基于滤波的图像降噪算法的研究

基于滤波的图像降噪算法的研究 研究生课程论文 基于滤波的图像降噪算法的研究 课程名称 专业文献阅读与综述 姓 名 张志化 学 号 1200214006 专 业 模式识别与智能系统 任课教师 钟必能 开课时间 2013.9——2013.11 教师评阅意见: 论文成绩 评阅日期 课程论文提交时间: 2013 年 11月11 日 1 基于滤波的图像降噪算法的研究 摘要:图像在获取和传输过程中，往往受到噪声的干扰，而降噪的目的是尽可能保持原始信号主要特征的同时除去信号中的噪声。目前的图像去噪方法可以将图像的高频成分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但同时破坏了图像细节。边缘特性是图像最为有用的细节信息，本文对邻域平均法、中值滤波法及维纳滤波法的图像去噪算法进行了研究 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 和讨论。 关键词:滤波;图像噪声;图像降噪算法;评价方法; 1 引言 数字图像处理，就是利用数字计算机或其他数字硬件，对图像信息转换而来的电信号进行某种数字运算，以提高图像的实用性，进而达到人们所要求的某种 [1]预期效果。数字图像处理已经广泛应用于遥感、工业检测、医学、气象、侦查、通信、 智能机器人等众多学科与工程领域中。 数字图像处理技术的优点主要有: (1)再现性好。数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。 (2)处理精度高。按目前的技术，几乎可以将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，意味着图像的数字化精度可以满足应用需求。 (3)适用面宽。图像可以来自多种信息源。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电了显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，均可用计算机来处理。 (4)灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，极大地限制了光学图像处理能实现的目标;而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数字公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 (5)信息压缩的潜力大。数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图 2 像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行问的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性和帧内相关性相比，一般来说相邻两帧之间的相关性还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。 在连续图像转换为数字图像的取样量化过程中，不可避免地会产生量化噪声，此外，图像传感器物理器件自身的灵敏度质量、图像传输和获取过程中的外在环境影响，都会存在一定程度的噪声干扰，降低了数字图像的质量。图像去噪的研究意义主要表现在: (1)噪声的存在影响着主观视觉效果。人眼对图像噪声尤其是图像平坦区的噪声非常敏感。严重的噪声将会使图像产生变形，失去其本质数据特征。 (2)噪声会降低图像数据的质量和精度，将会影响后续图像边缘检测及图像识别的准确率。 因此，去除图像噪声的影响是图像预处理的一个关键 步骤 新产品开发流程的步骤课题研究的五个步骤成本核算步骤微型课题研究步骤数控铣床操作步骤 ，对后续的图像分割、特征提取、图像识别等更高层次的处理具有直接的影响。 2 图像滤波降噪的研究现状 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。光学相干层析成像是近些年来发展较快的一种层析成像技术。因为其对生物组织无辐射损伤、具有微米级的分辨率、高探测灵敏度和越来越快的扫描速率等优点，在医学诊断病变组织方面，尤其是对生物组织活体检测具有诱人的应用前景。由于噪声干扰的存在，这些生理信号可能失真。甚至面目全非，这给图像信息带来了难度。因此，就必须对含 [2]噪图像进行处理，改善图像质量。最大程度上显现信号本身的特点。 在所处理的图像中，相邻像素的灰度之间大多具有很高的相关性，也就是说，一幅图像中大多数像素的灰度差别不大。