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——“.....而对高斯噪声效果不佳。对些复杂的图像，可以使用复合型中值滤波，如中值滤波线性组合高阶中值滤波组合加权中值滤波以及迭代中值滤波等来改善单纯中值滤波的些不足，从而达到更好的滤波效果。均值滤波是典型的线性滤波算法，其采用的主要方法为邻域平均法。即对待处理的当前像索点选择个模板，该模板由其近邻个像素组成，求模板中所有像素的实现北京电子工业出版社,阮秋琦数字图像处理学北京电子工业出版社,余成波数字图像处理及实现重庆重庆大学出版社,勒中鑫数字图像信息处理北京国防工业出版社,朱秀昌,刘峰数字图像处理与图像通信北京北京邮电大学出版社,图像处理中消除噪声的方法研究,,,,长治学院学士学位论文设计致谢本文是在上官老师的悉心指导和亲切关怀下完成的。本学期开始毕业设计以来，上官老师在学习生活和工作上所给予我的关怀和帮助，特别是他严谨的治学风范和献身教育与科学的崇高敬业精神，学生永远铭记在心......”。

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——“.....小波变换去噪方法是研究最广泛的方法。这种非线性滤波方法之所以特别有效，就是由于小波变换具有种集中的能力，它可以使个信号的能量在小波变换域集中在少数系数上，因此这些系数的幅值必然大于在小波变换域内能图像处理中消除噪声的方法研究量分散于大量小波系数上的信号或噪声的幅值。这就意味着对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号，然后运用小波逆变换，得到去噪后的重建图像。如图所示，使用小波变换都得到了较好的消噪效果。结论在当代高度信息化的社会里，图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。本文的主要工作就是研究四种常用去噪方法中值滤波法均值滤波法和小波变换法的原理，利用仿真软件对三种方法编写代码，对张图片做去噪处理......”。

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——“.....与平均滤波器相比，中值滤波器从总体上来说，能够较好地保留原图像中的跃变部分。中值滤波的实现算法通过从图像中的个采样窗口取出奇数个数据进行排序用排序后的中值取代要处理的数据即可。中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图像的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大。中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给个模板，该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波器是种典型的线性去噪方法，因为其运算简单快速，同时又能够较为有效地去除高斯噪声。均值滤波的原理均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值......”。

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——“.....即噪声在变换后有部分代码,,仿真结果如图所示图均值滤波法对高斯噪声去噪的仿真结果给图像加入噪声密度为的椒盐噪声，选择模板去噪部分代码,仿真结果如图所示长治学院学士学位论文设计图均值滤波对椒盐噪声去噪的仿真结果从仿真结果可以看出均值滤波实现起来很方便，适用于消除图像中的颗粒噪声，但需要指出这种方法既平滑了图像信号，同时使图像的细节部分变得模糊。由以上处理后的图像可以看到均值滤波法消弱了图像的边缘，使图像变得有些模糊。如图所示，均值滤波对高斯噪声的抑制是比较好的，但对椒盐噪声的抑制作用不好，如图所示，椒盐噪声仍然存在，只不过被削弱了而已。为了改善均值滤波细节对比度不好区域边界模糊的缺陷，常用门限法来抑制椒盐噪声和保护细小纹理，用加权法来改善图像的边界模糊，用选择平均的自适应技术来保持图像的边界......”。

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——“.....特向他致以深切的谢意,同时，我也深深地感谢在我学习期间关心支持和帮助过我的其他老师和同学，在此向他们致以最诚挚的谢意,均值，再把该均值赋予当前像素的算术平均值，作为邻域平均处理后的灰度。该方法运算简单，对高斯噪声具有良好的去噪能力。均值滤波可归结为矩形窗加权的有限冲激响应线性滤波器。因此，均值滤波相当于低通滤波器。这种低通性能在平滑噪声的同时，必定也会模糊信号的细节和边缘，即在消除噪声的同时也会对图像的高频细节成分造成破坏和损失，使图像模糊，由以上处理后的图像可以看到邻域平均法消弱了图像的边缘，使图像变得有些模糊。均值滤波时高斯噪声抑制是比较好的，但对椒盐噪声的抑制作用不好，椒盐噪声仍然存在，只不过被削弱了而已，如仿真结果图所示。为了改善均值滤波细节对比度不好区域边界模糊的缺陷，常用门限法来抑制椒盐噪声和保护细小纹理，用加权法来改善图像的边界模糊......”。

