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——“.....再进行定位和分割，这样可以提高分割的正确率。而采用了色彩通道的牌照区域分割算法充分利用了牌照图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的检出正确率，而且整个过程用语言编程实现，无时间滞后感，可以满足实时检出的要求。但是在设计的过程中发现，使用另幅图像后，识别效果始终没有那么理想。需要做定的设置后才能识别出相应的字符。在车牌字符分割的预处理中，用到了对分割出的字符车牌进行均值滤波，膨胀或腐蚀的处理。这在对于有杂点的车牌是很有用的，因为这样可以把字符与字符之间的杂色点去除，只有白色的字符和黑色的背景存在，这样有利于的字符分割进行。字符识别过程使用的是模板匹配的方法，利用两幅图片相减的方法，找到相减后值最小的，即为相似程度最大的。模板的制作很重要，必须要用精确的模板，否则就不能正确的识别......”。

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——“.....然而，邻域平均值的平滑处理会使得图象灰度急剧变化的地方，尤其是物体边缘区域和字符轮廓等部分产生模糊作用。为了克服这种平均化引起的图象模糊现象，我们给中心点象素值与其邻域平均值的差值设置固定的阈值，只有大于该阈值的点才能替换为邻域平均值，而差值不大于阈值时，仍保留原来的值，从而减少由于平均化引起的图象模糊。图像中车辆牌照是具有比较显著特征的块图象区域，这此特征表现在近似水平的矩形区域其中字符串都是按水平方向排列的在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是算子。图算子边缘检测由上图可以归纳起来以下方面原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理，结合实验过程，得出不是每种图像处理之初都适合滤波和边界增强。本次汽车车牌的识别......”。

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——“.....系统提示解除锁定恢复光标效果图如所示。边缘检测效果图预处理粘贴图像创建新打开剪贴板更改光标形状读取剪贴板中的图像关闭剪贴板判断是否读取成功,获取文档替换，同时释放旧对象更新大小和调色板设置脏标记重新设置滚动视图大小，实现新的调色板更新视图恢复光标效果图如所示。预处理效果图定位车牌指向的象素的指针图像每行的字节数指向原图像象素点的指针像素值图像宽度和高度，确定条直线至少要个象素为确定条直线应该扫描个象素已扫描到的灰度值为的象素点扫描象素时的循环变量，左上角数组的索引右下角数组的索引是否找到左上角是否找到右下角找到图像象素起始位置替换，同时释放旧对象更新大小和调色板设置脏标记重新设置滚动视图大小，实现新的调色板更新视图恢复光标最终效果如图所示。图最终效果图设计结果及分析对于光照条件不理想的图象，可先进行次图象增强处理......”。

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——“.....车辆牌照字符识别系统，计算机系统应用李宏升等，利用牌照识别技术的停车场安全防盗系统，计算机系统应用宽度高度计算图像每行的字节数计算左上角的位置，可能有多个，保存在数组中，计算右下角的位置，可能有多个，保存在数组中重新初始化计数器，计算车牌的位置效果如图所示。定位效果图分割车牌粘贴图像创建新打开剪贴板更改光标形状读取剪贴板中的图像关闭剪贴板判断是否读取成功,获取文档但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度自然光照条件拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用......”。

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——“.....例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色通道时牌照区域为亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。因为蓝色与白色在通道中并无区分，而在通道或是灰度图象中并无此便利。同理对白底黑字的牌照可用通道，绿底白字的牌照可以用通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。原图灰度图及其直方图见图与图。对于将彩色图象转换成灰度图象时，图象灰度值可由下面的公式计算图原图图灰度图边缘提取边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测。图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。增强图象对比度度的方法有灰度线性变换图象平滑处理等。灰度校正由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰......”。

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。——“.....这将直接影响到图象的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强灰度的变化范围丰富灰度层次，以达到增强图象的对比度和分辨率。我们发现车辆牌照图象的灰度取值范围大多局限在，之间，而且总体上灰度偏低，图象较暗。平滑处理对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法莱削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。例如，象素点的邻域有两种表示方法邻域和邻域分别对应的邻域平均值为，其中，为邻域中除中心象素点，之外包括的其它象素总数，对于邻域......”。

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——“.....感谢他们对我的关心关注和支持,参考文献冈萨雷斯数字图像处理第二版电子工业出版社，胡小锋赵辉图像处理与识别使用案例精选人民邮电出版社，郁梅等，基于视觉的车辆牌照检测，计算机应用研究叶晨洲，廖金周，种基于纹理的牌照图象二值化方法朱学芳等，种自适应细化方法，模式识别与人工智能，，杨万山等，基于神经网络的工程图纸图形符号的识别，，，袁志伟，潘晓露车辆牌照定位的算法研究昆明理工大学学报刘阳，伊铁源等数字图象处理应用于车辆牌照的识别辽宁大学学报，许志影李晋平极其在图像处理中的应用计算机与现代化，崔江王友仁车牌自动识别方法中的关键技术研究计算机测量与控制，宋建才汽车牌照识别技术研究工业控制计算机韩勇强李世祥汽车牌照子图像的定位算法微型电脑运用，梁玮罗剑锋贾云得种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法张引，潘云鹤，面向车辆牌照字符识别的预处理算法......”。

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——“.....由于拍摄时的光照条件牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊细节不清笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，要求主频在及以上，内存在及以上。系统可以运行于或者操作系统下。详细设计预处理及边缘提取图预处理及边缘提取流程图输入车牌图象灰度校正平滑处理提取边缘图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配般有蓝底白字黄底黑字白底红字绿底白字和黑底白字等几种......”。

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——“.....主要原因是牌照自身的污渍等影响了图象的质量二是牌照字符的分割失败导致的识别再就是部分字符的形状相似性，比如，和和等字符识别结果可能发生混淆的情况。总之，尽管目前牌照字符的识别率还不理想，但是只要在分割出的字符的大小位置的归化，以及尝试提取分类识别能力更好的特征值和设计分类器等环节上再完善，进步提高识别率是完全可行的。谢词在毕业论文结束，毕业设计完成之际，首先向在这半年中给予我帮助的毕业设计指导老师王庚兰老师致以深深的谢意。王庚兰老师在教学任务繁忙的情况下，抽出时间帮助纠正我在设计当中出现的问题，并耐心地为我的论文作校正。她对我的支持，不仅是技术上的，还有心理上的鼓励和督促，她的指导和建议使我受益非浅，没有她的帮助和指导，就不会有我今天的成果。感谢我的父母在我做毕业设计这段期间给予我很大的精神支持......”。