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——“.....只有在特定时刻才可以实现，这时就可以通过赋予像素点的速度矢量值来分析图像中运动目标。如果光流矢量在整个图像区域是连续变化的，说明图像中没有运动目标。当图像中出现运动目标时，目标和图像背景互为相对运动，此时运动目标和背景分别拥有不同的速度矢量，根据已知的像素点的速度矢量就可以检测出运动目标。这过程体现了光流法的运动目标随时间变化的光流特性。光流法的优点包含了检测目标的运动信息和相关景物三维结构的信息适用万方数据运动目标检测于静止背景和运动背景无需预知场景信息适用于摄像机运动的情况。光流法的缺点光流法计算量大耗时多，实时性和实用性都较差光流法的检测结果受噪声阴影和遮挡等因素的影响很严重，这将直接导致跟踪失败。视频监控系统是处于静止状态下工作的情况远多于处于运动状态下工作的，尤其是用于社区安全的监控系统，实时性和准确性必须要达到实际安全需求。因此，使用光流法来检测运动目标不太实际。帧差法帧间分差法简称帧差法......”。

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——“.....，为常数，用以调控背景更新速度。帧差法优点程序设计和算法简单，对光线等场景变化不太敏感，实时性和稳定性较好。帧差法缺点帧间差分法的结果精度不高，难以获得目标所在区域的精确描述不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界时间间隔选择难。虽然帧差法的优点突出，但是在实际应用时精准度不够不能得到理想的检测效果，对下步的跟踪有很大的影响，所以选用侦差法检测运动物体也不切合实际。背景差分法背景差分法又称为背景消减法，其运动目标检测方法原理上类似于帧间差分法。基本思想是利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域被认为是背景区域。这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标。背景差分法必须要构建幅背景图像且不含运动目标，背景图像必须是随着光照或外部环境的变化而实时更新的......”。

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——“.....本章主要介绍几种较常用的检测方法，对这些方法进行详细地分析比较，根据实际需求总结出各种方法在应用过程中的优点和不足。通过比较说明混合高斯背景建模方法在视频图像序列中的运动目标检测中的优势，并且深入研究了这种建模方法。运动目标检测方法光流法光流法的主要任务就是计算光流场。光流场是指图像中所有像素点构成的种二维瞬时速度场，实际环境中的物体的三维速度矢量投影到平面上，此时我们就得到了它的二维矢量。光流既包含了被观察物体的运动信息，还包含相关景物三维结构的信息。光流计算直接对图像像素或者对感兴趣的图像块在定的约束条件下平滑性进行操作，要想对运动目标和场景进行检测，需要以视频图像的时空梯度为根据，在此基础上估算出像素点的运动场，并且分析运动场中像素点的变化。光流法检测运动目标的基本原理是首先创造个图像运动场，图像运动场包含了图像中的所有像素点，并且对所有的像素点赋个速度矢量值......”。

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——“.....这也使过程简单不少，但中值滤波对些细节要求多，如点线尖顶细节较多的图象不适用。其基本原理是中值滤波认为在图像中每个像素，期待在其附近的像素来决定它是否代表它的周围的像素值。而不是简单地与相邻的像素值的平均值代替该像素值，它使用中位数取代了这些值。中位数是由第个像素点周围的邻域的所有像素值转换成灰度数值并排序，然后用中间像素值的灰度值来计算的，所以采样窗口通常覆盖奇数个像素如果所考虑的邻域包含偶数个像素，这两个中间像素值的平均值被使用。序列的中值定义如下设有个维序列按大小排序其中值可表示为为奇数为偶数用中值滤波来处理二维序列时，二维的滤波窗口可以是线方圆等不同形状的几何图形。并表示如下为滤波窗口在实际应用时，般情况下窗口的尺寸先用再取以此类推，直至其滤波效果达到实际需求为止......”。