因为这种灰度相关性的存在，一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部分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，但与之同时带来的负面影响是图像的细节也有一定的衰减，从视觉效果上来看图像比处理前模糊。一个较好的去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，从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。经典去噪方法有: 3 空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法等。与之相适应的出现了许多应用方法:如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维纳滤波器、最小失真法等。这些方法广泛应用，促进数字信号处理的极大发展。 3 数字图像的噪声分析 3.1 图像噪声的概念 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如一幅黑白图片，其平面亮度分布假定为，那么对其接收起干扰作用的亮度f(x,y) R(x,y)分布即可称为图像噪声。但是，噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。而实际应用往往也不必要。通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。 目前大多数数字图像系统中，输入图像都是采用先冻结再扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工变换。最后往往还要在组成多维图像信号，而图像噪声也将同样受到这样的分解和合成。在这些过程中电气系统和外界影响将使得图像噪声的精确分析变得十分复杂。另一方面图像只是传输视觉信息的媒介，对图像信息的认识理解是由人的视觉系统所决定的。不同的图像噪声，人的感觉程度是不同的，这就是所谓人的噪声视觉特性课 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。 图像噪声在数字图像处理技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读，X射线图像系统中的噪声去除等已经成为不可缺少的技术步骤。 3.2 图像噪声的分类 图像噪声按其产生的原因可以分为: 外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声。 内部噪声:一般又可分为以下四种: (1)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合，定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声;导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声;根据光的粒子性，图像是由光量子所传输，而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。 4 (2)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声;磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 (3)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在目前来讲，还是不可避免的。 (4)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声;偏转系统和钳位电路所引起的噪声等。 图像噪声从统计理论观点可以分为平稳和非平稳噪声两种。在实际应用中，不去追究严格的数学定义，这两种噪声可以理解为其统计特性不随时间变化的噪声称其为平稳噪声。其统计特性随时间变化而变化的称其为非平稳噪声。 3.3 常见噪声 我们常见的噪声有高斯噪声，泊松噪声，椒盐噪声，这几种噪声的仿真图如图1。 原始图像 加高斯噪声图像 加泊松噪声图像 加椒盐噪声图像 图1 几种常见噪声仿真图 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。 21()zu,一个高斯随机变量的表达式可表示为其中代表灰Pz()exp[],,zz2,2,,2 u,度，是的均值，是的标准差。