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——“.....本算法的实验结果多组图像的边缘检测结果对比行人图像的边缘检测结果对比图实验结果分析观察图和可以发现，边缘检测效果接近相似仅存在细微差别，都不能将人的腿部边缘检测出来，此时两个算法差别仅在是否对图像进行平滑滤波，没有图对图像进行滤波平滑处理，而图用西戈玛平滑对图像滤波平滑，从边缘检测效果来看，存在的噪点都比较少。观察各图的边缘检测结果，可以发现本文算法所得的边缘连接性更好，且可检测出传统算法检测不出来的边缘细节。但改进的算法也存在定的不足，对于边缘信息较多的图像，改进的较传统的检测出更多冗杂的边缘，这也说明本文的高低阈值并没有达到对任何图像都很完美的效果。这也正是对算法有待进步研究并完善之处。展望本文主要是对数字图像的模糊边缘检测算法的研究，着重于对图像中的模糊边缘也即弱边缘的检测，对图像先进行预处理，即进行滤波改进，通过后续的双阈值选取达到较为满意的结果。因此下步深入的方向是结合实际应用需要......”。

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——“.....该点处物的像素不少于个，则,的值用下式计算得到的,替代。这里的，对于的模板取值不大于，对于的模板取值不大于如果模板中,的像素少于个，则表明在该模板中是个孤立点，这签好满足噪声的特征，所以，其中，,为整个模板中像素的均值。本文算法，直接将此滤波运用到算法的滤波部分，与原算法中的高斯滤波起更为有效地抑制了噪声。阈值改进自适应的阈值针对传统的边缘检测算法选取阈值存在的问题，本节提出了种利用改进的最大熵求取阈值的方法来自适应地为算子获取高低阈值，避免阈值过高或过低造成的影响。最大熵原算法过程最大熵的基本思想是选择合适的阈值将图像分为两类，分别计算两类的平均熵，使得两类的平均熵值达到最大的阈值也就是最佳阈值。具体步骤如下计算图像像素值各自的分布概率其中，为图像所有像素的个数，为目标的像素个数。先选取个初始阈值......”。

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——“.....连通有连通和连通之分，如下图所示连通指的是从区域上点出发，可通过个方向，即上下左右移动的组合，在不越出区域的前提下，到达区域内的任意像素连通方法指的是从区域上点出发，可通过左右上下左上右上左下右下这个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。和所有复杂事物的分类样，图像分割可以从不同的角度和特征进行分类，存在多种分类方法，现列举如下根据分割过程中运算策略的不同，可把图像分割分为并行分割算法和串行分割算法两类。根据实现技术的不同，可把图像分割分为基于图像直方图的分割技术阈值分割聚类等基于边界的分割技术边缘检测等基于区域的图像分割技术区域生长等。格局应用要求的不同，图像分割可分为粗分割细分割两大类。根据分割对象的属性不同，图像分割可分为灰度图像分割和彩色图像分割。根据是否借助定区域内像素灰度变换模式，图像分割可分为纹理图像分割和非纹理分割......”。

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——“.....达到将图像分割成各具特征的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程，可以用数学语言较为严格地描述为设代表整个图像区域，对的分割可看作将分成若干个满足以下个条件的非空子集子区域,。。即分割成的所有子区域的并应能构成原来的区域。对于所有的和及≠，有。即分割成的各子区域互不重叠。对于有。即分割得到的属于同区域的像素应具有些相同的特性。对于≠，有∪。即分割得到的属于不同区域的像素应具有不同的性质。对于是连通的区域。即同子区域内的像素应当是连通的。上述关于图像分割的定义也是种比较通用的参考描述，至今也没有个图像分割的严格公认的定义，因为图像分割理论技术和应用哈处在不断发展的进程中，还有很多问题尚未得到很好的认识和解决。图像分割基本原理图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是种意义下具有共同属性的像素的连通集合......”。

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——“.....再计算两类的平均相对熵最佳的阈值的确定，图像根据该阈值分成两类后，满足即为所求的最佳阈值。最大熵算法的改进受最大熵算法的启示，针对传统算子在阈值确定上的困难，本文提出种基于梯度幅度直方图和熵取值最大法的自动阈值选取方法。基本思想将算子中非极值抑制后图中的像素划分为三个类别。其中包含梯度幅值为,的像素，代表着原图中的非边缘点。包含梯度幅值为,的像素，代表着原图中需要判断是否为边缘点的点。包含梯度幅值为,的像素，代表着原图中的边缘点。具体改进步骤如下计算图像灰梯度各自的分布概率其中，为图像所有像素的个数，为灰度梯度对应的像素数。求取各类的平均相对熵其中，，最佳的阈值和的确定，图像根据该双阈值分类后，满足,和即为所求的最佳高低阈值......”。

