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——“.....表现在图像的固定图案噪声畸变串扰等。通过上述分析，红外图像的整体灰度分布较低且集中，即目标与背景对比度较低，边缘较为模糊，噪声较大。红外热像仪的应用红外热像仪在军事民用两大领域都有着广泛的应用。随着热成像技术的逐渐成熟，红外热像仪的成本也越来越低，其在国民经济中发挥的作用也越来越多。工业检测热像仪作为种可靠的非接触式测量工具，它能够快速扫描机械及电气设备，准确显示其表面的温度分布状况，避免因重大故障的发生而造成的服务中断。如图所示。图红外热像仪在工业检测领域的应用建筑物诊断红外热像仪能够快速察觉有待改进的能效问题，如隔热性能不良或隔热性能不足潮气建筑物外表面裂缝及不达标工程等。如图所示。图红外热像仪在建筑物诊断领域的应用气体泄漏检测肉眼往往无法发现许多工业废气和化合物，红外热像仪可以探测到安全区域内的废气泄漏。如图所示，在红外图像上，漏气区域会显示为缕烟雾。交通热成像系统可以有效增强驾驶员的视觉感受，其视距是前灯的倍，它能在烟雾全黑暗下雨和轻雾情况下产生较清晰的图像......”。

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——“.....在场景周围不同角度使用单摄像机拍摄得到的单目图像序列，和多摄像机系统同步拍摄的多目视图，实质上是样的。不同的是，方法是个相机拍摄个静态场景，多视角的视图来自时间维度而多摄像机系统是多个摄像机同步拍摄，可拍摄动态场景，多视角的视图来自于空间维度。由聚焦恢复深度由于相机的聚焦造成图像的模糊，可作为深度线索。例如，当张照片拍摄时，聚焦在近处个对象上，那么远处的景物就会模糊，通过些方法如小波变换等可以判断出照片中清晰和模糊的区域，由模糊的程度就可以大致估计深度，得到深度图。基于聚焦线索的深度恢复方法用到了严谨的数学推理，算法较为复杂，而且需要聚焦位置的先验知识。此外，若拍摄的图片因为聚焦造成的模糊不是很明显的话，也很难用这种方法实现。由纹理恢复深度万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究纹理可作为种基于单目图像的深度线索。例如，个已知纹理的物体，在图像中的表现形式为距离摄像机越远，其分辨率就越低，表现出的纹理就越模糊。因此，依据纹理的模糊程度就可以得到这个物体的远近......”。

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——“.....崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日万方数据东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密......”。

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——“.....万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究目录摘要第章绪论研究背景及意义计算机视觉背景三维重建背景红外图像三维重建的意义国内外研究现状本文的研究内容与结构第二章红外图像三维重建的理论基础引言红外热成像基础红外热像仪红外图像红外热像仪的应用红外图像的深度线索深度线索介绍基于红外图像的深度线索本章小结第三章单目红外图像的三维重建引言超像素分割理论马尔科夫随机场模型维马尔科夫随机过程二维平面中的马尔科夫随机场模型超像素分割与模型相结合的单目红外图像三维重建超像素分割及特征提取面板参数马尔科夫模型基于红外图像的模型改进和模型训练算法流程及实验结果本章小结第四章基于的深度数据获取万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究引言原理介绍深度图像的滤波点云数据的获取深度相机标定方法深度图像中点云数据的获取本章小结第五章红外图像三维点云的配准技术引言三维点云配准的数学基础刚体变换多数红外图像都是由这两种型号的红外热像仪采集获得。型便携式红外热像仪配备有个像素为的......”。

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——“.....被遮挡的物体定处于相对较远的位置。遮挡关系也是人能够通过单只眼睛判断物体远近的主要原因。人脑的自然机能和先验知识使我们可以很容易的判断物体间的遮挡关系。但对计算机而言，需要研究自动判别遮挡关系的算法，具有定的挑战性。基于红外图像的深度线索根据前文的介绍，如图所示，深度线索可以归纳成两类基于单目视图的深度线索和基于多目视图的深度线索。其中基于多目视图的深度线索是由立体匹配恢复深度，将视差作为深度线索。基于单目视图的深度线索，又可分为单目图像序列包含的“帧间运动”的深度线索，和单目静态图像包含的“阴影”“纹理”等深度线索。需要指出的是，单目静态图像所包含的深度线索中，大多数应用的局限性比较大，因为这些深度线索都需要比较强的假设或特定的环境条件。红外图像相比于可见光图像来说，缺少丰富的纹理及色彩信息，因此，基于红外图像的成像原理及特点......”。