高斯噪声影响图像处理的输入、采集、处理zz 5 的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊且会出现细小的斑点，使图像变得不清楚。 泊松噪声是指它的概率密度函数服从泊松分布的一类噪声。在随机过程的一 ,kk个周期内，泊松分布的统计模型是其中k表示单位时间内随机Pkek(,)/!,,, ,事件的个数，既是随机事件的均值，也是其方差。所以泊松过程有其方差等于 2均值的性质，即。因此，泊松分布的信噪比定义为，SNR,,,,,,,,//,,, 也就是说，在由泊松噪声构成的图像中，其信噪比跟泊松噪声自身均方根成正比。 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，往往由图像切割引起。它是指两种噪声，一种是盐噪声(salt noise)，另一种是胡椒噪声(pepper noise)。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。 4 图像质量的评价 如何评价一个图像经过去噪处理后所还原图像的质量，对于我们判断去噪方法的优劣有很重要的意义。现有的评价方法一般分为主观和客观两种。 4.1主观评价 主观评价通常有两种:一种是作为观察者的主观评价，这是由选定的一组人对图像直接用肉眼进行观察，然后分别给出其对所观察的图像的质量作好或坏的评价，再综合全组人的意见给出一个综合结论。它只是一种定性的方法，没有定量的标准，而且受到观察者的主观因素的影响，评价结果有一定的不确定性。另一种是随着模糊数学的发展，可以用模糊综合评判方法来尽量减少主观因素的影响，实现对图像质量近似定量的评价，不过它仍然没有完全消除主观不确定性的影响，其定量 计算公式 六西格玛计算公式下载结构力学静力计算公式下载重复性计算公式下载六西格玛计算公式下载年假计算公式 中的参数往往要依赖专家经验确定。 4.2 客观评价 图像质量的客观评价由于着眼点不同而有多种方法，这里介绍的是一种经常使用的所谓的逼真度测量。对于彩色图像逼真度的定量表示是一个十分复杂的问[5]题。目前应用得较多的是对黑白图像逼真度的定量表示。合理的测量方法应和主观实验结果一致，而且要求简单易行。 ,L,y,L,L,x,L，，fx,y对于连续图像场合，设为一定义在矩形区域，yyxx 6 ^ 的连续图像，其降质图像为，它们之间的逼真度可用归一化的互相关函数，，fx,y K来表示: ^LLxyf，，，，x,yfx,ydxdy,,,,LLxyK,LL (3-1) xy2，，fx,ydxdy,,,,LLxy ^ 对于数字图像场合设为原参考图像，为其降质图像，逼真度可，，fx,y，，fj,k 定义为归一化的均方误差值NMSE: 2N,1M,1^,,，，Qfj,kQfj,k，，,，，,,,,,,,,，，,,j,0k,0NMSE, (3-2) N,1M,12，，,,,,Qfj,k,,j,0k,0 其中，运算符表示在计算逼真度前，为使测量值与主观评价的结果一致,,Q, 而进行的某种预处理。如对数处理、幂处理等，常用的为 ,,Q, ,、、、b均为常数。 (3-3) ,,，，KlogK，Kfj,kKKK1b23312 另外一种常用的峰值均方误差PMSE: 211N,M,^,,，，,，，，，Q,,fj,kQfj,k,,,,,,，，,,00j,k,, (3-4) PMSE2，，MNA 式中，A为的最大值。实用中还常采用简单的形式。此时，,,，，,,Qfj,kQf,f对于8比特精度的图像，A=255，M、N为图像尺寸。 峰值均方误差PMSE也被表示成等效的峰值信噪PSNR: ，，PSNR,,10logPMSE (3-5) 10 主观评价和客观评价这两种图像质量评价标准有各自的优缺点。由于人眼视觉特性的准确模型还没有完全建立起来，因此主观评价标准还只是一个定性的描述方法，不能作定量描述，但它能反映人眼的视觉特性。峰值信噪比能够对图像质量给出定量的描述。它是一种数学上统计的处理方法，其缺点是它并不是总能反映人眼的真实感觉。一种折衷的方法是在衡量图像“去噪”算法的优劣时，将主观与客观两种标准结合起来考虑。 7 5 图像滤波去噪算法 5.1 邻域平均法 邻域平均法是最简单的空间域处理方法，它属于线性低通滤波器。这种方的 NN，基本思想是利用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。假定一幅个像素的图像，平滑处理后得到一幅图像，则有 fxy(,)gxy(,) 1gxyfmn,(,)(,) (4-1) ,M(,)mnS, S其中， 是点邻域中点的坐标的集合，但其中不包xyN,0,1,2,,1,,…(,)xy 括点M是集合内坐标点的总数。