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——“.....再进行训练，直到学习过程收敛或用户满意为止。由于神经网络提取边缘利用了原图的已有知识，是从宏观上认识对象，微观上提取细节，所以它具有很强的抗噪能力，但是如何得到先验知识却是个难题东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进算子算法和算法研究及改进年在上发表了划时代意义的文章。在这篇文章中，作者对过去的些方法和应用做了小结，在此基础上提出了边缘检测的三条准则这就是著名的准则，并在此基础上得到了个很不错的实用算法。尽管传统的算法检测效果已经很不错，但考虑到算法中对图像细节处理的不足，此处采用的算法并加以改进，使用改进后的算法取代算法中使用的高斯滤波器，本文中称此算法为改进的中心加权算法另外引入算法，使得能根据图像的不同自适应的获取阈值并用它作为算子中的高门限闭值，同时由此高门限值求得低门限值，减少人工干预的过程，提高自适应阈值选取的能力......”。

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——“.....越大表明定位精度越高。单边响应准则对同边缘要有低的响应次数。即单个边缘产生的多个响应的概率要低，并且虚假的边缘响应应得到最大抑制。为了保证单边缘只有个响应，检测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均离应满足是的二阶导数。以上述指标和准则为基础，利用泛函求导的方法可导出边缘检测器是信噪比与定位之乘积的最优逼近算子。将三个准则结合可以获得最优的检测算子。边缘检测的算法如下。首先用高斯滤波模板与原始图像进行卷积，以消除噪声用阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向对梯度幅值进行非极大值抑制用双阈值算法检测和链接边缘。算子边缘检测的方法是寻找图像梯度的局部最大值。梯度是用高斯滤波器的导数计算的。方法使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘，而且仅当强边缘和弱边缘相连时，弱边缘才会包含在输出中。因此，此方法不容易受噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘......”。

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——“.....这过程叫非极大值抑制它会生成细化的边缘。非极大值抑制通过抑制梯度线上所有非屋脊峰值的幅值来细化，中的梯度幅值屋脊。这算法首先将梯度角，的变化范围减小到圆周的四个扇区，也即方向角的规范化，如图所示东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进图方向角规范化四个扇区的标号分别为到，对应着邻域内的四种可能组合，任何通过邻域中心的点必通过其中个扇区，梯度线可能方向的圆周分区用度来标记。该算法使用个邻域作用于幅值矩阵列，的所有点。在每点上，邻域的中心像素，与沿着梯度线的两个元素进行比较，其中梯度线是由邻域的点处的扇区值，给出的如果在邻域中心点处的幅值，不比沿线梯度线方向上的两个相邻点幅值大，则，赋值为零。这过程可以把，宽屋脊带细化成只有个像素点宽。在非极大值抑制过程中，保留了屋脊的高度值。设表示非极大抑制过程。......”。

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——“.....在卡通图像中，算法使得边缘连接更加完整，检测结果图形轮廓更加清晰。红细胞原图算法检测结果算法检测结果图医学领域算法和算法边缘检测结果比较由图所示，在医学领域中，与算法相比，算法检测结果伪边界显著减少，检测结果更加准确。东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进算法和算法边缘检测平均处理时间对比表算法和算法边缘检测平均处理时间对比图像算法算法机器猫红细胞显然，由上述检测结果可以看出把算法中的高斯滤波替换成滤波人工输入阈值替换成算法自适应获取阈值后，使得基于算子检测准确性得到较大的提高，边缘连接更加完整，伪边界显著减少，取得更好的效果。算法的不足之处是其处理时间比原始算法长，稳定在原始算法的倍左右。综合衡量时间和检测质量，考虑到当今计算机的处理速度以及在对实时性处理要求不是很高的情况下......”。

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——“.....本章主要是介绍传统的算子，算法和算法，然后结合后两者改进了传统的算子，形成算法，并用实现了该算法，取得了良好的边缘检测效果。边缘检测准则根据前人的研究结果，总结出著名的边缘检测三准则，即信噪比准则定位精度准则和单边响应准则，并据此得到完整的边缘检测算法。在高斯噪声中，个典型的边缘代表个阶跃的强度变化。根据这个模型，考察了以往的边缘检测算子及其在边缘检测中的应用，于年提出了个最佳的边缘检测算子应满足以下准则。信噪比准则对边缘的检测率要尽可能低，不丢失重要的边缘另方面也不要出现虚假的边缘，使输出的信噪比最大。信噪比越大，提取的边缘质量越高。定义信噪比为其中代表边缘函数，代表宽度为的滤波器的脉冲响应，代表高斯噪声的均方差。定位精度准则检测到的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近......”。

