法规涉及街道的社区噪声，可能由于对它的限定、测量和控制存在诸多困难。这方面的情况也和缺少此类噪声对人体健康影响的知识有关，从而使预防和管理此类问题存在障碍。
1999年3月在伦敦召开WHO专家工作组会议，发表了社区噪声问题指导文件，其中包括社区噪声的指导性限值，并列出因噪声导致的烦恼和听力受损伤的健康影响：
户外生活区，50～55dB，16小时可致烦恼；
住宅居室内，35dB，16小时影响彼此谈访的理解；
卧室睡眠时，在30dB，8小时影响下，会造成干扰、烦恼；
在学校上课时，教室受35dB的影响，对教学产生干扰；
工业区工业的、商业的和交通运输区内24小时受到70dB的影响，将对居民听力造成损伤；
通过耳机欣赏音乐，若声音达到85dB，历时1小时，会对听力造成损伤；
宴会和娱乐场所，声音达100dB，历时4小时可对听力造成损伤。
WHO对社区噪声的指导性基准文件也对各国政府实施控制噪声措施提出各种建议，诸如充实和加强现有的控制噪声的法规（其中包括对社区噪声的环境评价）。WHO在控制噪声问题上的作用在于提供指导和技术支持。
还我宁静空间的措施：
1．所属区域噪声优于相应环境功能标准
（1）每个社区至少应有4个环境噪声监测点的昼间监测数据；一个社区噪声测点少于4个时，由所在区环境监测站增设测点（在社区范围均匀布点）进行监测，并提交监测报告。
（2）社区复盖单一声功能区时，社区界内所有区域监测网格（含不完全网格）噪声昼间等效声级算术均值符合相应国家功能区标准；
（3）社区复盖多个声功能区时，社区界内不同级别的声功能区所复盖的区域监测网格（含不完全网格）噪声昼间等效声级算术均值符合各自声功能区的相应国家噪声功能区标准。
2．无超标固定噪声源
（1）社区内企事业单位噪声符合《工业企业厂界噪声标准》；无明确厂界、单位边界的固定声源（不含空调器），不得由于该声源的存在使得最近民宅界外一米处超过相应的声功能区国家噪声标准。
（2）由社区所在区监测站对社区固定噪声源进行调查统计，必要时补测边噪声、填写社区固定噪声源调查统计表。
3．区域内实施机动车禁鸣
社区范围内的主要交通道路，包括住宅小区内的机动车行驶道路，建立公安交通管理部门统一制作的禁鸣标志。
在飞机场的附近，母鸡不会下蛋；乐队演奏的乐曲极度刺耳，可以使观众突然晕倒，这些都是噪音引起的。从生物学的观点看，凡是人们不需要的，令人烦躁的声音都是噪音。从物理学的观点看，噪音是指声强和频率杂乱无章，没有规律的声音。环境噪音主要来源于交通运输、工业生产、建筑施工及社会生活。在城市里，交通噪音对居民影响最大。噪音的影响和危害主要有：一是影响听力，听力的损伤程度与在噪音环境中暴露的时间有关，在85分贝以上的噪音环境中噪声性耳聋发病率可达5%。二是影响学习工作，干扰睡眠。在噪音环境下，医生为病人听诊时正确率仅为8%。如噪音达到100到200分贝时几乎每个人都会从睡梦中醒过来。三是影响心血管功能和内分泌系统。这主要表现在心动过速，心律不齐，血压过高。四是危害中枢神经系统。在强噪声环境中，会出现头痛，耳鸣多梦，记忆力减退，全身无力等症状。五是影响儿童的智力发展。有人做过调查，在噪音环境下的儿童的智力比在安静环境下的儿童低20%。
有检测表明，当人连续听摩托车声8小时后就会听力受损。若是在摇滚音乐厅半小时后，人的听力就会受损，有害于人的心血系统。我国对城市噪音与居民健康的调查表明，地区的噪音每上升一分贝，该地区的高血压发病率就增加3%。在法国每四个神经病患者中有3人是噪音引起的。在巴黎和东京的自杀事件中有35%是由噪音引起的。另有35%的犯罪狂与噪音有牵连。不同的噪音对人的影响是不同的。例如断续型噪音对人的影响比连续性噪音影响更大。夜间噪音比白天噪音影响更大。家电噪音影响人们的睡眠质量和数量，随之可影响人们的工作效率，并对健康产生不良影响。据统计，在美国有84%的人口受到噪音的严重干扰，20%的人口处在听觉损害的强噪音威胁之下。
