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——“.....由集差确定的凹面。若和分别表示与在灰度级之处的高 度，则取局部极大值时所对应的灰度级可以作为阈值。也有人使用 低通滤波的方法平滑直方图，但是滤波尺度的选择并不容易。 但此方法仍然容易受到噪声干扰，对不同类型的图像，表现出不同的 分割效果。往往容易得到假的谷底。但此方法对些只有单峰直方图 的图像，也可以作出分割。如 最大类间方差法 由于年提出的最大类间方差法以其计算简单稳定有 效，直广为使用。从模式识别的角度看，最佳阈值应当产生最佳的 目标类与北京类内学者 发表的种模糊阈值方法 隶属度表示灰度具有明亮特性的程度，为隶属函数窗宽， 对应隶属度为的灰度级。设灰度级的模糊率为 , 则得到整幅图像的模糊率 其中，为图像尺寸，为图像总灰度级，图像中灰度为的象素 个数。 对应于不同的值，就可以计算出相应的图像模糊率，选取使得最 小的值，作为图像分割的最佳阈值即可。小结 对于基于点的全局阈值选取方法，除上述主要几种之外还许多，但大 多都是以上述基本方法为基础......”。

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——“.....有个共同的弊病，那就是 它们实际上只考虑了直方图提供的灰度级信息，而忽略了图像的空间 位置细节，其结果就是它们对于最佳阈值并不是反映在直方图的谷点 的情况会束手无策，不幸我们通常遇到的很多图像恰恰是这种情况。 另方面，完全不同的两幅图片却可以有相同的直方图，所以即使对 于峰谷明显的情况，这些方法也不能保证你得到合理的阈值。于是， 人们又提出了很多基于空间信息的阈值化方法。 可以说，局域区域的全局阈值选取方法，是基于点的方法，再加上考 虑点领域内象素相关性质组合而成，所以些方法常称为二维 方法。由于考虑了象素领域的相关性质，因此对噪声有定抑止作 用。 二维熵阈值分割方法 使用灰度级局域平均灰度级形成的二维灰度直方图进行阈值选 取，这样就得到二维熵阈值化方法。 二维灰度直方图灰度领域平均灰度 如图，在区和区，象素的灰度值与领域平均灰度值接近，说明 致性和相关性较强，应该大致属于目标或背景区域区和区致 性和相关性较弱，可以理解为噪声或边界部分......”。

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——“.....简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为 力。 例如，根据先验知识，知道图像目标与背景象素的比例为,则 可根据此条件直接在图像直方图上找到合适的阈值，使得 的象素为目标的象素为背景。 迭代方法选取阈值 初始阈值选取为图像的平均灰度，然后用将图像的象素点分作 两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于的部分为，大于 的部分为 计算,将作为新的全局阈值代替，重复以上过程，如此迭代， 直至收敛，即 经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，迭代方法可以 较快地获得满意结果。但是对于直方图双峰不明显，或图像目标和背 景比例差异悬殊，迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法。直 方图凹面分析法 从直观上说，图像直方图双峰之间的谷底，应该是比较合理的图像分 割阈值，但是实际的直方图是离散的，往往十分粗糙参差不齐，特 别是当有噪声干扰时，有可能形成多个谷底。从而难以用既定的算法， 实现对不同类型图像直方图谷底的搜索......”。

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——“.....使得这些特征在同区域内， 表现出致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同简单 的讲，就是在幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进步 处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础 和重要的领域之，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前 提同时它也是个经典难题，到目前为止既不存在种通用的图像 分割方法，也不存在种判断是否分割成功的客观标准。 阈值法是种传统的图像分割方法，因其实现简单计算量小 性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术已被 应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外 热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割在遥感应用中，合 成孔径雷达图像中目标的分割等在医学应用中，血液细胞图像的分 割，磁共振图像的分割在农业工程应用中，水果品质无损检测过程 中水果图像与背景的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量 检测等等。在这些应用中，分割是对图像进步分析识别的前提， 分割的准确性将直接影响后续任务的有效性......”。

