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——“.....必须抹去。由于这此线条的像素宽度小于弹孔的宽度，所以可以对图像进行二重开运算以除去这此干扰。之后再利用求物体重心的方法，得到弹孔中心的坐标值。将每次射击前后的两幅图像进行异或运算另种获取弹迹的方法足将每次射击前后的两幅图像进行异或运算。具体算法为先判断射击前后的两幅图像是否完全吻合，如果不吻合，则系统自动提示出错。如果完全吻合，则系统开始同时对射击前后的两幅靶图像进行扫描，井比较两幅图像同点的灰度位，如果同点的灰度位相同，将暂存图像中的这点置为白色如果不同，将暂存图像中的这点置为黑色。由于射击之后的靶图像除了弹迹点之外，其它各处的灰度位没有发生变化，只有弹迹处的灰度位与上幅图的灰度位相比，发生了变化，所以弹迹处被置为黑色，而除了弹迹点之外的所有区域均被置为白色。这样，经过异或运算之后就得到了弹迹图。总结与展望总结在实弹射击训练和比赛中，目前主要依靠人工报靶，人工报靶不但效率低精度低可靠性差，而且存在安全隐患......”。

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——“.....而且使得弹点分割不再受自然光照的影响，使以固定阈值二值化靶图像，将弹点作为唯对象物分割出来成为可能，该技术的原理非常简单容易实现，是使本自动报靶系统能够发挥工作效能的技术核心。另外为了提高识别精确度，在弹孔识别前采用了形态学滤波方法，能有效去除背景和前景中的干扰及恢复弹点基本形状。计算机系统从幅图像中能够获取的信息只是每个像素的颜色和灰度值。而人类在对图像进行识别的过程中运用了大量的知识，所以现在还没有任何个系统或算法在识别真实图像时，能完全达到人类视觉系统的水平。虽然图像理解和计算机视觉技术作为门迅速发展的边缘学科，直在致力于从描述抽象出来的基本符号进行运算来模仿人类思维推理过程的研究，些成熟的算法开始逐步形成公认的标准。但这些标准也只是建立在我们对图像及视频信号基本结构非常有限的理解的基础上。对于大部分图像应用来说，自动识别还是个将来时，图像的识别实际上仍然是项非常困难的工作。这要求我们要不断努力......”。

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——“.....控制室由控制键盘发出指令给换靶纸机。换靶纸机控制盒接受控制室指令并控制换靶机以及套图像采集装置，按照比赛类型要求的距离安装在靶后端。图像传输信号线控制信号线及电源线埋藏在射击位置和靶纸位置之间的地下。整个系统的工作流程是个循环过程。首先，后台管理计算机先将运动员的姓名号码靶位号传送到前端射手就位并核对无误后，后台计算机令换靶机初始化，上第张靶纸等射击指令发出后即可射击射击过程中，摄像头进行图像采集，靶面图像立即进入计算机进行图像识别，给出成绩最后将成绩通过双屏卡在射位上进行显示。上述过程在各靶位循环而地进行。硬件平台基于图像处理技术的自动报靶系统的硬件主要由以下几部分组成靶纸彩色数字摄像头数字图像采集卡处理图像的计算机输出设备等。其中......”。

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——“.....以至于许多人把虚拟仪器就等于图形化开发环境。本文之所以选择来进行自动报靶系统的图像处理，个决定性的因素是用它完成应用系统的开发所具有的便捷和高效性。通常，的开发速度要比其他变成语言要快到倍。系统的判靶流程系统的判靶过程大致如下在取像部分，由摄像头完成对靶纸上射击结果图像的拍摄，对图像采集卡进行控制以获取图像，其中涉及摄像去弹迹。所以算法改为二重开运算即先进行二次腐蚀，再进行二次膨胀。这样，环的白色圆形区域内就不再有仟何的黑点，为下步的边界跟踪做准备。靶环线是圈圈的圆，对于图像中圆的识别与检测及其参数确定是计算机视觉和模式识别中项重要仟务。常用的圆检测技术有形状分析法环路积分微分法,圆变换等。本课题采用的是边界跟踪的方法来获取靶环线。边界跟踪是种基于图像梯度的图像分割方法，从图像的个边界点出发，通过对先前个边界点的考虑而确定出下个新的边界点，具体的检测过程大致可分以下三步选择个边缘点作为搜索的起始边缘点......”。

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——“.....对自动报靶进行了研究，研制了套基于图像处理技术的军用自动报靶系统，解决了这问题。随着研究的日益深入，对于自动报靶系统已经涌现出很多卓有成效的方法。由于技术和成本的原因许多方法并没得到广泛使用。其中，由于图像处理技术的发展和计算机运算速度的不断提高，图像处理技术研究和应用的领域正在迅速的延伸,基于此技术的自动报靶系统得到了快速的发展。但过去的系统大多是面向运动类圆形靶设计，没有针对胸环靶做特殊的研究，已经开发出来的些军事训练用自动报靶在识别算法上也没考虑靶场条件和军事射击特点，算法过于简单，因此识别率不高。本文正是以此为目标，将数字图像处理技术应用于军事训练自动报靶过程中，探寻了此有针对性的图像识别算法解决了上述问题并进行了相应的仿真，其识别结果基本达到了人的视觉水平。文中对靶图进行二值化细化边缘检测等操作大大提高手工选取控制点的准确性。将图像减影技术用于弹点的准确分割......”。