通过一系列例子可见：噪声日益影响着我们的生活、工作、学习，甚至还会引社会矛盾，造成经济上的损失，控制噪声的工作非常重要。我们可以做一个小实验：有两个班级的同学，其中将一个班级A设置在声音嘈杂的环境，而另一个班级B设置在比较安静的环境中，大家一同学习同样的课程，在同一位老师的指导下，经过一个月的学习后，你会发现A班的听课效率远不如B班，这其中的原因是什么呢？以上实验反应出的结果是非常明显的，噪音对人的听觉会造成极大的损害。噪声，正广泛地影响着人们的各种活动。过去，人们常把耳聋看作是一种老年常见病，但是科学实验证明，人老了不一定耳聋，而噪音却是造成人的听力减弱甚至耳聋的“无形杀手”。由此可见，噪音对我们的危害非常大，所以了解噪音的危害并且来制止噪音已经到了刻不容缓的时刻了。
聆听噪音 旋律有它的美妙，人们自然会去聆听；教诲有它的启迪，人们自然会去聆听；风雨有它的韵味，人们自然会去聆听。
然而噪音是否去聆听又如何去聆听呢？ 说实在的，我对噪音真的有情感。而这情感是变化的。
记得我早就读过一篇说明文，介绍说明噪音的危害。又加上我家住在五角场周围，每天马路上的汽车喇叭声就够让人心烦的，加上马路边“凿石垦壤”的机器声就更令人头痛。
可以说我深深得被噪音折磨着。我知道噪音影响人的听力，而且能够导致什么高血压、心脏病、记忆力衰退……我有时真的对噪音深感厌烦，为此我家也搬迁过。
渐渐地，我却发现身边的噪音没了，反而觉得缺了点什么？因为我发现耳畔的噪音富有新的含义了。 当我仔细思考噪音的由来，会发现它与施工有关，施工的由来不都因为要建设上海吗？当我再仔细留心噪音时，又会发现它与上海汽车产业的发展及人民生活水平的提高密切相关。
是的，我们生活中的噪音标志着上海日新月异的变化。 现在我真的爱聆听噪音了。
因为有了噪音，幢幢楼房拔地而起，东方明珠、金茂大厦得以矗立。人们从简陋、拥挤的矮平房搬进了楼房，住进了舒适、美观的高楼大厦。
因为有了噪音，座座大桥腾空而架，高架、地铁、轻轨、隧道，以及先进的磁悬浮列车得以通车。人们从行走在泥泞的小路时期，进入了在宽阔的马路上行驶时期，又进入了在高架、大桥上飞奔的时代。
因为有了噪音，个个繁华地带层出不穷，徐家汇、南京路、淮海路等购物天地得以建成。人们从到地摊上购物转移到商店中，又发展到去购物街。
是噪音，使上海能够举办如此盛大的F1赛事、APEC会议；是噪音，使上海如此受外国人的好评，使之成为旅游胜地；是噪音，使人们生活改善，上海迅速发展，祖国展翅腾飞。 现在的我，每每听到噪音，就会有种冲动去聆听它，会不由自主地随着它的节拍与它一同前进，那种幸福、喜悦的心情时时刻刻包围着我。
今天，我喜爱聆听这声音，因为它将伴随着向前迈进的节奏，去迎接美好的未来。 噪音如何去聆听？我只想说：用心去聆听吧，就能感受到祖国飞的速发展；。
噪音的危害生活中噪音的种类很多，噪音无处不在无时不有，可以说是各种各样，五花八门，比如上课时乱说话、汽车在城市内鸣笛……都是噪音，记得听见切割木材时机器发出震耳欲聋的噪音，还有我的学校边老有汽车鸣笛，它对人们危害很大，尤其对我们的耳朵非常不好，它们打扰我们上课，希望世界减少噪音，多给我们快乐。
有一天上学，我背起书包在路上行走，路边停满了车，大卡车司机不文明使劲按喇叭：“叭、叭、叭”。发出刺耳的噪音，把我吓了一大跳，心情不愉快、生气、愤怒。
如果有位心脏病人在路上行走，突然忍受不了你带来的痛苦，后果不敢想。如果我是司机，你是行人，你高兴、开心吗？夜间，到处静悄悄的，熟睡的朋友忽然听见你使劲敲门，发出非常大的噪音，宁静的夜晚被打破，美梦被惊醒，因为噪音使他不能享受美梦，你高兴吗？有人说：“噪音太多了”。
还有人会说：“耳朵好像在和噪音打仗”。到处都有人骂噪音，却没有人夸噪音好。
噪音求求你马上消失，你给我们带来不少危害，请给我们一切美好、和谐、动听的声音，让我们幸福快乐度过每一天。
噪音的危害作文在生活中，随处可见各种各样刺耳的噪音，如：汽车喇叭滴滴的声音，火车开动的呜呜声。
接下来我给大家举一个我亲身经历的例子吧！呃……今天早上，妈妈骑车送我去学校，刚好她带了手机准备给我听故事。但是妈妈没带耳机，没带耳机也就算了，外面的声音竟然吵得我心神意乱。
外面的声音吵得我心神意乱也就算了，有一辆摩托车竟然在我面前连续了几声“嘟嘟”，害的我连最精彩的一段故事给错过了，气死我了！嗯，还有啊！据说如果孕妇长期处在超过50分贝的噪音环境中，会使血压升高、胎儿缺氧缺水、导致胎儿畸形甚至流产。而高分贝噪音能损坏及胎儿的听觉器官，致使部分区域受到影响。
影响大脑的发育，导致儿童智力低下。最后，我希望大家远离有噪音的地方，同时，大家自己也不要制造噪音，危害他人。
