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——“.....另种被使用算法是边缘检测器。这种边缘检测算法跟着常用算法获取幅图像并且使用预先确定窗口集中在图像中每个像素，该图像使用本地代理套规则给出个边缘响应，。该响应再经过处理得到作为边集输出。边缘过滤器已经通过使用圆形遮罩内核以及近似使用或常数加权或高斯加权而给出同位素反应被实现。半径通常是像素，给出像素遮罩，最小遮罩被认为是传统遮罩。被使用在所有特征检测实验中像素圆形遮罩被安放在图像中每个点上，对每个点来说，遮罩上每个像素亮度被拿来与内核进行比较。比较方程是，三维图像中，位置即是核所在位置，是遮罩上些其他点位置，是像素亮度，是不同阀值上亮度，是对比后输出。对比是遮罩上每个像素之间比较，而该遮罩上所有输出如下所示，滤波器设计大多数边缘检测方法只能在假设边缘存在时使用......”。

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——“.....具体方法有调整亮度与对比度，边缘检测，降噪，调整重点，减少运动模糊等,。图像处理允许更广泛范围被应用到输入数据，以避免如噪声和信号失真集结在加工过程中存在问题,。在世纪年代实验室，美国麻省理工学院，贝尔实验室以及些其他地方，数字图像处理技术不断发展。但是，因为当时计算设备关系，处理成本却很高。随着世纪快速计算机和信号处理器应用，数字图像处理变成了图像处理最通用形式，因为它不只是最多功能，还是最便宜。图像处理过程中允许些更复杂算法使用，从而可以在简单任务中提供更先进性能，同时可以实现模拟手段不能实现方法,。因此，计算机搜集位表示像素或者点形成图片元素，以此储存在电脑中,。首先，图像是在空间上参数测量，而大多数信号是在时间上参数测量。其次，它们包含了大量信息和图像处理是当输入是图像时信息处理方式，就像是帧视频输出不定是图像，也有可能是比如图像个特征,。大多数图像处理技术包括把图像视为个二维信号......”。

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——“.....这两个独立和图像使用近似公式相组合。边缘检测算子是由发现。在年，使用多级算法来检测图像中广范围边。此外，边缘检测器是个复杂最优边缘检测器，它要花相当长时间来得到计算结果。图像首先通过高斯模糊来处理噪音。当算法被应用时，角度和大小被得到用来确定保留边缘部分。设置两个截止阀值点，当图像中些值低于第个阀值时则降到零，当值高于第二个阀值时提高到。认为推导个最佳平滑过滤器数学问题是给出检测标准，定位以及减少单个边多个响应。他指出最佳过滤器给出拉斯方法算子是梯度算法个例子。这个算子是个离散微分算子，计算图像强度函数近似梯度和，。式和上不同算子对应于用下列标志缠绕图像。，如果这已经完成，那么反过来，适当遮掩左上角是叠加在图像每个像素上。通过使用像素值，加权总和及他邻居上遮掩系数来得到和这些遮掩被称作卷积遮掩或有时也称卷积内核。梯度分量近似可以分别沿和上方向来得到......”。

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——“.....在保持重要结构特征前提下，对幅图像进行边缘检测会大大减少要处理数据量并且可能因此过滤掉那些被认为不太有关信息。图像质量反映了输出边缘重要信息，并且图像尺寸是在减小。这反过来又进步解释了边缘检测是种解决了高容量空间图像占用电脑内存问题方法。储存，通过互联网和宽带传输这些问题在进行边缘检测时可以很简单就解决掉,。由于边缘通常出现在图像边界地区，边缘检测被广泛应用在当图像被分成对应不同对象区域图像分割。相关方法不同方法被用于图像处理上边缘检测，其中有交叉算法。将幅照片处理成个线条制图，再将线条图转化成个立体图像，最后从任何角度显示所有删除了隐藏线条三维结构,。交叉算法执行图像上二维空间梯度卷积。其主要思想是呈现出水平和垂直边缘，然后把边缘检测结果放在起。这两个过滤器突出了具有特殊频率区域，趋向于在图像中定义个物理边缘。两个过滤器被设计目是实现对图像角线边缘。由于图片呈现从右上角到左下方边......”。