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。——“.....包括靶心环线半径。最后，根据弹孔和环线的位置关系，代人公式计算得出射击成绩，通过串行接口将弹着点参数传往对应的显示屏进行显示，同时完成成绩统计工作。软件设计系统软件设计包换以下几个部分视频切换控制程序视频切换电路与主机串口通信程序对视频采集卡进行靶图图像采集程序图像处理程序，包括靶图校正靶心及环线识别弹着点识别等主机与弹着点显示电路通信程序弹着点显示控制程序靶场系统管理程序基于图像处理的自动报靶系统的总体设计传统的实弹射击采用人工报靶，存在效率低安全性差的弊病，而且弄虚作假的现象也时有发生。本论文介绍了种基于图像处理技术的自动报靶系统，克服了这些缺点，并提高了射击效率，能够实现快速精确的报靶。系统总体方案此系统所要实现的功能是当射手射击完以后，利用摄像头和图像采集卡将靶纸上的图像采集到计算机上进行判靶，计算机在判断出成绩后利用双屏显示卡将成绩反馈到射击者旁边的显示屏上......”。

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——“.....等射击人员进入射击位后，进入射击程序，开始启动视频切换电路。视频切换电路将各摄摄像机拍摄得到的靶图视频信号，经视频多路复用选择电路，在定的时间间隔内传输靶位的视频信号，计算机通过视频采集卡采集到该靶纸数字图像，即对其进行图像处理弹着点识别，并将识别的弹着点坐标通过串行通信口送到对应的弹着点显示电路进行弹着点显示，然后再远程控制视频切换电路传送下靶位的视频信号。上述过程在各个靶位循环而的进行，直到改组射击人员完成射击，中央处理计算机将改组人员的姓名序号射击成绩等进行汇总保存，同时通过大屏幕显示或者打印结果。系统的判靶流程首先，由摄像头拍摄靶纸图像，得到靶纸的视频模拟信号，经多路视频切换电路，通过条视频信号线分时将各靶图视频得到的靶纸的数字图像。计算机提取其帧数字图像后，在进行图像与处理，包括消除噪声灰度化图像几何校正等步骤，将靶纸图像处理成信噪比较高的数字图像。然后，分别进行弹孔识别靶心识别和靶环线识别......”。

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——“.....制定出终止搜寻的准则般是将形成闭合边界作为终止条件，在满足终止条件时终止搜寻。背景模板的获取由采集图像的特点可知，在射击时可能命中靶子而没有命中靶区，在计算环值之前，这种情况是需要排除的，可以通过引入背景模板来实现。具体算法是在图像二位化后对图像进行多重闭运算，经过试验，三重闭运算才能满足要求，将图像中的靶环线封闭上，故采用三重闭运算。在计算出子弹中心位置后，计算环值之前必须还做个判断子弹是否落在背景模板中黑色部分。如果是，计算环值否，则环位返回为空。弹孔的提取与环值判定在弹孔识别的过程中，有以下两种方案利用灰度提取的方法这种方法是利用二值化之后的图像提取弹孔的信息。将图中弹孔所在的灰度级置为黑色，其余的都置为白色。也就是把二位化后的图像中白色部分置为黑色，其他的都置为白色。由于弹孔的灰度级位于黑靶区和灰白背景的灰度级之间，所以在灰白背景和黑靶区的过渡地区也会出现类似弹迹的灰度......”。

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——“.....硬件平台主要分为自动换靶部分图像采集以及图像显示部分。系统的软件平台自动报靶系统的软件设计是整个系统的核心，它决定着整个自动报靶系统性能的好坏。下面就对本论文选用的开发环境进行介绍。虚拟仪器就是在以计算机为核心的硬件平台上，其功能由用户设计和定义，具有虚拟仪器面板，其测试功能由测试软件实现的种计算机仪器系统，其实质是利用计算机显示器的显示功能来模拟传统仪器的控制面板，以多种表达形式输出检测结果利用计算机强大的软件功能实现信号数据的运算分析和处理利用接口设备完成信号采集测量和调理，从而完成各种测试功能。虚拟仪器的开发系统目前主要有两大类类是以为代表的图形化开发环境，亦称为开发环境或语言另类是以为代表的面向对象的开发环境。图形化开发环境大多是针对虚拟仪器而设计的专用平台，它除了方便的可视化界面和编程外，在测量结果的数据处理表达模式及其变换方面也做了许多工作，发布了各种软件......”。