影响正常工作和生活的声音统称噪声，不一定分贝高了就是噪声，分贝低了就一定不是噪声。
比如你在电影院里看电影，音响声音分贝值很高，经常超过90分贝，但对于看电影的人来说不能称之是噪声。但是，电影院如果隔音效果不好，声音传到旁边的住宅楼里，经过衰减，也许只有50分贝，但对于住宅里的人来说就是噪声，因为这个声音引起人的不适。
下面的是人的听觉承受能力参考值：44分贝-属于可以接受的程度；55分贝-感觉到有点烦；60分贝-没有睡意；70分贝-令人精神紧张；85分贝-让人无法接受而捂住耳朵；100分贝-可让你的耳朵暂时失去听觉；120分贝-可以瞬间刺穿你的耳膜；160分贝-碎玻璃；200分贝-导致死亡。分贝值在60以下为无害区，60-110为过渡区，110以上是有害区。
由此可见噪音对人体是有多大的危害呀！ 而噪音污染主要来源于：汽车鸣笛、工业噪音、建筑施工、音乐厅、高音喇叭、大声说话等，大多数都是人为的。所以，只要人人都文明一点，有些噪音是可以减少的，比如：汽车鸣笛声、大声说话、工业噪音…… 正所谓“上有‘噪音’，下有‘消音’。”
聪明的人们也想出了许多应对的方法，比如：发明了隔音玻璃、在室内多养花草，实在不行也可以在耳朵上“装”一个“保护层”——耳塞……对付噪音的方法非常之多。 当然，最好的方法就是“去根”，这样才能永久、有效的排除噪音。
绿化好处多 如今，洪水泛滥、空气污浊、噪音严重危害人类健康等问题如同恶魔紧紧缠绕着人类，更多的人在它们手中丧命.俗话说：“魔高一尺，道高一丈.”解决这些问题的办法归根结底只有两个字：绿化.可别小看它哦，它的好处多着呢.绿化，乃植树种草也.种植这些含有叶绿素的植物，对改善空气质量有很大的帮助.首先，绿色植物可以在阳光下进行光合作用，吸收二氧化碳，释放氧气.研究表明，植物每生长1吨，可以产生5吨氧.每公顷树林每天可以吸收1吨二氧化碳，产生吨氧气；每公顷草地每天能吸收吨二氧化碳，产生吨氧气.充足而洁净的氧气能让人类身心保持健康.其次，地球上的树林每天可向大气中散发亿吨萜烯物质，这种芳香物质具有无可比拟的杀菌能力和兴奋作用.然后绿色植物对空气中的灰尘、粉尘有良好的过滤和吸收作用，并能阻挡工作粉尘向空气弥散.据测定，大气通过林带，可使粉尘量减少32%-52%，飘尘量减少30%.你知道吗？森林中的负氧离子可达到10-100万个.负氧离子能调节神经系统的兴奋和抑制状态，改善大脑皮层的功能.医学专家模拟森林的神奇作用，把负氧离子引进病房.结果发现，当环境中负氧离子与正氧离子的比例控制在9:1时，对气喘、烧伤、溃疡、外伤病人的治疗可起促进作用.除此之外，绿化还有吸收噪音、减少水土流失等功能.把你的一份力量投入到我国的绿化事业中去吧，那一抹绿意会向你慢慢诉说它的好处啊。
噪音的危害作文
在生活中，随处可见各种各样刺耳的噪音，如：汽车喇叭滴滴的声音，火车开动的呜呜声。
接下来我给大家举一个我亲身经历的例子吧！呃……今天早上，妈妈骑车送我去学校，刚好她带了手机准备给我听故事。但是妈妈没带耳机，没带耳机也就算了，外面的声音竟然吵得我心神意乱。外面的声音吵得我心神意乱也就算了，有一辆摩托车竟然在我面前连续了几声“嘟嘟”，害的我连最精彩的一段故事给错过了，气死我了！
嗯，还有啊！据说如果孕妇长期处在超过50分贝的噪音环境中，会使血压升高、胎儿缺氧缺水、导致胎儿畸形甚至流产。而高分贝噪音能损坏及胎儿的听觉器官，致使部分区域受到影响。影响大脑的发育，导致儿童智力低下。
最后，我希望大家远离有噪音的地方，同时，大家自己也不要制造噪音，危害他人！
噪音是一类引起人烦躁、或音量过强而危害人体健康的声音。
凡是妨碍到人们正常休息、学习和工作的声音，以及对人们要听的声音产生干扰的声音，都属于噪音。 1、噪音引起的听力损伤。
噪音是伤害耳朵感声器官（耳蜗）的感觉发细胞，一旦感觉发细胞受到伤害，则永远不会复原。 2、噪音引起心脏血管伤害。
急性噪音暴露常引起高血压，在100分贝十分钟下肾上腺激素则分泌升高，交感神经被激动。 3、噪音影响人的睡眠。
4、噪音对心理的影响。在高频率的噪音下，一般人都有焦躁不安，容易激动的情形。
防治噪声污染一些办法：（1）营造隔音林。（2）将噪声污染严重的企业搬离市区。
（3）源头处预防，传播过程消减。