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。——“.....从视觉来看，自适应模糊小波变换算法在保持细节和去噪两方面效含噪声图像消除噪声后的图像模板中值滤波模板中值滤波长治学院学士学位论文设计果最好。在平滑高斯噪声和有脉冲噪声的图像去噪效果都很显著。本算法相对于其它几种算法其效果都有明显的改进，既能够很好地消除噪声，又能够较好地保持图像边缘细节，而且算法简单，易于实现。目前使用比较广泛。几种去噪方法的比较分析中值滤波是常用的非线性滤波方法，也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它可以克服线性滤波器给图像带来的模糊，在有效清除颗粒噪声的同时，又能保持良好的边缘特性，从而获得较满意的滤波效果，特别适合于去除图像的椒盐噪声，如仿真结果图所示。当窗口在图像中上下左右进行移动后，利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理。由以上图像可以看到中值滤波法较好地保留了图像的边缘，使其轮廓比较清晰。中值滤波对椒盐噪声特别有效......”。

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——“.....对椒盐噪声特别有效，取得了很好的效果，而对高斯噪声效果不佳。均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声的抑制是比较好的，但对椒盐噪声的抑制作用不好，椒盐噪声仍然存在，只不过被削弱了而已。小波变换去噪方法是研究最广泛的方法。对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号，效果最好。长治学院学士学位论文设计参考文献陈武凡小波分析及其在图像处理中的应用北京科学出版社,孙延奎小波分析及其应用北京机械工业出版社,梁学章等小波分析国防工业出版社,杨晋生,蔡靖等种具有鲁棒性的基于小波变换的滤波方法电子与信息学报,章毓晋图像处理和分析北京清华大学出版社,宋玲珍基于小波变换的自适应图像去噪算法河南河南大学研究生硕士学位论文，缪绍纲数字图像处理活用成都西南交通大学出版社,美冈萨雷斯,伍兹,艾丁斯数字图像处理版北京电子工业出版社......”。

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——“.....幅值比较大的小波系数般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声于是,采用阈值的办法可以把信号系数保留,而使大部分噪声系数减小至零小波阈值收缩法去噪的具体处理过程为将含噪信号在各尺度上进行小波分解,设定个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为,高于该阈值的小波系数或者完全保留,或者做相应的收缩处理最后将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构,得到去噪后的图像小波变换的图像去噪优越性具体来说，小波去噪方法的成功主要得益于小波具有如下特点低熵性。由于小波系数的稀疏分布，使得图像经小波变换后的熵明显降低，多分辨率特性。由于采用了多分辨率的方法，所以小波变换可以在不同尺度上描述信号的局部特征，很好地刻画信号非平稳特征，如边缘尖峰断点等，可在不同分辨率下根据信号和噪声分布的特点去噪。去相关特性。小波变换可以对信号去相关，是信号的能量集中于少数几个小波系数上......”。

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——“.....该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点作为处理后图像在该点上的灰度值即为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波的实现算法均值滤波将每个像素点的灰度值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有像素灰度值的平均值，以实现像素的平滑，达到图像去噪的目的。设输入图像信号为去噪处理后的输出图像为则有,通过上式可以达到消除信号噪声的目的，但对于其中的每个灰度值来说，都长治学院学士学位论文设计需要按照式求取以该点中心的邻域窗口内所有像素的平均值，对长度为的信号来说，需要进行次加法次乘法次除法。所以说，均值计算占用了均值滤波处理的大量时间费用。小波变换小波变换的基本原理小波变换具有很强的去数据相关性,它能够使信号的能量在小波域集中在些大的小波系数中而噪声的能量却分布于整个小波域内因此,经小波分解后......”。