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ppt 小小绘画家少儿美术培训课件PPT(精品版) 编号68 ㊣ 精品文档 值得下载

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《小小绘画家少儿美术培训课件PPT(精品版) 编号68》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....例如,在进行和方向卷积运算后所得到的两幅红外图像分布图中像素在间距为个个或多个像素时的灰度变化斜率。在完成式和式之后,我们就需要进步进行区域运算。在区域运算的时候运算的对象不再仅限于和方向的卷积运算结果了,它需要引入式和式的运算结果。区域运算的公式如式式和式所示,,,式中,为水平相邻两个像素在方向卷积运算后边界强度的差值同理,为垂直相邻两个像素在方向卷积运算后边界强度的差值和分别是卷积运算后在像素点水平和垂直两个方向的两边斜率变化的差值。在此,我们通常在运算结束后需要进行阈值化处理,就可以完成对红外目标特征的提取工作了。在利用阈值对图像灰度梯度进行二值化处理的时候需要结合目标的特性进行。与传统的二值化运算不同的是,在这里的二值化运算采用了多级级联的方式。这样做的目的是可以提高在排除噪声的同时尽量减少误码率。级联的方式如图所示......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....即每个片断对操作数进行部分处理,操作数经过所有片断后才能得到最后结果。流水线操作即把条指令分成系列步骤来完成,不同步骤完成不同的任务,条指令只有经过所有步骤才能得到结果。这些步骤可以进行,这样就可以实现多条指令在不同步骤上的重复运行,从而加快运行速度。流水线分为指令流水线和算术流水线。指令流水线是指取指令和执行指令的不同阶段在流水线上进行算术流水线是指算术操作的不同阶段在流水线上进行。芯片般采用指令流水线方法。由于采用了流水线技术,芯片可以单周期完成乘法累加运算,大幅提高了运算速度,减少了指令执行的时间,从而增强了处理器的处理能力。处理器可以并行处理条指令,每条指令处于流水线的不同阶段。特殊的硬件结构数字信号处理中最重要的基本运算是乘法和累加运算,它们占用了大量运算时间,是最主要和最耗时的运算。中设置了硬件乘法器和乘法并累加,这些操作往往可以在单周期内完成,大幅提高了作乘法和累加的速度。因此......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....图像增强可分为空域处理和频域处理两大类。具体而言有空域变换增强空域滤波增强以及频域增强。空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作而频域法是在图像的个变换域内,修改变换后的系数,对图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。本文将对各种方法进行介绍。毕业论文第章系统芯片数字信号处理器是类具有专门为数字信号处理任务而优化设计的体系结构和指令系统的通用处理器件,具有处理速度快和有复合功能的单周期指令等特点,在高速图像处理中得到了越来越多的应用。芯片内部采用程序和数据分开存储和传输的哈佛结构,具有专门硬件乘法器,广泛采用流水线操作,提供特殊的指令,可用来快速地实现各种数字信号处理算法,加之集成电路的优化设计,使其处理速度比最快的还倍。芯片的特点芯片采用不同于普通单片机的体系结构,具有些显著特点。哈佛结构传统计算机采用传统的冯诺伊曼结构......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....在传统的目标边缘特征识别中都是针对单点操作进行。在图中采用了面阵操作方式完成目标边缘特征识别的工作。在第级的识别与传统的单点操作方式相同。第二级运算是在第级运算的基础上进步剔出第级运算结果中由于噪声所引起的目标边缘特征。同理,第三级运算再次剔出第二级运算结果中由于噪声所引起的目标边缘特征。在实际运算时还可以采用同样的原理扩展到更多级。但是,在级数超过三级后对提高有效剔出率没有太大的帮助,在些环境下反而会产生负面影响。所以,如果没有特殊的要求,采用三级级联就可以很有效地完成对图像目标特征提取的工作。在完成式式式运算和三级梯度判别运算后可以获得原始图像中目标的边缘信息,同时剔出了大量的噪声信息。利用这些信息我们可以进行梯度运算的反运算得到只增强目标的红外图像。运算公式如式所示其中为红外图像中坐标为,的原始灰度值......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....从理论上来说,本方法可以大大提高对红外目标的探测和识别能力。另外,从最终增强的结果与原始图像相比的情况来说,整幅红外图像的每个区域的细节都得到了很好的提升。所以说,本方法的确能够很好的实现增强红外目标并抑制噪声的目的。