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——“.....得到组特征空间内的特征向量,然后则可以利用这些得到的特征向量对目标进行分类和判别。对目标进行分类和判别需要基于些统计分类器,例如贝叶斯函数,近邻函数和窗函数。这些早期的自动目标识别技术的性能并不好,在低杂波背景中成功探测目标的概率小于,即使在良性的杂波背景中,它的虚警率也同样难以令人满意。而造成这种情况的主要原因为早期的识别过程对目标特征信息的选取并不具有全面性,而是选择了些较为特殊的特征,并且获取这些特征信息的途径仅仅是依靠测量或者假定,稳定性很差,而利用特征信息对目标进行判别的方式也只是简单的通过阈值来进行分类。另外,在决定识别需要的特征种类时,依靠的仅仅是人们的直觉和猜测。这种依靠直觉设计出的识别算法与通过对具体场景和目标物理本质进行分析后设计出的自动目标识别算法相比,在遇到新目标或者处于不同的环境中时,性能会显著下降,难以保证目标能够有效地与背景实现分离。此外,由于算法的实现流程基于串行处理器......”。

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——“.....目标识别技术是图像处理技术中的重要研究内容，是图像信息领域之中的项重要技术，同时它也是其它些图像分析技术的基础。正由于其应用的广泛性，使得其算法的研究逐步走向成熟。目标识别是个多步骤的过程，不同的匹配算法之间步骤也会有很大的不同，效果也有较大的出入。算法是种基于尺度空间的算法，该算法特征是图像的局部特征，使其对旋转尺度缩放亮度变化具有保持不变性，对视角变化方式变换噪声也具有良好的稳定性，同时算法具有独特性好信息量丰富，运行速度快等特点。本课题研究了基于算法的目标识别方法，论述了算法的实现过程。通过实验，探寻在亮度变化尺度变化旋转变化下的匹配效果。并运用算法实现物体识别。关键词目标识别，尺度空间，稳定性，算法，物体识别沈阳理工大学学士学位论文......”。

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——“.....以供快速的军事响应和战略决策,在军事上同样具有极其重要的意义。沈阳理工大学学士学位论文国内外研究现状近几十年以来,自动目标识别技术的发展十分迅速,通过与计算机技术通信技术和光电信息技术等高新技术的集成,已经被成功地应用于社会生活的各个方面,直接或者间接的改变了人们的生活质量,提高了人们的工作效率。在世纪年代初期,国外就开始了启发式自动目标识别算法的研究。这种研究是首先在目标周围假设存在个已知大小的矩形框,然后根据目标与框内局部背景的对比度来设定适当的阈值进行目标探测,接着通过系列的全局性操作来分割目标第步操作为选择适当的边缘探测算子,对探测出的目标区域进行边缘检测第二步是进行边缘连接,即填充边缘上间断的部分,在目标周围形成连续完整的边缘最后通过之前设定的阈值对边缘内的目标区域进行二值化操作,从而把目标从周围的背景中分离出来......”。

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——“.....其流程图如图所示。在目标识别的基本流程当中,首先要对釆集到的目标图像进行预处理,也就是除目标图像中存在的噪声。接着对处理后的图像进行分割,以求得到目标图像中需要识别的目标物的完整图像,也就是要使目标物与背景分离,以降低背景对于识别结果的影响。然后对提取出的目标物图像进行特征提取,再将提取出的特征点与特征库中的标准特征信息匹配。这里的标准特征库是在事先建立好的,是通过采集大量标准的图像信息,包括不同类型的物体在不同角度下的各种图像,然后运用特征提取算法提取特征信息建立的,作为识别目标物的标准模板。特征库中的图像信息越详细,识别的效果就越好。特征匹配结束后还要对匹配中存在的匹配进行消除,之后计算最终的匹配率。最后通过匹配率的高低来判断目标物的类型,而判断的标准则是通过大量模拟实验的积累而分析出的经验值。本文主要内容本课题为基于的目标识别方法。本课题对基本的数字图像处理理论进行的简要的描述......”。