式(4-1)表明，平滑化的图像中的(,)xygxy(,)每个像素的灰度值均由包括在点的预定邻域中的的几个像素的灰度(,)xyfxy(,) [11]值的平均值来决定。例如，可以以点为中心，取单位距离构成一个邻域，(,)xy 其中点的坐标集合为 (4-2) Sxyxyxyxy,，,，,{(,1),(,1),(1,),(1,)} 图2给出了2种从图像阵列中选取邻域的方法。图(a)的方法是一个点的邻域，定义为以该点为中心的一个圆的内部或边界上的点的集合。图中像素间的距离为,x,xR，选取为半径的情况下构成的点的邻域，选择在圆的边界上的点和在圆 S内的点位的集合。 图2 在数字图像中选取邻域的方法 处理结果表明，上述选择邻域的方法对抑制噪声是有效的，但是随着邻域的加大，图像的模糊程度也会愈加严重，为克服这一缺点，可以采用阈值平均所产生的模糊效应。基本方法由下式决定: 11fmnfxyfmnT,,(,)|(,)(,)|,,MM(,)(,)mnSmnS,,gxy(,){, (4-3) 其他fxy(,) 8 式中就是规定的非负阈值。这个表达式的物理概念是，当一些点和它的邻T 域内的点的灰度的平均值的差不超过规定的阈值时，就仍然保留其原灰度值不T [8]变;如果大于阈值 时就用它们的平均值代替点的灰度值。这样就可以大大降T 低模糊程度。 5.2 中值滤波法 中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器也就是一种非线性滤波器。中值滤波器于1971提出并应用在一维信号时间序列分析中，后来被 [4]二维图像信号处理技术所引用。它在一定条件下可以克服线性滤波器(如邻域平滑滤波等)所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，这也带来不少方便。但是对 [6]一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。 中值滤波实际上就是用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将窗口正中点的灰度值用窗口内各点的中值代替。例如，若窗口长度为7，窗口中像素的灰度值分别为80,70,110,200,100,90,120，其中间位置上的值为100，于是原来窗口正中的灰度200就由100代替。如果200是一个噪声的尖峰，则将被滤除;如果它是是一个信号，那么此方法处理的结果将会造成信号损失。 设有一个一维序列，，…，，取窗口长度为m(m为奇数)，对此序列fffn12 进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数，，…，，…，，…，fffi,1i,v1 m,1iv,f，…，f，其中为窗口的中心位置，，再将这m个点按其数值大i，1i，v2 小排列，取其序号为正中间的那作为输出。用数学公式表示为: m,1i,Z,v,YMedfff,{,,,,}…… (4-4) iiviiv,，，12 例如:有一个序列为{0，3，4，0，7}，则中值滤波为重新排序后的序列{0，0，3，4，7}中间的值为3。此例若用平均滤波，窗口也是取5，那么平均滤波输 0，3，4，0，7，，,2.8出为。因此平均滤波的一般输出为: 5 i,ZZffffm,，，，，，()/…… (4-5) iiviviiv,,，，1 ,,X对于二维序列进行中值滤波时，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口ij 可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维数据的中值滤波可以表示为: 9 为窗口 (4-6) MYMX,{}ijij, 在实际使用窗口时，窗口的尺寸一般先用3再取5逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。对于有缓变的较长轮廓线物体的图像，采用方形或圆形窗口为宜，对于包含尖顶角物体的图像，适宜用十字形窗口。使用二维中值滤波最值得注意的是保持图像中有效的细线状物体。与平均滤波器相比，中值滤波器从总体上来 [10]说，能够较好地保留原图像中的跃变部分。 图3 对几种信号进行中值滤波示例(窗口m=5) 5.3 维纳滤波法 20世纪40年代，维纳奠定了关于最佳滤波器研究的基础。即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程且知它们的二阶统计特性，维纳根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最 10 小)，求得了最佳线性滤波器的参数，这种滤波器被称为维纳滤波器。