游漢卿

摘 要：在消防通信中，包括聲音通信與圖像通信兩種形式，這兩種通信體系都需要應用降噪技術提高通信質量。基于對當前主動降噪技術的了解和分析，本文分別提出了這兩種通信系統(tǒng)中的主動降噪技術應用方式，以達到提升通信質量的目的。

關鍵詞：主動降噪傳輸技術;消防通信;通信信號

引言：在當前的消防通信中，已經(jīng)能夠在進行聲音通信的同時，應用火場救援人員佩戴的攝像設備進行視頻信號傳遞，從而讓指揮人員能夠做出正確的判斷。這兩種主動降噪技術從原理上存在較大差別，所以需要應用不同的主動降噪技術達成降噪目的。

一、針對消防通信中圖像通信的主動降噪技術應用方式

在圖像信號的應用中，會由于各類干擾因素的存在導致視頻中產(chǎn)生大量噪點，這些噪點導致視頻質量大幅下降，致使指揮人員很難做出正確的判斷，當前已經(jīng)開發(fā)出了一些圖像處理模式，但是在實際應用中取得的效果較為一般。所以本文在該過程中設計了一種新的噪點去除技術。

（一）主動降噪技術原理

在噪點去除中，本文構建的降噪技術原理為，對整個視頻中的圖像視作單幅圖片，將圖片中的像素點排列成矩陣，去噪過程中只需對噪點矩陣進行去除即可，整個圖片的像素矩陣可表示為：

其中M為初始圖像的像素點矩陣，C為經(jīng)過處理后的矩陣，m為噪點矩陣，可將該矩陣處理為圖像塊的堆棧，獲得的方程可表示為：

經(jīng)過這種處理后，能夠降低整個矩陣的維度，同時實現(xiàn)視頻中圖像的對比，從而對噪點矩陣進行清除，完成該過程中對經(jīng)過處理后的像素矩陣進行處理即可[1]。

在當前的技術開發(fā)和應用中，已經(jīng)能夠實現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的恢復，在本文的研究過程中，應用加權平均數(shù)方法和MDBBUTMF方法對圖像進行恢復，在該過程中將待優(yōu)化方程進行處理，獲取的結果可表示為：

Λ為噪點矩陣的加權數(shù)，在后續(xù)的工作中，應用拉格朗日矩陣對整個獲得的方程進行處理，處理結果為：

其中μ為整個方程中的懲罰因子，（X，Y）=trace（XY），在具體的計算中，向系統(tǒng)中輸入整個系統(tǒng)中加權數(shù)和圖像矩陣，有計算機確定獲得方程的收斂效果，當發(fā)現(xiàn)最終結果收斂時，則視作計算完成，對圖像中的像素點矩陣進行恢復即可，當發(fā)現(xiàn)結果不能收斂時，需要重復計算過程。在具體的計算過程中，會在每一次計算完成后對μ進行更新，這種方式能夠提高計算的精確度。

（二）超像素生成算法

在進行圖像處理的過程中，通過生成超像素能夠對整個圖像進行分解，通過對圖像的后續(xù)整合能夠實現(xiàn)對圖像的有效恢復，通過圖像的組合能夠生成視頻，在當前的研究中，并未形成統(tǒng)一的超像素生成算法，本文通過對當前研究成果的研究，構建了一種邊界保持的超像素生成算法。

該算法構建的核心思想為超像素的生成邊界，從而使整個圖像能夠與設備邊界進行重合，在算法構建中，會在圖線中生成種子點，即形成網(wǎng)格劃分結構，同時需要保證超像素塊的均勻性、致密性與一致性，根據(jù)這三方面要求構建的方程如下：

其中B（x，y）、I（x，y）和C（x，y）可用來描述上文中提到的三個性質，其余參數(shù)為對應性質函數(shù)的加權數(shù)值，在具體的計算中，也需要對圖像的邊界進行定義，定義方法如下：

方程左端為以某像素點為中心的像素點集合，G代表的含義為高斯模板系數(shù)，g（x）我相關區(qū)域中的像素梯度值，通過計算機系統(tǒng)對相關參數(shù)的計算能夠生成與邊界進行有效貼合的圖像。

二、針對消防通信中聲音通信的主動降噪技術應用方式

在消防通信系統(tǒng)中，語音通信發(fā)揮的作用更為全面，通過語音通信能夠讓消防人員更好地進行搜救以及規(guī)避危險，在當前的消防通信系統(tǒng)中，消防人員會同時佩戴話筒和聽筒，為了能夠提高降噪水平，需要同時考慮對這兩個設備的降噪，具體的主動降噪技術如下：

（一）話筒中的主動降噪技術

話筒中的主動建造技術應用原理為，在話筒中設置一個主動濾波裝置，在系統(tǒng)的工作過程中，能夠對環(huán)境噪音與人聲進行區(qū)分，對于環(huán)境噪音產(chǎn)生的聲波，系統(tǒng)會自動發(fā)生強度和頻率完全相同的反向波進行環(huán)境噪音消除[2]。

對于噪聲拾音器來說，通常需要消防人員進行獨立佩戴，并且需要降低拾音器與消防員的身體接觸，防止對拾音器的運行質量造成過大影響，另外考慮到火場的環(huán)境較為惡劣，所以在整個系統(tǒng)的設計中，需要保證各類設備都能夠有很高的惡劣環(huán)境抵抗能力，保證整個系統(tǒng)能夠發(fā)揮應用的主動降噪效果。

（二）聽筒中的主動降噪技術

在對話筒進行主動降噪設計后，已經(jīng)能能夠在一定程度上保證信號的純凈性，但是對于火場等惡劣環(huán)境來說，環(huán)境噪音也能夠通過聽筒進行傳導，對信息獲取過程造成較大影響，所以在聽筒的設計中，也需要應用主動降噪技術。

在聽筒的設計過程中，會在聽筒中設置拾音器，這種拾音器通常有微型話筒完成拾音工作，拾音器會與聽筒中的濾波器進行連接，拾音器在運行過程中會對周圍的環(huán)境噪音進行分析，并生成電信號，這些電信號傳遞到自適應濾波器中后，濾波器會自動生成與噪音信號方向的信號波，生成的信號波能夠與噪音聲波進行抵消，達到主動降噪目的。需要注意的是，這種技術也存在一定問題，表現(xiàn)為當環(huán)境噪音的聲波頻率較高時，雖然拾音器能夠即時生成電信號，但是一些濾波器無法根據(jù)接受的電信號實時生成反向波，無法全面發(fā)揮應有的濾波效果。

結論：綜上所述，在消防通信系統(tǒng)的設計中，由于當前的通信信號包括視頻信號和聲音信號，所以在系統(tǒng)建設中需要能夠對這兩種通信內容進行全面降噪。對于視頻信號的降噪過程來說，主要工作內容為對圖像中的噪點進行消除，可以通過將圖像轉化為像素點矩陣，消除矩陣中的噪點矩陣達成目的。對于聲音信號降噪，需要對話筒和聽筒進行分別設計，全面提升通信質量。

參考文獻：

[1]陸焱，胡玉榮.一種基于NSST的圖像去噪算法[J/OL].江漢大學學報（自然科學版），2018（06）：513-521[2018-12-14].

[2]王瀚哲，張永平，王寧，蔡昊燃，劉國澤.主動降噪技術在滅火救援中的應用[J].科技信息，2012（22）：131+133.