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——“.....矢量迭加使每个分辨率单元的灰度和相位是随机变化，不同相干子元的光程差可能相差为波长，因此具有不同相位的相干子波会产生干涉。它们可能相长或相消，结果会产生颗粒状的强度图像即散斑噪声。散斑噪声会使图像表面像素呈现亮点或暗点，其降低了图像的灰阶和空间分辨率，同时隐藏了图像的细节部分。椒盐噪声椒盐噪声是在图像获取和传输过程中产生的极值像素点即黑白相间的亮暗点。它的特点是噪声由黑白两种点组成且均匀分布，被污染的像素灰度远远大于或小于周边像素灰度。椒盐噪声的存在严重影响图像的质量椒盐噪声是噪声中最常见的种，对后续图像目标提取复原跟踪等处理结果会产生很大的影响，因此在图像预处理的时候需要将噪声滤除，本章下面介绍频域和空域中几种常用的椒盐噪声滤除方法，通过实验分析和比较它们的滤波效果，提出了种自适应中值滤波去噪算法。频域滤波去噪根据噪声形成的原因及常用去噪方法，噪声主要分为频域去噪和空域去噪......”。

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——“.....是将信号中特定的波段频率滤除的操作，在数字信号处理中通常采用傅里叶变换及其逆变换实现。二维离散傅里叶变换频域低通滤波是基于傅里叶变换的种去噪方法。对于幅数字图像，它的边缘细节跳跃部分在频域中代表图像的高频分量，而背景区和缓慢变化部分则代表图像的低频分量。用频域低通滤波法滤除其高频分量就能去掉噪声，从而使图像得到平滑。数字图像在进行低通滤波时，首先进行二维离散傅里叶变换。离散傅里联系。令，表示幅大小为的图像，其中和。，的二维离散傅里叶变换可表示为如下式所示其中和。其中变量和用于确定它们的频率。频域系统是由，所张成的坐标。离散傅里叶逆变换由下式给出其中和。因此，给定我们就可借助于万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文逆傅里叶变换得到，有时称为傅里叶系数，或者离散信号。需要强调的是，离散变换是连续变换的种近似，而其本身是严格的变换对......”。

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——“.....就可以直接把数字域上得到的结果作为对连续情况的解释，两者之间得到了统。由于二维离散傅里叶变换具有可分离性，可以连续运用两次维离散傅里叶变换来实现二维离散傅里叶变换。低通滤波器理想低通滤波器设置个截止频率，将所有超出截止频率的高频成分设为，低于截止频率的频谱成分保持不变，称之为理想低通滤波器。其传递函数可表示为，其中表示截止频率，其为指定的非负数，理想低通滤波器的频率原点位于频谱图像的中心。理想低通滤波器在截止频率处会直接由跳变到，其频率特性在该处十分陡峭，无法用硬件实现，但其软件模拟较为简单。理想低通滤波器能够在定程度上去除图像噪声，但是由此带来的图像细节和边缘模糊现象也较为明显。其中图为理想低通滤波器图像。透视图平面图图理想低通滤波器高斯低通滤波器传递函数公式如下，其中，是高斯曲线的标准差。当增大时的图像倾向于变宽，而其......”。

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——“.....这体现了频域与空域的对应关系。频域滤波器越窄，滤除的高频成分越多，图像就越平滑。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文原始图像理想低通理想低通理想低通高斯低通高斯低通高斯低通图在不同截止频率时理想低通滤波与高斯滤波效果取公路实拍视频图像中的帧图像进行去噪处理，分别使用上述算法进行滤波去噪，得到如图所示的处理效果。在相同的截止频率时，理想低通滤波器的去噪效果相对较差。高斯低通滤波器在有效抑制噪声的同时，图像的模糊程度更低，对边缘带来的混叠程度更低，从而使高斯低通滤波器在通常情况下获得了比理想低通滤波器更为广泛的应用。阶巴特沃斯低通滤波器其传递函数为在距离原点处会出现截止频率，经过滤波之后能够保留较多的高频成分。其通带与阻带之间不会产生明显的不连续性，因而其空域响应不会出现振铃现象。在截止频率处会降低为其最大值的个给定的比例。在的等式中当，时降低为其最大值的。其中图为巴特沃兹低通滤波器图像......”。