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——“.....在输入灰度图中各个点寻找绝对梯度近似级对于边缘检测是非常重要。为边缘获得适当绝对梯度幅度主要在与使用方法。算子就是在图像上进行空间梯度测量。转换像素列阵到性能统计数据集提高了数据冗余消除，因此，作为代表数字图像，数据量减少是需要。边缘检测器采用对卷积模板，块估计方向梯度，另块估计方向梯度。检测器对于图像中噪音很敏感，它能有效地突出边缘。因此，算子被建议用在数据传输中大量数据通信。关键词图像处理，边缘检测，算子，通信数据，绝对梯度幅度。引言图像处理在现代数据储存和数据传输方面十分重要，特别是图像渐进传输，视频编码电话会议，数字图书馆，图像数据库以及遥感。它与处理靠算法产生所需图像有关,。数字图像处理提高了在极不利条这些假设是四指数项总和。他还表明这种过滤器可以很好被逼近高斯介导数。还介绍了非最大抑制概念，给出过滤器......”。

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。——“.....这过程涉及图像增强或操纵，导致产生另图像，冗余数据清除和像素阵列到静态不相关数据集转化,。由于图像包含大量冗余数据，学者们发现最重要信息在它边缘,。边作为像素局部特征和最接近近邻，特征边界,。它们对应于对象界限，表面方向改变和个小幅度对失败描述。边通常对应图像上点，图像上灰度明显地从个像素变化到下个。边代表图像上具有很强对比度区域以图像边缘代表幅图像有个基本优点，当以高频率保留图像大多数重要信息时，数据量明显减少,。因此，检测边缘帮助提取图像突然变化区域有用信息特征,。边缘检测是个定位图像边缘个过程。在图像中边缘检测是理解图像特征个重要步骤。边组成了有意义特征并且包含了重要信息。它显著地减少了图像尺寸量并且过滤了些可能被认为相关性较小信息，保持了幅图像重要结构特征,。当图像被改时，大多数图像包含些当边被检测或更换时被移走冗余,。消除冗余可以通过边缘检测来完成。当进行图像边缘检测时，图像中纯在每种冗余都被删除,......”。

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——“.....这意味着在些图像点上算子结果，该图像点是在不变图像强度为零向量地区里，在边缘点上是个通过边缘点向量，从暗到明值。该边缘检测模型发展算法如下所示。边缘检测算法伪代码输入幅要花相当长时间来得到计算结果。图像首先通过高斯模糊来处理噪音。当算法被应用时，角度和大小被得到用来确定保留边缘部分。设置两个截止阀值点，当图像中些值低于第个阀值时则降到零，当值高于第二个阀值时提高到。认为推导个最佳平滑过滤器数学问题是给出检测标准，定位以及减少单个边多个响应。他指出最佳过滤器给出这些假设是四指数项总和。他还表明这种过滤器可以很好被逼近高斯介导数。还介绍了非最大抑制概念，给出过滤器，边缘点被定义为梯度幅度上假定个在梯度方向最大点。另种被使用算法是边缘检测器。这种边缘检测算法跟着常用算法获取幅图像并且使用预先确定窗口集中在图像中每个像素，该图像使用本地代理套规则给出个边缘响应，。该响应再经过处理得到作为边集输出......”。

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——“.....使用这种假设，如果取得图像强度值导数并且找到最大导数点，那么边缘就能确定了。梯度是个向量，其组成部分测量在和方向距离变化时如何快速地测出像素值。因此，梯度部分也许可以通过使用下面近似来找到,,沿着和方向，分别用和代表距离。在离散图像中，像素两点之间成员组可以用和来代替。像素间距像素坐标上点是因此为检测是否存在个梯度间断，可以计算，梯度上变化。这可以通过寻找以下幅度测量来完成，梯度方向可以通过下式得出滤波器设计方法有许多方法可以检测边缘多数不同方法可以被分为这两类梯度梯度方法通过寻找图像阶导数最大值和最小值来检测边缘。例如，检测有非常尖锐边缘特征见图。拉普拉斯算子拉普拉斯方法通过搜索图像二阶导数上零交叉点来寻找边缘。例如希尔德雷斯，高斯拉普拉斯等等。个边缘有个坡道维形状并且计算图像导数可以突出其位置见图......”。

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——“.....这种情况下算子这种形式被称为边缘算子并且是被用来检测图像边缘第个集其中个，。相应卷积遮掩已给出和通过面具邻居上局部平均值，使用较大规模面具优势是噪音影响产生降低了。使用奇数大小面具优势是算子是集中，并且可以因此提供个基于中心像素，近似值。这类算子中个重要边缘算子是边缘算子。边缘算子面具已给出该算子在每个点计算图像强度梯度，给出了从明到暗最可能增加方向和在这方向上变化速度。这结果因此显示了图像在那个点上如何突然或顺利地变化，并且显示代表边缘图像部分，同时显示如何导向边。在实践中，规模可能性边缘计算更可靠而且比方向计算更容易解释。数学上，每幅图像点上个二元函数图像强度函数梯度是个向量，根据在水平和垂直方向上衍生物给出分量。在每个图像点上，梯度向量指向最可能增大强度方向......”。