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——“.....当大于门槛下限时直纪录边缘位置，直到数值小于下限之后才停止纪录。这种方法假设边缘是连续的界线，并且我们能够跟踪前面所看到的边缘的模糊部分，而不会将图像中的噪声点标记为边缘。但是，我们仍然存在选择适当的阈值参数的问题，而且不同图像的阈值差别也很大。其它些边缘检测操作是基于亮度的二阶导数。这实质上是亮度梯度的变化率。在理想的连续变化情况下，在二阶导数中检测过零点将得到梯度中的局部最大值。另方面，二阶导数中的峰值检测是边线检测，只要图像操作使用个合适的尺度表示。如上所述，边线是双重边缘，这样我们就可以在边线的边看到个亮度梯度，而在另边看到相反的梯度。这样如果图像中有边线出现的话我们就能在亮度梯度上看到非常大的变化。为了找到这些边线，我们可以在图像亮度梯度的二阶导数中寻找过零点。总之，为了对有意义的边缘点进行分类，与这个点相联系的灰度级变换必须比在这点的背景上变换更为有效。由于我们用局部计算进行处理......”。

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。——“.....因此，如果个点的二维阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的此点是个边缘点。术语边缘线段般在边缘沈阳理工大学学士学位论文与图像的尺寸比起来很短时才使用。分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的边缘。如果我们选择使用二阶导数，则另个可用的定义是将图像中的边缘点定义为它的二阶导数的零交叉点。此时，边缘的定义同上面讲过的定义是样的。应注意，这些定义并不能保证在幅图像中成功地找到边缘，它们只是给了我们个寻找边缘的形式体系。图像中的阶导数用梯度计算，二阶导数使用拉普拉斯算子得到。参考文献,......”。

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——“.....从而得到最佳匹配,判断出感兴趣区域中目标物的类型。对得到的所有最佳匹配进行评价,通过设定适当的阈值对其进行判定,这样还可以进步降低虚警率。虽然这种目标识别技术较之早期的识别技术在性能和稳定性上都得到了定程度的提升,但是如果背景中存在较低或中等杂波时,识别率也仅仅只有,虚警率仍然较高。尤其是在战场上,通常情况下需要识别的目标数量十分巨大,因此这种数据库的规模同样十分庞大,难以使模型检索和匹配具有实时性。近几年来,自动目标识别技术已经从实验室仿真实验阶段过渡到可生产硬件进行使用的阶段,在战场监视系统侦察系统精确制导武器等装备系统上得到大量的实际应用。随着新型高性能传感器的发展和更完善的目标识别算法的出现,地面目标识别技术有希望实现低虚警率和高可靠性。图目标识别的基本流程沈阳理工大学学士学位论文目标识别的基本流程现阶段,目标识别技术已经形成了比较成熟的基本框架......”。

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——“.....从理论上证明算法的可行性和优越性。然后通过实验，分别对算法在各种情况下的匹配效果。测试该算法在尺度变换旋转变换亮度变换向的梯度旦我们计算出导数之后，下步要做的就是给出个阈值来确定哪里是边缘位置。阈值越低，能够检测出的边线越多，结果也就越容易受到图片噪声的影响，并且越容易从图像中挑出不相关的特性。与此相反，个高的阈值将会遗失细的或者短的线段。如果边缘阈值应用于正确的的梯度幅度图像，生成的边缘般会较厚，些形式的边缘变薄处理是必要的。然而非最大抑制的边缘检测，边缘曲线的定义十分模糊，边缘像素可能成为边缘多边形通过个边缘连接边缘跟踪的过程。在个离散矩阵中，非最大抑制阶梯能够通过种方法来实现，首先预测阶导数方向然后把它近似到度的倍数最后在预测的梯度方向比较梯度幅度。个常用的这种方法是带有滞后作用的阈值选择。这个方法使用不同的阈值去寻找边缘。首先使用个阈值上限去寻找边线开始的地方。旦找到了个开始点......”。

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——“.....比如不同算法程序模块之间不能共享它们提取的信息。另外,这些早期的自动目标识别技术并不具有鲁棒性。从世纪年代末始,人们逐渐发出了种新的自动目标识别技术。这种新的识别技术并没有釆用早期识别技术的顺序处理的方法,而是利用特征提取技术事先建立了知识系统或者模板,然后与目标特征进行匹配的方法。这种新的目标识别技术需要在平时进行数据釆集,建立包含大量信息的大型数据库,数据库中包括有各种目标物在不同方沈阳理工大学学士学位论文位角以及不同俯仰角下的外形信息。分类操作可以分为兴趣区生成阶段和目标分类阶段。在兴趣区生成阶段,首先利用双窗口滤波器函数对目标图像卷积,然后在目标图像中对和目标物的外形特征相仿的物体进行标定,然后寻找邻近区域内具有相似特征的区域,并利用区域生长法对特征相似的区域进行合并,即可得到所谓的感兴趣区域。在目标分类阶段,将内窗口滤波器中的所有信息分别和事先建立的目标模板进行比较......”。