在维纳研究的基础上，人们还根据最大输出信噪比准则、统计检测准则以及其他最佳准则求 [9]得的最佳线性滤波器。实际上，在一定条件下，这些最佳滤波器与维纳滤波器是等价的。因而，讨论线性滤波器时，一般均以维纳滤波器作为参考。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。 利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家维纳为解决对空射击的控制问题所建立从噪声中提取引号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号(波形)，而不只是它的几个参量，如图4所示。 设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。为使均方误差最小，关键在于求冲激响应。如果能够满足维纳,霍夫方程， [12]就可使维纳滤波器达到最佳。根据维纳,霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定。 图4 维纳滤波去除背景噪声 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 维纳滤波器的问题，可归结为从维纳-霍夫积分方程中解出未知函数。i(t) 的拉普拉斯变换就是所要决定的维纳滤波器的传递函数。对于一般问题，i(t)H(t)维纳-霍夫方程往往不易求解。但当给定问题的随机过程的功率谱密度是有理分式函数时，的显式解就可比较容易地定出。根据求得的即可构造所需的维H(t)H(t) 纳滤波器，而信号的最优估值则可由相应关系式定出。 维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。 11 7 总结 在当代高度信息化的社会里，图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。本文的主要工作就是研究三种常用去噪方法:邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法原理，利用Matlab仿真软件对三种方法编写代码，对一张图片做去噪处理，得出以下结论: (1)均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声和泊松噪声的抑制是比较好的，但对椒盐噪声的抑制作用不好，椒盐噪声仍然存在，只不过被削弱了而已。 (2)中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效，取得了很好的效果，而对高斯噪声效果不佳。 (3)维纳滤波对高斯噪声和泊松噪声有明显的抑制作用，相对与均值滤波和中值滤波，维纳滤波对这三种噪声的抑制效果更好，缺点就是容易失去图像的边缘信息。 若图像中含有多种类型噪声，可把几种去噪方法结合起来使用。另外，在利用上述方法去噪声时效果越好，图像就越模糊，所以在对图像的处理过程中要二者兼顾。对图像的去噪用一种滤波方法是不能达到要求的，在实际应用过程中往往采用几中方法结合来滤去噪声。 参考文献 [1] 王慧琴.数字图像处理[M].北京:北京邮电大学出版社, 2006 [2] 刘直芳,王运琼,朱敏.数字图像处理与分析[M].北京:清华大学出版社.2006 [3] 郑阿奇,曹弋.MATLAB实用教程(第2版)[M].北京:电子工业出版社.2009 [4] 李彦军,苏红旗等.改进的中值滤波图像去噪方法研究[J]计算机工程与设 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直道相思了无益，未妨惆怅是清狂。 21. 看那天地日月，恒静无言;青山长河，世代绵延;就像在我心中，你从未离去，也从未改变。 22. 就这样吧，从此山水不相逢。 14 23. 人天自两空，何相忘，何笑何惊人。 24. 既不回头,何必不忘。 既然无缘,何须誓言。 今日种种,似水无痕。 明夕何 夕,君已陌路。 25. 有缘相遇,无缘相聚,天涯海角,但愿相忆。有幸相知,无幸相守,苍海明月,天长 地久。 26. 相见得恨晚，相爱的太慢，进退让我两难。缘过了远分，缘过了聚散，是否 回头就能够上岸 27. 天凉了,凉尽了天荒 地老了,人间的沧桑，爱哭了,这么难舍 心都空了,想放 不能放。天亮了,照亮了泪光 泪干了,枕边地彷徨 28. 心微动奈何情己远.物也非,人也非,事事非,往日不可追 29. 渺渺时空,茫茫人海,与君相遇,莫失莫忘。 30. 如果换我先开口，日子是否还一样细水长流 31. 