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——“.....然后根据公式对进行二值化填充符合蓝色色度区域内的像素点置白色，其他色度区域置为黑色。因为第次只是根据色度来选万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位择区域，不符合蓝色或者黄色饱和度范围的区域也被置为白色，所以接下来是根据公式将不符合饱和度范围内的区域置为黑色。根据公式输出的图像作为公式的输入图像。或这样得到的输出结果如下图所示图颜色滤除及二值化结果图第三步边缘的检测接下来是对二值图像进行边缘检测。因为二值图像也是特殊的灰度图，且边缘对比度更加明显。般边缘检测的算子有算子算子算子和算子。边缘检测算子是种利用局部差分算子寻找边缘的算子，图像处理后边缘不是很平滑。算子通常会在图像边缘附近的区域内产生宽边效应......”。

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——“.....边缘定位的精度不是很高。算子是寻找图像中的亮度梯度，可以检测水平垂直和对角线方向的边缘，但是算子检测的边缘比较粗，不利于本文的边缘检测。算子和算子是种卷积算子，包含两组的矩阵，分别为纵向和横向。图像中的每个像素点的输出值为两个矩阵卷积结果的最大值。下图是利用这两个算子进行边缘检测的效果图。万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位算子算子图算子卷积模板图边缘检测效果对比图从上图可以看出，算子检测虽然精细但是边缘比较弱，部分边缘甚至都与字符的边缘粘连在起，而且断裂的情况比较多，不利于矩形区的识别。而算子检测的边缘比较明显，而且断裂的情况比较少，所以综合考虑，本文以算子作为边缘检测的算子。第四步矩形区域的检测根据矩形车牌的特征，综合考虑车牌可能倾斜的情况，提出如下几点矩形检测的原则边缘检测后的图像垂直边缘较水平边缘长度短而且数量少，车牌倾斜对于垂直边缘的影响较小，优先检测垂直边缘......”。

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——“.....检查账户余额是否满足扣费，是则慢速通过，否则停车缴费。停车场自动停车收费。当车辆驶入停车场即识别出车牌，记录驶入时间。当车辆驶出时再次识别，并记录驶出时间。同个车牌两个时间相减即可计算出车辆的停车费用。超速检测。如上文提到的，在高速路国道和市内交通道路都可以安装自动识别系统，配合超速检测仪自动记录超速违规我们根据如下的公式进行从彩色空间到彩色空间的转换万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位转换得到的对比图如下图彩色空间转换对比图第二步颜色滤除并二值化图像表蓝黄色的取值范围蓝色黄色色度，度，度饱和度亮度彩色空间转换完成后就是对蓝色或者黄色区域进行提取，上表是蓝色和黄色的和的取值范围。然后就是目标颜色区域的提取，在图像二值化的过程中，如果目标颜色是蓝色或者黄色，则将其区域置为，即白色，否则置为，为黑色......”。

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——“.....符合以上所有特征的车牌候选区域就是我们所需要的车牌区域，如果不符合，则继续对图像进行车牌矩形检测，得到候选车牌区域，然后对这个区域做垂直投影，直到检测出车牌区域为止。下图是检测出的车牌位置。图定位出的车牌图像本章小结本章节首先分析了几种常见的车牌定位的算法，并进行了横向的比较，综合考虑车牌的定位精准度和算法复杂度的前提下，提出了以彩色图像的处理为基础，首先将不符合的颜色滤除，并将图像二值化。然后综合比较了几种边缘检测算子对于二值图像的检测效果，发现用算子检测的边缘较明显且连续。然后利用矩形边框检测的方法检测出车牌的候选区域，最后根据车牌的特征进行候选区域中伪车牌区域的排除，得到车牌区域。采用本算法对于些常见干扰车牌定位的因素有较好的定位效果，例如车身颜色与车牌背景色相同，或者车牌区域有部分反光现象等......”。

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——“.....以识别各种不同模式的目标和对像的技术。目前比较流行的识别技术有人脸识别车牌识别和地表识别等，且已广泛用于农作物估产资源勘察气象预报和军事侦察等......”。