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——“.....背景差法包括两个主要步骤后台初始化背景更新。由于实际环境是在不断变化的，所以背景模型的实时更新在这过程中十分重要。背景差分方法识别效果和提取运动目标的准确性都比帧差法要好些。基于背景建模的运动目标检测流程主要包含图像预处理背景建模前景检测后处理几个步骤。如图所示。万方数据运动目标检测背景建模前景检测运动目标区域图基于背景建模的运动目标检测流程图图中图像预处理是指对图像进行去噪处理，提高运动检测的精度，以免影响下步的目标跟踪。背景建模是背景差分法的关键步骤，其包括三个部分初始化表达和更新，如图所示。背景模型初始化更新表达图背景差分法的关键步骤背景差分法的优点检测运动目标速度快，得到的结果直接详细全面的给出了目标的运动信息，从而可以完整精确地描述运动目标区域，并且检测准确，系统易于实现。背景差分法的缺点光线的变化场景背景图像中包含运动物体摄像不平稳运动物体进出场景对原场景的影响都很敏感......”。

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。——“.....而且综合其它两种方法为了得到准确度高实时性好，并且易于实现，本文选用背景建模的方法完成运动目标检测这步骤。图像序列图像预处理万方数据运动目标检测图像预处理在运动目标检测过程中，首先应该监控系统摄取的图像序列进行预处理。平常图像的获取传输和储存过程中有很多因素会导致图像质量下降，如各种噪声成像设备和外部环境的干扰和影响，并且图像预处理的好坏又直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割目标识别边缘提取等，所以对图像进行降噪处理来获取高质量数字图像非常必要。在尽可能的保持原始信息完整性的同时，又能够消除图像中的无关信息，以解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。通过去噪处理能有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息。本文选用了最常用的去噪处理方法中值滤波。中值滤波器不仅能够很好地除去图像所带的噪声，而且对图像的几何信息也能保护得很好，从而获得较满意的复原效果，并且......”。

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——“.....算法简单，对于在背景杂乱情况下的跟踪准确度高，且对目标的局部遮挡有定的跟踪能力，从而大大的提高了目标跟踪系统的抗干扰能力和鲁棒性。最终，实验证明该算法在视频监控中的运动目标跟踪具有较好的跟踪效果。关键字视频监控均值漂移鲁棒性目标跟踪万方数据频监控中对运动目标跟踪的重点和难点。最终确定用均值漂移算法实现对视频监控中的运动目标的跟踪，并通过实验得出结论，证明了均值漂移算法在动态目标跟踪中的优势。万方数据绪论第四章总结与展望根据在研究过程中遇到的困难与障碍，对本文进行了深刻的总结，说明了本文的成果和不足之处，同时展望这领域的发展前景。万方数据运动目标检测第二章运动目标检测运动目标检测是实现目标跟踪的基础。运动目标检测就是提取前景图像的过程，我们可以把视频图像序列看作是前景图像和背景图像的结合，前景图像即为从背景图像里提取出运动目标。检测效果的好坏直接关系到运动目标跟踪的准确度，也影响到监控视频系统能否顺利实现......”。

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——“.....对于较长轮廓万方数据届硕士学位论文视频监控中的运动目标跟踪算法研究作者姓名任晓旭指导教师张丽红副教授学科专业电子与通信工程研究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据山西大学届硕士学位论文视频监控中的运动目标跟踪算法研究作者姓名任晓旭指导教师张丽红副教授学科专业电子与通信工程研究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据，万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果。作者签名年月日万方数据学问论文使用授权声明学位论文使用授权声明本人完全了解山西大学有关保留使用学位论文的规定......”。

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——“.....提取图像序列中的运动目标的运动区域只需将相邻帧间的图像序列做差即可。帧差法需要先设定个阈值，对差分图像做二值化处理后将其像素值与阈值做比较，背景像素点为像素值小于阈值的点如果视频图像序列中有运动目标，那么运动目标所在图像区域的像素值的变化定很大并且会超过阈值，相应像素值超过阈值的区域即为前景像素，从中就可以获取运动目标在图像中的位置。这过程是基于背景像素点的灰度值和位置不变的原则。运动物体检测的流程如图所示提取背景帧运动物体检测阴影检测背景更新图运动物体检测流程帧差法运算公式为，其中，是二值化后，是灰度图像在时刻与时刻的差的绝对值，即两幅图的亮度差的绝对值，并与阈值比较后判断是否有运动物体。连续帧差检测其中为阈值函数，为相邻帧间时间差。背景减，万方数据运动目标检测其中，，为背景。背景更新......”。