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。——“.....需要做出定的假设，如纹理表面的平滑性，并需要有关纹理的先验知识。由阴影恢复深度阴影也是个基于单目图像的深度线索。由于物体表面般都有形状的变化，所以当光源照射到物体上时会产生明暗变化，表现为图像上的阴影。通常地，物体上凸起的地方会比凹陷的地方亮，若图像阴影和光源方向已知，我们就可以恢复出物体表面形状的三维模型。同方法样，基于阴影线索的深度恢复方法也需要先验知识，如反射模型和光源方向。由学习恢复深度基于机器学习的算法恢复深度，逐渐成为种有效的方法。世界上的任何个物体都有已知大小，而这个物体在图像中的大小就取决于距离摄像机的远近，物体离摄像机越近，在图像中就越大，反之，就越小。若我们用机器学习的方法学习了个物体的深度位置和图像中大小的对应关系，那么只要在图像中检测到该物体，就可以通过其在图像中的大小得知实际的深度。基于机器学习的方法只需要训练足够数量的样本，而不需要很强的假设或先验知识，不受环境条件的约束，因此通用性好。但缺点是需要训练足够多的样本，有很大的工作量......”。

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——“.....能够更为精确更为清晰地探测到更远的距离。是种结构紧凑的热像仪，适合集成在任何车辆上，可以在烟雾全黑下雨和下雪的情况万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究下帮助探测和识别潜在的危险，大幅度降低夜间驾驶的危险性。采用像元非制冷微测辐射热计红外探测器。红外图像图使用型便携式热像仪获得的红外图像图使用型车载式热像仪获得的红外图像图分别为使用型型热像仪获得的红外图像。关于红外图像的特点，根据上述相关的成像理论，结合实际热像仪的输出结果，有红外热图像是灰度图像，没有色彩或阴影立体感觉，表征了场景及对象的温度分布，对人眼而言，分辨率低由于场景及对象的传输距离远大气衰减光波波长长等原因，造成万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究红外图像对比度低空间相关性强视觉效果模糊热成像系统的不完善易受到外界环境因素的随机干扰，给红外图像带来多种噪声，如散粒噪声热噪声光子电子噪声等。这些噪声使得红外图像的信噪比低于普通图像。由于红外探测器各探测单元的光机扫描系统缺陷响应特性不致等原因......”。

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——“.....是主要的深度线索。形成视差需要两幅视图，且在视图之间进行立体匹配。立体匹配是指寻找万方数据红外图像的三维重建理论及算法研究同个点在不同视图上的对应关系。人的双眼看到的两幅视图之间的立体匹配，是大脑的自然机能。而对于计算机视觉而言，若要让计算机完成两幅视图间的立体匹配，需要设计算法，获得深度信息。图原图左和对应的深度图右双目和多目立体都是立体视觉的范畴，是计算机视觉领域的热点问题。在已知摄像机参数内外参数的情况下，通过双目或多目视图包含显性的深度信息并利用多视角几何原理和立体匹配方法，可以计算出三维场景的深度。除此之外，通过人眼对遮挡的判断，以及看到阴影运动及纹理之后得到的深度暗示，也是深度线索，这些线索是基于单目视图的深度线索。基于单目视图的深度线索是我们用只眼睛看世界也能感受到不同深度的原因。下面介绍单目深度线索。由运动恢复深度由运动恢复深度，就是由运动信息恢复场景的三维模型。帧间运动信息是单目图像序列所蕴含的深度线索。假设场景中的对象要么不动......”。

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——“.....该系统能够帮助驾驶员探测道路上和道路附近的行人动物或物体，给驾驶员更多的时间对潜在危险作出反应，明显降低了夜间驾驶风险，避免些交通事故的发生。如图所示。图红外热像仪在气体泄漏检测领域的应用消防使用红外热像仪可以帮助消防部门轻松定位热点和失踪目标。如图所示。图红外热像仪在消防领域的应用安防热像仪成像完全不需要任何光线，适用于夜视监控的情况。此外，红外热像仪在考古医疗农业等许多领域都有重要的应用。红外图像的深度线索通常地，深度图表现为灰度图，其灰度值的含义是真实场景及对象中的点距离摄像机的远近。图是张深度图，灰度值越大表示距离摄像机越近。在计算机视觉中，对非红外图像深度线索的研究已经比较深入，依此对红外图像的深度线索进行探索。深度线索介绍深度的还原需要深度线索。深度线索可以归纳为基于单目视图的深度线索和基于多目视图的深度线索两类。以下是些常见的深度线索，并由此探讨适合于红外图像的深度线索。由立体匹配恢复深度在众多的深度线索中......”。