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。——“.....选择合适的结构元素显得非常重要，若选择得好，在滤波的同时也能很好的保存图像细节。而基于小波分析的边缘检测算法具有良好的空间频率局部化特性从频率分解上看，原始图像的能量大部分聚集到低频子带从系数在空间的分布来看，高频子带的能量大部分集中在原始图像的边缘轮廓等对应的位置。因此，利用小波的这些性质，采用逐渐精细的取样步长，可对原始图像进行边缘提取。小波变换具有时频尺度特性以及对奇异变化的优良检测性能，它利用梯度的方向信息，在梯度方向上寻找模局部最大值对应的像素值，此即为图像奇异点所在的位置。与普通算子得到零交叉来检测奇异点相比，该算法不会产生伪边缘。另方面，小波变换固有的平滑特性，对于噪声污染不敏感。近年来，由于神经网络算法强大的非线性表示能力及学习功能，在模式识别等多方面取得了较多成功的应用。用神经网络提取边缘也逐步得到了应用。其基本思想是先将输入图像映射为种神经网络......”。

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——“.....图算法流程图高斯平滑用，表示输入图像，使用可分离滤波方法求图像与高斯平滑滤波器卷积，得到的结果是个已平滑的数据矩阵东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进其中是高斯函数的标准差，它控制着平滑程度。梯度幅值及方向角计算已平滑数据矩阵，的梯度可以使用阶有限差分近似式来计算与偏导数的两个矩阵，与，在这个方形内求有限差分的均值，以便在图像中的同点计算和的偏导数梯度。幅值和方向角可用直角坐标到极坐标的坐标转化公式来计算。，，，反映了图像的边缘强度，反映了边缘的方向。使得，取得局部最大值的方向角，，就反映了边缘的方向。非极大值抑制幅值图像阵列，的值越大，其对应的图像梯度值也越大，但这还不足以确定边缘，因为这里仅把图像快速变换的问题转化成求幅值矩阵，的局部最大值问题。为确定边缘，必须细化幅值图像中的屋脊带......”。

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——“.....然后再取个低阀值本文用实现时使。如果图像信号的响应大于高阀值，那么它定是边缘如果低于低阀值，那么它定不是边缘如果在低阀值和高阀值之间，我们就看它的个邻接像素有没有大于高阀值的边缘，如果有，那么它是边缘，否则它不是边缘。用原始算法对图进行边缘检测，结果如图所示。图原始算法边缘检测尽管算法是个比较好的边缘检测算法，但依然有不足的地方。准则是个连续准则，也就是说在假设图像和滤波器都是个连续函数的情形下给出的。但实际上数字图像是离散的，滤波器也应该是离散。在实际中就需要把连续的滤波器离散化以选择合适的模板。这就涉及到该选果图生活照及艺术照算法与算法边缘检测结果比较由图所示，在生活照及艺术照中，算法对图像更细化的处理，与算子检测相比准确性得到较大的提高，伪边界显著减少，取得更好的效果......”。

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——“.....尽管在边缘检测的第步对图像进行了平滑，但非极大值抑制幅值图像，仍会包含许多由噪声和纹理引起的假边缘。实际中，假边缘的对比度般是很小的。双门限检测还提出种对噪声的估计的实用方法。假设边缘信号的响应是比较少的而且是比较大的值而噪声的响应是很多的但是值相对较小，那么阀值就可以通过滤波后的图像的统计累积直方图得到后面的改进算法中，将通过算法来获得算法的高门限阈值并据此求出低门限值。减少假边缘数量的典型方法是对，使用个阈值，将低于阈值的所有值赋零值。对非极大值抑制幅值进行阈值化的结果是个图像，的边缘阵列。东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进阈值化后得到的边缘阵列仍然有假边缘存在，原因是阈值太低假正确以及阴影的存在，使得边缘对比度减弱，或阈值取得太高而导致部分轮廓丢失假。选择合适的阈值是困难的，需要经过反复试验。为了解决这个问题，提出了种双阀值方法......”。