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——“.....佩罗娜和马利克提出的边缘保留各向异性扩散公式其中是个非增的光滑函数，从而导致空间的图像选择性平滑。包括在此时法线方向落后的扩散过程的等照度线的图像，它可以去模糊图像的边缘，在个稳定的系统中。另外，考虑到在该空间的变化和边缘方向的同时，阿尔瓦雷斯等提出的平均曲率运动积分方程其中是个高斯平滑内核。这种模式只进行正向扩散沿当时的切线方向的边缘有选择性地平滑。反向扩散假定它是通过个线性系统，其脉冲响应是个高斯函数，滤波后图像相当于个共同的信号和图像退化模型模糊。这种模糊处理量与给定的图像作为初始数据运行了段时间的热扩散方程。因此，为了去模糊图像，其过程相当于反向扩散过程。换句话说，它是个反向的扩散过程。在年，伽柏第次提出了基于定向敏感滤波的图像去模糊方法和是二阶方向导数的图像在当时切线和法线方向的等照度线......”。

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——“.....并用噪声功率复原显示结果,原图像运动模糊噪声图像复原图像复原图像当未知时，我们首先要估计点扩散函数计算频谱原图像模糊图像计算频谱傅里叶变换直流分量移动到频谱中心计算频谱幅值归化原图像傅里叶变换频谱傅里叶变换直流分量移动到频谱中心计算频谱幅值归化模糊图像傅里叶变换频谱计算模糊距离计算模糊距离原图像模糊图像算子算子微分图像能量谱密度自相关函数用测得两负峰之间的距离即为模糊距离水平方向运动时，忽略位移角度，维纳滤波仿真程序如下通过模拟水平运动模糊建立退化函数模糊原图像并加入噪声,维纳滤波器设计显示结果逆滤波仿真程序通过模拟水平运动模糊建立退化函数模糊原图像并加入噪声,对退化图像做二维傅立叶变换得到退化图像频谱图逆滤波为了防止......”。

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——“.....例如，我们也可以在上面的实验验证稳定性条件。在图中，我们所提出的方法与不同的时间步骤其他参数显示信噪比分贝与上述相同。由此可以看出，信噪比有个最大值是当等于时，然后迅速下降，表示数值的退化已经出现。因此，公式是个合理的稳定条件。图稳定性条件图像恢复示例表不同方法的信噪比最后，在表中，我们算出的信噪比分贝的结果在实验中采用不同的方法，进步验证方法优于其他相关方法。结论本文讨论的是扩散处理的图像盲复原。我们提出自适应的比迪扩散方法与空间变化的约束图像去噪和去模糊。然后，我们开发了个数值稳定方案的理论分析，从而产生更好的恢复图像边缘和细节。然而，我们也发现，这是使理论分析更加明确，恢复出更加精致的细节和纹理的图像。在今后的工作中，我们会考虑图像分解方法，其中部分图像按照不同方向扩散恢复。致谢本次的课程设计是在我的指导教师陈海燕老师的悉心指导和亲切关怀下完成的......”。

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——“.....在第节中，我们将展示其优势清晰的边缘，去噪在实验中的图像细节还原。第节得出结论。自适应双向扩散早在年，和约瑟夫介绍的反扩散的图像处理，在那里他们假定图像退化过程的热扩散方程，并提出了个扩大，来增强算子的泰勒级数。扩散处理后来有不同的图像复原方法，如随机变分正则化，区域化，尺度空间滤波，各向异性扩散，等。我们简要介绍了些相关内容如下。正向扩散在吉洪诺夫正则化中，我们考虑以下的条件其中是个正的加权参数。其相应的欧拉拉格朗日方程为对公式使用人工时间推进法近似求解诺伊曼边界条件和作为初始数据。其实，这是个偏各向同性扩散方程。尺度空间滤波理论架构，计算机视觉是个多尺度的信号表示图像和信号处理。它代表平滑图像作为个集合，不同尺度空间参数是用于抑制细尺度图像的平滑核的大小结构。可以等效地被看作是各向同性热扩散方程的解。然而......”。

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——“.....接下来，在图中，我们通过降噪和去模糊使部分嘈杂稍微模糊的摄影师图片高斯模糊，零均值高斯噪声，的参数选取如下方法中，方法中中的方法中，方法中，,，，中为的方法，，，。因为可以求得，因为它并没有充分扩散，在切线方向的照度线，没有稳定的反扩散过程，从而产生方法。图无噪声辣椒图像去模糊当地退化图像，为方法和次迭代，方法方法方法。图嘈杂的摄像师模糊图像的恢复局部退化图像方法次迭代，方法方法方法方法。最坏的结果是其中噪声已得到增强，而不是滤除且随处可见。方法取得了较好的结果使图像噪声减小，图像边缘和细节变清晰，尽管其轮廓比较粗糙。虽然它具有良好的图像去噪，的方法不能去模糊图像边缘和精致的细节，反扩散过程和些细微的结构都将丢失。和方法，去除噪声以及去模糊边缘效果都很好。因为很多细节尽可能得到恢复，复原图像方法效果最佳。此外，该方法在空间上变化的约束性强......”。