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——“.....邻域平均法平均平滑在空间域中，般可以用邻域平均来达到图像平滑的目的，可以有效减少和抑制图像的噪声。设图像，的大小为，滤波去噪后图像为，。它的每个像素值由邻域内所有像素灰度平均值所决定，其中，是以，点为中心的邻域窗口像素的集合，表示邻域像素总个数。高斯平滑平均模板中邻域内的像素点权重大小致，为了减少平滑处理导致的模糊，获得更自然的平滑效果，则可以考虑适当加大模板中心的权重，随着远离邻域中心点，权重迅速减小，从而确保中心点更加接近于它距离更近的点，基于这种考虑获得的模板即为高斯模板。均值为，方差为的二维高斯函数为，高斯模板将连续二维高斯函数离散化表示，因而高斯模板都可以根据建立个的矩阵，得到，其，位置的元素值可以如下确定......”。

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。——“.....为模板大小，实际应用中，通常对的模板取值为左右，对于更大的模板可以适当地增大的值。图为邻域窗口点的集合。邻域邻域对角邻域图邻域点集合图为常用邻域均值模板矩阵。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文图邻域均值滤波模板在空间域中，图像平滑模板的大小与图像平滑的效果密切相关，模板尺寸越大，平滑后的图像就越模糊。另外，在空间域中是通过使用带正系数的模板来实现图像平滑的。图像邻域平均法原理简单且计算速度快，但其在去噪同时会使图像模糊。中值滤波去噪中值滤波是种基于统计排序理论的有效抑制椒盐噪声的非线性平滑滤波算法。在具体实现时不需要图像的统计特性，简单并且计算速度快。中值滤波的原理在进行滤波去噪时，首先设定个邻域，然后逐行或列扫描图像，将邻域中所有像素的中位值赋给邻域中心点。图像所有像素的值是由邻域中间值决定的，因而不会与周围像素相差太大，较好地滤除孤立的椒盐噪声信号。设，表示数字图像中各点的灰度值......”。

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——“.....中值滤波会使图像模糊，不能很好的保护图像的细节当噪声比较严重时，效果明显变差。中值滤波的步骤中值滤波算法具体步骤如下根据所选邻域窗口的形状，设定窗口中心位置像素在原图像上的重合方式。将邻域窗口在图像上逐像素地进行扫描。对窗口下的像素按其灰度值大小重新排序，将排序中间值赋给邻域窗口的中心像素。种改进的中值滤波去噪中值滤波去噪效果依赖于滤波窗口的大小，太小去噪效果不佳，太大则会使边缘模糊。噪声与边缘信息都是像素灰度变化剧烈的点，普通中值滤波不能区分噪声与边缘信息，因而再去噪的同时导致了边缘信息的变化。可以根据噪声是邻域窗口中极值而边缘信息般不是极值的特征来限制中值滤波，同时本文中的车辆目标具有分块颜色相似的特征，在目标区域中，细节部分会很密集地集中在些区域，根据这种原理可以在去噪的同时较好地保留所需信息......”。

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——“.....万方数据三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据内容摘要在现代社会公路运载要求愈来愈大的情况下，交通拥挤堵塞现象已成为阻碍社会发展的大症结。智能交通系统在缓解交通拥挤提高交通效率等方面有着显著的作用，因此成为近些年研究的热点。车流量是其中最为重要的统计数据之，准确的车流量数据是实现智能交通管理的基础。车流量统计主要研究的是利用机器视觉技术对公路场景中的视频图像进行分析和处理......”。

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——“.....为提供必要的交通监管数据。车流量统计是以快速准确地从实时监控视频中提取车辆统计信息技术为核心。由于同场景内可能包含多辆运动车辆，因而需要对运动目标车辆进行去噪检测复原跟踪。针对以上问题，本论文的主要工作和取得的成果如下建立了自适应中值滤波去噪算法。分析比较了几种图像去噪的的方法，将中值滤波去噪作为基础方法，根据噪声点与边缘的像素特征的不同提出了种改进的自适应中值滤波算法，能够在去除噪声的同时较好地保留车身细节部分。二建立了运动目标的精确检测算法。分析比较了三种常用的运动检测方法，并将基于背景差的目标检测方法作为本文的目标检测方法应用高斯混合模型对背景进行自适应重建和更新，并提出了合理的改进针对车辆阴影导致的目标识别误差，提出了种基于阴影灰度渐变性致的运动车辆阴影去除算法，该算法首先通过水平与竖直梯度提取出阴影与车身轮廓响度跳变点，然后以跳变点处像素密度作为特征进行阴影与车身分类......”。