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。——“.....图像分割可分为静态图像分割和动态图像分割。目前已经提出的图像分割方法很多，综合各种方法的实质，图像分割有三种不同的途径基于边界的图像分割这种方法先检测图像边界，再连接目标边界的轮廓线。但在边界检测前，往往采用滤波器如高斯低通滤波器来减少噪声影响，然后再进行边缘检测。常用的边缘检测算子有算子，算子，算子，算子，算子等。基于阈值的图像分割这是种较为简单使用广泛的基于图像直方图的分割方法，经常用于背景和目标的灰度差别较大可以较好区分的场合。图像直方图是种像素灰度加噪声的概率密度分布，分割问题实际上就是像素分类的参数估计问题，易受噪声和像素灰度分布的波动影响。基于区域的图像分割这种方法的目的是检测满足特定预设条件的区域。使用较多的是区域增长法区域分裂合并法和分水岭算法等。在不少基于区域的分割算法中，首先分割出来的是很多差别不大的小区域，需要进步按照定的致性要求实现小区域的合并，形成最终的分割。上述种基本的图像分割既可单独使用......”。

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——“.....去掉其他无用的边缘信息，保留有利的边缘信息，并且实现在边缘检测的基础上进行图像特征的提取，为后续的图像分类识别做准备。结论毫无疑问，在信息高度发达的现代社会中，随着信息技术渗透到生产和生活的各个领域。其中的图像处理技术的应用也相当广泛，而图像的边缘检测和提取正是图像识别机器视觉等应用的基础和前提。本论文先介绍了图像分割的基本原理和用处，然后具体介绍了基于边界的图像分割，接着对经典的边缘检测算法进行了回顾，对传统的算法作了详细分析，最后，结合西戈玛滤波算法及最大熵算法对传统的算法进行了改进，并用实验平台编程实现，取得比传统算法更好的边缘检测效果。尽管论文已按预定计划完成，但仍存在尚需进步改进或完善的地方，譬如对使用西戈玛滤波算法对图像进行滤波时，如何更好地抑制噪声及无用背景对高低门限的获取能否通过进步提高基于最大熵算法的多阈值求解算法的运算速度来替换传统的最大熵算法......”。

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——“.....如综合基于边界和基于区域的分割技术来提高分割精度。除了这些基本方法外，近年来出现的些图像分割新技术，如基于支持向量机人工神经网络信号稀疏分解等图像分割算法等。本文重点研究综合基于边界和基于区域的分割技术来提高分割精度的分割方法，也正是基于此对算子进行改进。第二章基于边界的分割边缘检测边缘的类型目前，具有对边缘的描述性定义，即两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界，即边界反映局部的灰度变化。局部边缘是图像中局部会聚集以简单即单调的方式做极快变换的小区域。这种局部变化可用定窗口运算的边缘检测算子来检测。边缘的描述包含以下几个方面边缘法线方向在点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直边缘方向与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向边缘强度沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。般认为沿边缘方向的灰度变化比较平缓，而边缘法线方向的灰度变化比较剧烈。图像上的边缘点可能对应不同的物理意义。空间曲面上得不连续点......”。

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——“.....选择标准图像图和图进行仿真实验，本文主要着重对图像模糊边缘的检测，图像的弱边缘部分主要体现在船上的细线部分，观察图和图可知，原始算法和改进算法都能够检测出图像的大部分边缘，但是针对图像的些细线部分，用改进的算法能够有效地检测出这些细线的边缘，而用传统的边缘在检测这些细线有出现间断以及检测不出部分细线。同样，对于图像，弱边缘主要体现在墙壁上的些竖线上，观察图和图可以看出，用改进的算法检测出的边缘图像在原始算法的边缘图像基础上增加了更多的细节边缘部分。因此，通过实验验证，本文改进的算法能够有效地检测出图像的模糊边缘细节，相比于原始的算法，本算法对模糊边缘具有较好的效果。图原图及传统改进边缘检测的结果图原图及传统改进边缘检测的结果第六章本实验结果及展望本文主要针对数字图像的模糊边缘的检测算法的研究，通过对图像滤波平滑处理算法边缘检测算子的研究，结合图像自身的特点提出本文改进的算法，实现对行人图像的模糊边缘的检测......”。