也许是前世的姻 也许是来生的缘 错在今生相见 徒增一段无果的恩怨 32. 人道海水深，不抵相思半。海水尚有涯，相思渺无畔。 33. 醉眼看别人成双作对， 34. 无人处暗弹相思泪。 35. 终于为那一身江南烟雨覆了天下，容华谢后，不过一场，山河永寂。 36. 千秋功名，一世葬你，玲珑社稷，可笑却无君王命。 37. 凤凰台上凤凰游，负约而去，一夜苦等，从此江南江北，万里哀哭。 38. 嗟叹红颜泪、英雄殁，人世苦多。山河永寂、怎堪欢颜。 39. 风华是一指流砂，苍老是一段年华。 40. 夜雨染成天水碧。有些人不需要姿态，也能成就一场惊鸿。 41. 你要记得，紫檀未灭，我亦未去。 42. 谁在岁月里长长叹息。 43. 汉霄苍茫，牵住繁华哀伤，弯眉间，命中注定，成为过往。 44. 红尘初妆，山河无疆。 最初的面庞，碾碎梦魇无常，命格无双。 45. 江南风骨，天水成碧，天教心愿与身违。 46. 山河拱手，为君一笑 。 47. 如是颠簸生世亦无悔。 48. 荏苒岁月覆盖的过往，白驹过隙，匆匆的铸成一抹哀伤。 49. 那被岁月覆盖的花开，一切白驹过隙成为空白。 50. 褪尽风华，我依然在彼岸守护你。 15 51. 那些繁华哀伤终成过往， 52. 请不要失望，平凡是为了最美的荡气回肠。 53. 你的路途，从此不见我的苍老。 54. 长歌当哭，为那些无法兑现的诺言，为生命中最深的爱恋，终散作云烟。 55. 随你走在天际，看繁花满地。 56. 我自是年少，韶华倾负。 57. 你要记得，那年那月，垂柳紫陌洛城东。 58. 苍茫大地一剑尽挽破，何处繁华笙歌落。 59. 寄君一曲，不问曲终人聚散。 60. 谁将烟焚散，散了纵横的牵绊;听弦断，断那三千痴缠。61. 清风湿润，茶烟轻扬。重温旧梦，故人已去。 1. 水滴虽小，却可以折射出太阳的光彩。 2. 梦落三千尺愁深似海，繁华遗落散满地。记忆轮回里，我举杯，在奈何桥上满口饮尽。 3. 人生没有轮回，就像花，人活一世，花开一季、人生如花，花似梦。 4. 生活的苦涩和美好给了我对人生的领悟，如今，千山万水走遍，我发现自己再也不愿离开文学的蓝天，再也不愿离开那个让我痴迷的文学舞台。 5. 在烟雨红尘中，轻拾季节花瓣飘落的音符，组成美妙曲符，然后，倚在时光的路口，撷一缕明媚，许自己一份唯美的怀想，与快乐、浪漫相约，闲淡清欢。 6. 未经历坎坷泥泞的艰难，哪能知道阳光大道的可贵;未经历风雪交加的黑夜，哪能体会风和日丽的可爱;未经历挫折和磨难的考验，怎能体会到胜利和成功的喜悦。挫折，想说恨你不容易 7. 燕子斜飞人家，炊烟零乱，柳絮飘飘，弥漫了山里人家。 8. 这样知解自己的生命即使是心灵空荡我也无所畏惧 9. 中秋之曰不可能岁月明如水，偶然的暗淡，恰似镜子的背后之面，有所缺憾，人生才会是积翠如云的空濛山色。 10. 在经受了失败和挫折后，我学会了坚韧;在遭受到误解和委屈时，我学会了宽容;在经历了失落和离别后，我懂得了珍惜。 11. 曾经盛开的蔷薇，虽经风吹雨打，但和着微风，还有屡屡暗香飘过。 16 12. 我只希望，不管三年，五年，或是十年以后。某一天，我们相遇，还能相认，你大喊一声，我想死你了。那一刻，我定会泪流满面。我们是朋友，永远的朋友。 13. 最爱的未必适合在一起，相爱是让彼此做自己。 14. 时间断想，时间不断。流逝，像是水，可弯可直，像是风，可柔可刚。 15. 如果说人生是一望无际的大海，那么挫折则是一个骤然翻起的浪花。如果说人生是湛蓝的天空，那么失意则是一朵飘浮的淡淡的白云。 16. 云层雾气，缠着几户古木人家，清新自然，如诗如画。 17. 我喜欢你，只是一个现在;我爱你，却是一整个未来。 18. 夜雨染成天水碧。有些人不需要姿态，也能成就一场惊鸿。 19. 再大的风不会永不停息，在浓得雾不会经久不散，风息雾散仍是阳光灿烂。 20. 牵着时光的衣襟，走进芳菲五月，轻轻地将春光拥入怀中，于一抹素白流韵中，弹奏一曲江南的婉韵，把盏，将似水流年浅斟轻酌。 21. 我穿越轮回而来，在奈何桥相思盈袖，凄然守候。莫落泪，纵若水落三千尺东流，云动八万里西散，我依旧会化身城碟，翩翩起舞跨过奈何桥与你相会。 22. 如果我爱你，我就会理解你，通过你的眼睛去看世界。我能理解你，是因为我能在你身上看到我自己，在我身上也看到了你。 23. 似乎风在转向，送走了缓缓袭来的味道，又将刚刚溜走的风，静静地换回来。 24. 生活告诉我，童话只不过是小孩子幻想的游戏。 25. 人生就像穿着一件长满虱子的华丽睡袍，外表美丽，而内心却充满了干啊和恐慌。 26. 必须用另一种真实方式来代替时光里已经逝去的东西 27. 岁月，依一抹浅香于心间，看年华向晚，闻花香送暖。给时光一个浅浅的回眸;给自己一份微笑从容。沉淀，馨香;念起，温暖。 28. 