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。——“.....相对顶点的垂直坐标相差也在像素之内，图像宽度车牌宽度的比例。为最大水平倾斜角度。车牌宽度的比例按照不同的场景，例如停车场加油站和市内交通十字路口等设置为不同的值。垂直边允许有两处断裂，但是断裂的像素高度不超过水平边允许有万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位三处断裂，考虑到有铆钉的部位，断裂处长度不超过。车牌般处于整个车辆图像的半以下处，所以扫描从图像的二分之以下开始扫描，如果没有再扫描上半部分。考虑车牌的倾斜角度和车牌边缘有定宽度，定义水平扫描框和垂直扫描框来进行矩形四条边的扫描提取。垂直扫描框的高度图像高度高度比例，宽度为。水平扫描框宽度图像高度宽度比例，高度为。和分别为水平最大倾斜角度和垂直最大倾斜角度，高度和宽度比例的设置原则同第二点。如下图所示图垂直水平扫描框在二值图像的垂直方向二分之处开始向右移动个像素点扫描。在垂直扫描框内，检测每行是否有像素存在，断裂处不能超过......”。

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——“.....否则，此矩形框将作为车牌矩形区域的候选区，进步来判定。图水平边缘的检测第五步车牌候选区域的垂直投影检测假设这步我们得到了矩形的候选区域，接下来要做就是对在这区域单独做垂直投影。根据车牌的先验知识，每个字符宽度为毫米，字符间的距离为毫米。垂直投影统计的是像素点的值为的个数，车牌中蓝色的背景对应二值图像中像素点的值为的区域。根据上述特点我们规定的如下几个判定准则像素统计区域会出现处“平顶”现象，考虑到字符粘连情况，最少为处，即连续的位置像素统计值相等，从而统计区域平行于坐标轴，处宽度较窄且大致相等。因为有分隔符的存在，允许有处宽度为其它处的两倍左右。统计图像中除去“平顶”区域，就是“非平顶”区域，这些区域的像素统计不会连续相等“非平顶”区域与“平顶”区域交替出现。交替出现的“平顶”区域的宽度与“非平顶”区域的宽度比大致为到之间。万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位“非平顶”区域宽度大致相等......”。

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——“.....如果满足这个条件，则此边缘有可能为车牌的垂直边缘的左边缘。记录此条边缘最上端和最下端垂直方向的坐标和。然后车牌比例在距离此边缘至的范围扫描车牌的右边缘，条件同第条。如下图所示检测到线段，然后在和的范围内继续检测。如果移动距离时检测框已经超出了图像的范围，则这行的扫描结束，将检测框下移个像素继续上述的扫描。万方数据南京邮电大学硕士研究生论文第三章车牌定位图垂直边缘的检测如果上述步骤成功检测出了两条垂直边缘，则比较两条边缘的顶端和底端坐标的位置，如果相差超过，则垂直检测框右移个像素继续上述第步的检测。如果这两条垂直边框满足条件，则将水平检测框在，和，之间检测车牌的水平边缘的上边缘，在，和，之间检测车牌水平边缘的下边缘。如下图所示已经检测出两条垂直边缘和，在虚线框内检测水平方向的上边缘的下边缘。并记录水平边缘的两个端点的水平坐标和。比较上下两条边缘的端点的水平坐标，如果差值大于，则矩形框判定为......”。

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——“.....在着陆器悬停的时候，摄像系统会采集月球表面照片，边着陆边拍摄，识别不平整的表面，自动调整到平整的表面着陆，大大提高了安全着陆的可能性，这是图像识别的个应用实例。本文的研究点是车牌识别，顾名思义，就是自动实现对车辆中车牌位置字符的识别工作，解放了人用眼的工作。计算机装上车牌识别系统，然后在需要监测的场景安装计算机的“眼睛”电子摄像设备，就可以自动识别出车辆的唯车牌号。车牌识别系统大大降低了人的工作量，方便了监管部门的管理，提高了工作效率。从另外个角度来看，也使驾驶员有了定的自我约束意识，无形中的电子眼正紧紧的盯着通过的目标是否有交通违规行为，使交通安全得到了很大的提高。“电子警察”配合测速仪就可以实现自动记录超速车辆的工作，而不需要人工干预。车牌识别技术还可以在下面的场景中发挥作用高速路口的收费管理。为了使高速路收费站的车辆行驶不会发生滞留和堵塞的情况，可以实现不停车的自动收费，每个车辆对应个缴费账户......”。