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。——“.....然而，它的边缘图像的梯度范数过于平滑。其实，这次的正规化相当于解决个偏各向同性热扩散方程，它可以生成个线性尺度空间表示的图像，。为了获得图像边缘检测的边缘直接定位，和马利克提出空间变化的非线性扩散相方程。自那时以来，对大量的非线性边缘问题提出了保持扩散方程的图像去噪，边缘检测，图像恢复和分割等，。在这里，我们主要关注的是未知模糊算子下盲图像去模糊。对个扩散过程的逆扩散的图像退化恢复，自然是种有效的恢复图像的方法。然而，反扩散是非常不稳定的。在本文中，提出以适当的偏置扩散系数与反向扩散相结合，我们提出了种自适应双向扩散的图像复原方法。使用稳定技术精心研制的反向扩散项，我们得到个稳定的数值方案。与此同时，我们引入个空间变化的正规化参数恢复更好的图像不连续性是其重要特点。本文的结构如下。在第节，回顾相关的扩散方法，提出了自适应双向扩散法。然后，在节中......”。

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——“.....取恢复转移函数,为如果其中为小于的常数，且选的较小为好逆滤波过程得到逆滤波复原后的图像显示图像,原图像,加噪声的退化图像逆滤波复原的图像,退化图像频谱图霍夫变换检测频谱图条纹间距附录二外文文献翻译外文文献外文翻译译文自适应双向扩散图像恢复摘要大量的应用程序在图像处理和计算机视觉中依赖于图像质量。在本文中，结合反向与各向异性扩散的不同的权重，我们提出自适应双向扩散法进行图像去噪。此外，我们引入到数据保真度的术语，它形成了个空间上变化的约束的梯度因子，并允许更好地恢复图像边缘和细节。为了获得个稳定的解决方案，我们开发了个数值稳定的计划，并给予其理论分析。最后，我们将展示清晰的边缘，这种方法的优点是去噪和恢复与其他相关的实验方法相比，使细节图像表现得更加清晰。关键词图像复原，双向扩散，反扩散，各向异性扩散，稳定计划，空间变化的约束......”。

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——“.....然而，在图像形成过程中的退化，如模糊和噪声将会不可避免地发生。因此，图像去噪和去模糊，是非常重要的任务。像往常样，我们考虑下面的图像恢复模型，其中，是个原始的图像，是观察到的退化图像，是个模糊算子系统函数，η是个加性高斯噪声。作为个原则估计性问题，图像去噪和去模糊可在论贝叶斯地图上讨论个试图最小化后的能量计图像特征。在所有情况下，小规范参数ε被添加到避免被零除。可以看出，的方法可以在定程度上由几个步骤迭代去模糊图像的边缘。然而，如果没有适当的稳定函数，反扩散过程中，它会产生个无穷的结果。过冲和边缘周围的吉布斯振荡后的第四个步骤中的迭代实验。由方法保持图像边缘模糊，锐化边缘的能力是有限的，即使它包含个反向扩散过程。和方法得到个满意的结果，用锋利的边缘和平滑的轮廓，其中方法显示了较好的恢复图像细节和精美的间断......”。

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——“.....老师每时每刻都在关注着论文的进展情况，在每个阶段都给予了我启发性的建议和指导，直至最后字斟句酌地审阅了全文。使自己得到了锻炼和提高，老师以她严谨的治学态度广博的专业知识敏锐的洞察力和丰富的实践经验给了我谆谆教诲和莫大启迪。使我能够顺利完成毕业设计。最让我感激的是陈老师的精益求精的治学态度丰富的阅历知识严以律己宽以待人和蔼仁厚的品质使我获益良多。在此向我尊敬的老师致以我最诚挚的谢意。此外我还要感谢课题组的其它老师和我起参加毕设的同学。如果没有你们的帮助，我也不会顺利完成毕业设计的。最后我要衷心感谢所有帮助我的老师，同学和朋友。他们的关心鼓励和支持是我不断前进的动力。在此向他们表示我最诚挚的谢意和祝福。在这里，第项是编码事先假设的正则化项，而第二个可确保观测到的数据与还原的图像是相符的......”。