人生的起起落落间，总会有一些情怀需要安静回味;总会有一些伤痛需要独自体会;总会有一段路需要一个人走;总会有一些事需要坦然面对。 29. 疏影横斜水清浅，暗香浮动月黄昏。 30. 心若没有栖息的地方，到哪里都是在流浪。 31. 今后，我会从尘世中的纷争走出，远离喧嚣，把岁月打磨成诗，让自己的文字静如睡莲，动如涟漪，无论何时都能描绘成美丽的水墨丹青。 32. 全是理智的心，恰如一柄全是锋刃的刀，它叫使用它的人手上流血。——泰戈尔 17 33. 我们都不擅长表达，以至于我们习惯了揣测。去肯定，去否定，反反复复，后来我们就变得敏感而脆弱。 34. 心心念念的往事、曾经深爱过的人、年少琐碎的过往，它们就像缠绕之间的一阵风，来的缱绻，去的时候让人来不及挽留。 35. 如果在乎的没有那么多，想要的没有那么多，生活便会简单得很多。 36. 在极度的喧嚣中，独自微笑独自平静是憾，落花是美的，淡淡的书香，淡淡的花香，淡淡的馨香。 37. 曾芬芳过的那片土地，幸福的花儿虽早已凋谢，只留下风雨吹打的痕迹。 38. 辗转半世红尘，缘去缘灭，空留满池伤痕。雨花迟落，霜雪纷飞，池水泛冰，已益处月的苍凉。 39. 一条古道，一匹瘦马，一个人影，被落日的余晖缓缓拉长。 40. 我们人生的大幕才刚刚拉启:刀光剑影，英雄本色;是非恩怨，儿女情常。 41. 我们要去流浪，虔诚地定格住每一寸记忆;我们要去成长，潇洒地忘却掉每一条纹路。 42. 嗅着昨日芬芳遗留的气息，寻寻觅觅，仍不见踪迹。邂逅了一场烟火，终还是那般凄凉。迷失的夜晚，点缀了无数颗孤单的星星，不知道那是否有属于我的一颗。 43. 像这样轻飘飘的日子和平平静静的心情，也算是生活中的一种享受吧。 44. 想着远方的你，绝美的笑容，只为你一个人展露，那一泓羞涩的笑容，悄悄。 45. 细碎的声音，如羞涩的蓓蕾，夜暮花影，轻浅六月，寂寂流年，拢一阙清绝，归隐在宋词里。 46. 夕阳沉落在海水深处却不见浪花翻滚，淡淡的只留下一个让人沉思的背影。落雨是晚风中的殇，带着晨曦的翘首滑落最后的伤痕!雨尽含羞，淡抹嫣红! 47. 无影击碎了泪水，岁月在那个光年划下的痕迹原来是一刀一刀地刻在了我的心上。 48. 我收拢了梦想的翅膀，我停却了信念的脚步，却再也作不回曾经的那一天。 49. 我宁愿用尽此生，为那些尘世的硝烟尘雾，潸然泪下，为菩提落花，为世间繁华。 50. 阳光依旧在，我们穿越光影，沿着历史的足迹继续前行，创造美好生活，走向美丽明天! 51. 洋溢着春日的微笑，坚强了外表，却虚伪了内心，脆弱了，是不敢触及的。 52. 也许，就在那一刻里，梦境还在，柔情亦在。 18 53. 一个人的戏，自己独自导演，诠释精彩。在剧中尽情释放着自己的喜怒哀乐。笑得凄然绝美;哭得肝肠寸断。 54. 但生命中被你刻上痕迹的那些岁月无法抹去。 55. 往事悠然一笑间，不必空忧。我们一路走来，只是为了告别往事，走入下一段风景。倘若让忧伤填补了生命的空白，就真的是亵渎了生命。 56. 人生只有回不去的过去，没有过不去的当下。上帝只会给你过得去的坎，再不好过的生活，再难过的坎，咬咬牙，也就过去了。 57. 我一直以为山是水的故事，云是风的故事，你是我的故事。可是却不知道，我是不是你的故事。 58. 生命并不是一场竞赛，而是一段旅程。如果你在途中一直都试图给他人留下深刻印象，超过别人，那你就浪费了这段旅程。 59. 比如新的朋友新的感情新的思绪我想要知道的 60. 我以为我已经将爱情忘记，将你忘记。可是有一天，我听到一首歌，我的眼泪就出来了。因为这首歌，我们曾一起听过。 61. 忍花开花落，云卷云舒，品人生似棋。 62. 我离开你这一种信仰又会以怎样全新的姿势去面临更深沉的挑战 63. 人生路，路迢迢，谁道自古英雄多寂寥，若一朝，看透了，一身清风挣多少。 64. 只有夕阳站在那里。灵魂像无数的雪花飘过，光明闪烁，渐渐清醒。 65. 终于为那一身江南烟雨覆了天下，容华谢后，不过一场，山河永寂。 66. 荏苒岁月覆盖的过往，白驹过隙，匆匆的铸成一抹哀伤。 67. 忘川水不枯，记忆不散;奈何桥不断，思卿不弃;今夕，彼岸花又放，佳期约又到，我轮回践约而来，等你归来。红尘路上，伊人在否? 68. 十年生死两茫茫，不思量，自难忘，千里孤坟，无处话凄凉，纵使相逢应不识，尘满面，鬓如霜。 69. 天空飘过一朵云，有时是晴，有时是阴。但白昼终归还是白昼。 70. 我知道回不去，但还是会想念会回忆会心疼到无法自拔。 71. 天空不曾留下鸟的痕迹，但是我已飞过、在大地上画满窗子，让所有习惯黑暗的眼睛都习惯光明。 72. 人生首先要是望远镜，看远;再就是显微镜，看细;接下来是放大镜，看透;其次是太阳镜，看淡;最后是哈哈镜，笑看生活。 73. 我不是公主，也不会有等待救赎我的王子。 19 20