直方图均衡化算法图像预处理中,通常采用直方图均衡化和直方图规定化线性和非线性灰度变换法提高图像的对比度,该算法首先对直方图进行平滑处理以消除直方图中因噪声而引入的随机干扰点,然后进行直方图均衡化,增大图像的对比度,接着在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列,使输出图像的灰度动态范围达到最大灰度变化范围,最后对整幅图像中值滤波,滤除图像中被增强的噪声直方图均衡化绘制直方图,横轴代表灰度级,纵轴代表每灰度级所占像素个数如图。用以下公式可表示直方图,其中表示图像第级灰度值,对应值灰度级的像素数,是图像的像素总数,表毕业论文示图像的灰度级总数如等......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....处理器要执行任何指令时,都要先从储存器中取出指令解码,再取操作数执行运算,即使单条指令也要耗费几个甚至几十个周期,在高速运算时,在传输通道上会出现瓶颈效应。所有的芯片均采用哈佛结构。哈佛结构是种并行体系结构,它的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中,即程序存储器和数据存储器是两个相互的存储器,每个存储器编址访问。与两个存储器相对应的是系统中的套总线程序的数据总线与地址总线,数据的数据总线与地址总线。这种分离的程序总线和数据总线可允许在个机器周期内同时获取指令字来自程序存储器和操作数来自数据存储器,从而提高了执行速度,使数据的吞吐率提高了倍。又由于程序和数据存储器在两个分开的空间中,因此取指和执行能完全重叠。流水线结构流水线技术与哈佛结构相似,芯片广泛采用流水线以减少指令执行时间,从而增强了处理器的处理能力。毕业论文流水线处理器是由系列处理电路组成,这些处理电路称为片断或部分......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....图直方图直方图均衡化的算法,这里以级灰度图像为例,说明如下统计原始灰度图的直方图的各灰度级的像素用计算原始直方图,计算量大用中的结果来计算累计直方图,计算量大取整扩展由计算结果,建立映射对应关系即将原始灰度图中灰度为的替换成新直方图中灰度为如,则或灰度级灰度级统计新直方图各灰度级象素,注意几个原始灰度级映射到同个新直方图灰度级时,此新直方图灰度级像素是几个原始灰度级象素的和。如,则用计算新直方图或均衡化后的直方图,可知新直方图灰度级减少,各灰度级概率突出和增大拉宽,结果是增强了图像的对比度以及增加了原灰度值的动态范围,把原始图像的直方图变成均匀分布的形式。直方图规定化直方图均衡化处理方法的效果还是很不错的,从实现算法上也可以看出其优点主要处理成为适于计算机分析或控制的形式,典型应用以监视跟踪航天飞行器轨迹为代表。为满足图像增强目的......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....在式式运算和三级级联运算后所产生的灰度梯度代表方向。边缘检测算法变异的具体实现利用传统的边缘检测算法提取空间频率中高频成分在这部分中主要利用传统的边缘检测算法对原始的图像进行高频信号提取工毕业论文作。原始图像如图所示。采用的卷积核如式所示在进行二直化处理时采用的阈值为。利用上述卷积核运算后就得到如图所示的高频图像分布图。图原始红外图像图图像中的高频成分包含白噪声在图中我们可以看出,高频成分既包含了目标的边缘信息,也包含了大量的白噪声。区域级联梯度运算利用式式对图的高频成分进行三级梯度级联运算。运算后的结果如图所示图级联梯度运算后的高频信号在图中我们可以看出大部分目标的边缘信息都得到了很好的保留,但大部分的噪声却得到了很好的抑制。毕业论文梯度反运算利用式就可以完成对原始红外图像目标边缘增强的目的。最终的效果如图所示。图目标边缘增强后的效果从整个计算过程和变异原理上来说......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....或称畸变。在空间飞行器跟踪中,增强技术是突出图像的些明显特征以利于计算机快速处理,达到实时的控制,这些畸变可改善跟踪速度。在图像形成传输或变换的过程中,由于受到其他客观因素诸如系统噪声曝光不足或过量相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生种差异。变化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少,甚至提供错误信息,因此必须对其采取些手段进行改善,获取图像真正的信息。在获取正确信息之前,要对图像进行处理,般处理方法有两种,是图像增强二是图像复原。图像复原技术需要了解图像质量下降的毕业论文原因,首先要建立“降质模型”,再利用该模型恢复原始图像,因此分析起来比较麻烦。而图像增强与此不同,图像增强不考虑图像质量下降的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减不需要的特征,它的目的主要是提高图像的可懂度。图像增强包括内容广泛......”

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