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——“.....利用矩阵理论提取图像特征的种方法。目前主要包括主成分分析现行判据分析成分分析和奇异值分解等四种方法。图像变换系数特征提取对图像进行各种滤波变换如变换傅里叶变换小波变换小波包变换等，可以将变换的系数作为图像的种特征。变换系数特征可以看作是二次提取的特征。主要包括蒋定定等提出的基于变换的红外图像边缘提取算法，首先利用小波算法对红外图像进行滤噪，然后利用高斯函数作为平滑函数对图像进行水二〇三年五月十三日星期平和垂直方向的小波变换，提取红外图像的边缘特征。等用中心投影变换和小波变换来提取图像特征。鉴于以上多种提取方法，本课题主要研究不变矩特征提取和小波矩特征提取这两种方法。论文的主要工作与章节安排本文立足于国防预研课题，针对红外图像个体识别，对图像的特征提取最新方法计方面开展了较为细致的研究，论文的主要研究内容和章节安排概括如下第章阐述了本文的研究背景和意义，讨论了红外特征提取关键技术的研究现状......”。

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——“.....目标图像的大小也会因此而改变。如果原始红外图像直接表示为个矩阵，奇异值特征向量的矩阵的稳定性将不会很好。个更强大和有效的图像矩阵表示是必要的。所以提出了解决这问题的种基于尺度奇异值分解的特征提取方法。主要思想原始红外图像尺寸通常是表示矩阵，但很难保证其奇异值向量的稳定性。在本文中，红外图像矩阵在尺度转换以后满足稳定性要求。经过背景去除如图所示的红外图像。直角坐标系如图所示。让，和，分别表示左上，右上，左下和右下点的坐标。然后用这些点定二〇三年五月十三日星期义个矩阵，包含对象的所有像素。定义宽度为，高度为，令，。图已被删除背景的红外图像图奇异值特征提取选用的坐标系首先我们画个圆心在半径为的圆，定义。和为两个正数，个矩阵可以构造如下。从零度开始，逆时针旋转，每个半径旋转角，得到的个点并且，。然后给定的值作为选择的点的灰度值。点......”。

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——“.....第二章对红外图像的特点处理及提取方法进行理论研究。第三章采用不变矩和小波矩设计特征提取方法，并得到结果。第四章对两种提取方法进行对比，得出两种方法在特征值准确性和效率上的差别。二〇三年五月十三日星期红外图像处理及特征提取理论研究红外图像的优缺点自然界中的切物体，只要它的温度高于绝对零度，总是在不断地发射着红外辐射。因此，只要收集并探测这些辐射能，就可以形成于景物温度分布相对应的热图像。这样的热图像就称作红外图像，其具有以下的优点红外图像感受和反映的是目标及背景向外辐射能量的差异，或者说它描述的是目标和背景所保持温度的差异，属于被动成像，可以全天候工作。红外辐射透过霆雾及大气的能力比可见光强。它可以克服部分视觉上的障碍而探测到目标，具有较大的作用距离和较强的抗干扰能力。红外波段的固有分辨率以及在传输过程中受大气吸收和散射的作用，使得红外图像缺乏较好的对比度和分辨率......”。

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——“.....同时也使得红外图像的像素之间具有良好的空间相关性，图像的灰度均值保持相对稳定，含有较多较大的同质区。红外图像和可见光图像的不同，优点突出，它的缺点也是显而易见的。红外图像的缺点像素分辨率低，多采用插值显示。在红外热像图中，般水平向和垂直向只有几十到上百个像素。插值显示的方法，增强了图像的美观性，但从种程度上丧失了部分数据的真实性质。对比度较差，过渡较强，物体表面温度差较小的主要原因另外在测试时所选定的温度区间及伪彩色显示区段也各不相同。所以在色彩标示上，为了适应图像的可视性要求，采用了较强的过渡彩显示形式，层次性不好。图像边缘模糊，温度区间界限不明显。红外探测器的像元数目少，图像的分辨率较低是主要原因，而仪器追求图像美观二〇三年五月十三日星期，，，，，......”。

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——“.....基于最小距离准则飞机红外图像分类。设是个对象的图像，其尺度变换矩阵是，的奇异向量的特征向量就是识别标准，如下，，，在实验中，样品图像每组的个数为，这样的样品图像的总数是。从每个对象类样本图像集随机选择个实验样本图像，总有个实验样本图像。剩下的个样本图像作为测试样本。定义矩阵的维数。六个随机选择的分类电子实验识别的准确率分别为和。平均识别准确率为。我们还设计了直接利用原始红外图像矩阵表示的特征提取和分类实验。实验的六个随机选择的平均识别准确率为。这两个数字显示了我们的方法的有效性。结论基于奇异值分解的传统特征向量提取象的大小和方向等的稳定性不好时，其很可能是真实红外图像。为了解决这个问题，提出了种新的特征提取方法基于尺度奇异值分解转化。实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性......”。