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——“.....就 是选择,对，使得目标类和背景类的后验熵最大。具体方法 是维熵阈值分割的推广，可参见上节 ，和结合和的方法，分别提出了各自的 二维熵阈值化方法，其准则函数都是使目标熵和背景熵之和最大化。 的方法则是使这两者中的较小者最大化，该方法的计算复杂 度为，后来有人改进为递推快速算法将时间复杂度降为其中为最 大灰度级数。简单统计法 等人,提出种基于简单的图像统计的阈值选取方法。 使用这种方法，阈值可以直接计算得到，从而避免了分析灰度直方图， 也不涉及准则函数的优化。该方法的计算公式为 其中， 因为,表征了点,领域的性质，因此本方法也属于基于区域 的全局阈值法。直方图变化法 从理论上说，直方图的谷底是非常理想的分割阈值，然后在实际应用 中，图像常常受到噪声等的影响而使其直方图上原本分离的峰之间的 谷底被填充，或者目标和背景的峰相距很近或者大小差不多，要检测 他们的谷底就很难了。 在上节基于点的全局阈值方法中，我们知道直方图凹面分析法的弊 病是容易受到噪声干扰......”。

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。——“.....表现出不同的分割效果。 往往容易得到假的谷底。这是由于原始的直方图是离散的，而且含噪 声，没有考虑利用象素领域性质。 而直方图变化法，就是利用些象素领域的局部性质变换原始的直方 图为个新的直方图。这个新的直方图与原始直方图相比，或者峰之 间的谷底更深，或者谷转变成峰从而更易于检测。这里的象素领域局 部性质，在很多方法中经常用的是象素的梯度值。 图像分割阈值选取技术综述 摘要图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础 和重要的领域之，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前 提阈值法是种传统的图像分割方法，因其实现简单计算量小 性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术已被 应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上，对 阈值分割技术稍做总结，分三个大类综述阈值选取方法，然后对阈值 化算法的评估做简要介绍......”。

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——“.....与点的位置 该点的灰度值和该点邻域特征有关 图像阈值化这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外 学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但是遗憾的 是，如同其他图像分割算法样，没有个现有方法对各种各样的图 像都能得到令人满意的结果，甚至也没有个理论指导我们选择特定 方法处理特定图像。 所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信 息，可以分为上下文无关方法也叫做基于点 的方法和上下文相关方法也叫做基于区 域的方法根据对全图使用统阈值还是对不同区 域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法和局部 阈值方法，也叫做自适应阈值方法 另外，还可以分为双阈值方法和多 阈值方法 本文分三大类对阈值选取技术进行综述 基于点的全局阈值方法 基于区域的全局阈值方法 局部阈值方法和多阈值方法 基于点的全局阈值选取方法 分位数法 年提出的分位数法也称法可以说是最古老的 种阈值选取方法......”。

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——“..... 阈值分割的基本概念 图像阈值化分割是种最常用，同时也是最简单的图像分割方 法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅 可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在 很多情况下，是进行图像分析特征提取与模式识别之前的必要的图 像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行 个划分，得到的每个子集形成个与现实景物相对应的区域，各个 区域内部具有致的属性，而相邻区域布局有这种致属性。这样的 划分可以通过从灰度级出发选取个或多个阈值来实现。 阈值分割法是种基于区域的图像分割技术，其基本原理是通 过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类常用的特征包括 直接来自原始图像的灰度或彩色特征由原始灰度或彩色值变换得到 的特征设原始图像为按照定的准则在，中找到特 征值，将图像分割为两个部分，分割后的图像为 若取黑,白，即为我们通常所说的图像二值 化。 原始图像阈值分割后的二值化图像般意义下......”。

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——“..... 如使用递推方法以降低算法复杂性。 例如在文献中，提出种使目标和背景差距最大的阈值求取方 法，类似于最大类间方差阈值法。是它的种简化算法。 又如年等人提出了均匀化误差阈值选取方法，这种方 法实质上是要使将背景点误分为目标点的概率等于将目标点误分为 背景点的概率。类似于最小误差阈值法。 近年来有些新的研究手段被引入到阈值选取中。比如人工智能，在 文献中，描述了如何用人工智能的方法，寻找直方图的谷底点， 作为全局阈值分割。其它如神经网络，数学形态学，小波分 析与变换等等。 总的来说，基于点的全局阈值算法，与其它几大类方法相比，算法时 间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。由于 我的研究方向为机器视觉，所作的项目要求算法具有良好的实时性， 因此针对基于点的全局阈值方法，阅读了较多的文献，在综述里叙述 也相对比较详细。基于区域的全局阈值选取方法 对幅图像而言，不同的区域，比如说目标区域或背景区域，同区 域内的象素，在位置和灰度级上同时具有较强的致性和相关性......”。