王 燕，李晓燕，母秀清，王 英

(1.西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031；2.解放军95538部队, 四川 成都 611431)

接触网是电气化铁路的重要组成部分，其运行状况与行车安全密切相关，通过检测接触网状态可以及时发现并整治存在的问题[1]。接触网的检测手段分为接触式与非接触式。对于非接触式检测的研究，目前以德国、法国、日本和奥地利等国的进展较大，其中最具代表性的是德国基于图像处理的接触网检测装置[2-3]。非接触式图像检测以其行车干扰小、通用性好、便于安装使用等优点在弓网综合检测车、定点弓网检测设备、移动式弓网检测设备及手持式弓网检测设备中获得越来越广泛的应用[4]。

实际采集的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部和内部干扰[2]。在光子有限的条件下量化噪声成为主要噪声，高速成像或低照度时光子噪声、暗电流噪声、读出噪声及复位噪声也很明显[5]。光子噪声、暗电流噪声、读出噪声及量化噪声均可以表示为高斯噪声模型[6]。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，特征淹没[2]，因此有效地消除噪声干扰可以提高后续弓网图像检测和识别的准确性。

存在于目标与背景间、背景与背景间的图像边缘是图像最基本的特征，也是分割不同目标的主要依据[7]。对于受电弓接触网图像而言，边缘棱角等图像特征尤为重要，普通的降噪方法往往会造成图像边缘模糊而无法满足其要求。文献[8]提出的BM3D算法是目前针对高斯噪声降噪性能较好的算法，同时它也适用于其他噪声模型，如加性有色噪声、非高斯噪声等。……