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。——“.....特征提取方法特征提取包含两个方面个是寻找针对模式的最具鉴别性的描述使得此类模式的特征能最大程度地区别于彼类另个是在适当的情况下实现模式数据描述的维数压缩。经过发展，目前有以下几大类提取方法颜色灰度直方图是实践中最常用的图像统计特征方法，它包括于提出的矩不变量，即矩不变量提取，它不具有正交性，包含大量的信息冗余。矩不变量提取，它是种正交的矩不变量，正交矩在信息冗余度图像表达以及在识别效果方面比掐类型的矩要好。等提出的基于小波变换的小波矩提取，由于具有时频局部化特征，所以小波矩不仅可以描述图像的全局特征，也可以描述图像的局部特征，不易受噪声的干扰，因而在识别相似的物体时有更高的识别率。纹理边缘特征反映图像亮度的空间变化情况，具有局部与整体的自相似性。它包括空间自相关法，用空间自相关函数来描述纹理的粗糙程度。共生矩阵法，由等于年首次提出，利用这方法可得到纹理特征的统计量，常有对比度能量嫡等个特征......”。

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——“.....陈东，刘俊义北京通利电子技术研究所，北京摘要针对实际红外图像目标的大小方向等发生变化等情况，基于奇异值分解变换的特征向量稳定性不好。对上述问题，提出了种新的目标特征提取方法。这是个基于尺度变换的矩阵表示方法。这些矩阵，通过变换得到的上述目标样本都同样具有相似的能量。应用奇异值分解的特征值矩阵方法提取目标的特征，可以克服直接从图像矩阵的奇异值分解的特征提取的不足。实验结果表明该方法具有奇异值特征向量良好的稳定性，对图像的平移旋转和比例变化具有良好的不变性。这是个实用的特征提取方法。关键词尺度奇异值变换红外图像不变特征引言矩阵的奇异值分解已被广泛应用于图像压缩和识别，由和在年提出。奇异值本身就是种代数特征，奇异值分解是个代数特征提取方法。利用奇异值作为图像处理的代数特征是其稳定性好的理论基础。奇异值是图像的本质属性。这也是代数和几何变换下的不变量。但对于真正的红外图像序列......”。

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——“.....它极大地影响着后续分类器的设计和性能，是目标识别三大核心问题之。图像预处理只是把图像分成了有意义的区域即实现了目标和背景的分离，为了进步对图像做分析和识别，就必须通过对图像中的物体目标做定性或定量的分析来得出正确的结论，这些结论建立在图像物体的些特征的基础上的。二〇三年五月十三日星期特征提取的目的和原则通常，由采集系统获得的原始图像数据是相当大的，且直接利用这些图像数据对目标进行分类是不能反映目标本质特征的，在实际的实现过程中也是不可能的。为了更加有效的实现分类识别，就要对原始图像进行变换。特征提取是通过映射或变换的方法，把高维的特征信息变成低维的特征信息，从所提取的特征中选出对分类贡献较大的最能反映分类本质特征。特征提取目的就是通过定的变换把图像转换成最能反映分类本质特征，为后续的目标分类打下坚实的基础。特征提取的原则就是提取红外图像中目标稳定的易于提取和易于计算的特征量......”。

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——“.....现在我们有，其中是个非负整数，即点，是和之间像素的半径。所以其中和表示和的像素半径。通过上述方法，个基于矩阵表示红外图像灰度的变换已经得到。对目标图像采样，同类矩阵的能量是大致相同的。结果表明，利用矩阵的奇异值提取红外图像特点，可以克服固有缺点同时，原始图像的矩阵是直接使用。这些特征向量可以满足范数稳定的定义。二〇三年五月十三日星期图目标样本图像试验结果与分析本文提出的算法已经在奔腾电脑Ⅲ和环境中实现。其效果是由真实的红外图像测试的。我们选择五种飞机实验，如图所示。同种飞机不同的位移和旋转图像，如图所示。图不同比例样本图像图在旋转变换的目标图像样本，是样本集与平面类，其中是实验样本集的大小，是红外图像样本集，并且。特征提取的步骤，目标的红外图像的分类和识别工作如下计算红外图像的矩阵的尺度变换，矩阵为。二〇三年五月十三日星期计算红外图像的的平均长度......”。