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——“.....因此必须用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。检测用梯度幅值阈值作为判据来进行检测。定位用子像素分辨率来估计边缘位置。基于区域的分割方法基于区域的图像分割是根据图像灰度纹理颜色和图像像素统计的均匀性二〇〇年六月七日星期等图像的空间局部特征，把图像中的像素划归到各个物体或区域中，进而将图像分割成若干个不同区域的种分割方法。基于区域的分割方法主要有区域生长法，分裂合并法。在区域法的使用中，输入图像往往分为多个相似的区域，然后类似的相邻区域根据种判断准则进行迭代合并。区域法般不做单独使用，而是和其他方法共同使用。本章小结本章主要对图像分割的概念进行定的陈述......”。

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——“.....实际就是将图像转换成个数字矩阵存放在计算机中，并采用定的算法对其进行处理。图像处理最关键的步骤就是各种算法的设计与实现。目前在许多不同的科学领域中，图像处理技术已经得到了重视，并取得了较大的成就。比较重要的处理技术如图像去噪边缘提取等。图像去噪图像去噪是图像复原的种，其最终目的是改善给定的图像质量，解决实际图像由于噪声干扰而导致的图像质量下降问题。通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好地体现原来图像所携带的信息，作为种重要的预处理手段为后续的数字图像处理奠定良好的基础。图像滤波有多重方法，其中包括线性滤波方法和非线性滤波方法。线性滤波方法的最大优点是算法简单且速度较快，缺点是容易造成边缘模糊非线性滤波方法能够很好的保存信号的细节。具体方法有领域均值滤波法，加权平均滤波法，中治疗吧法等。这里主要介绍基于多重分形的图像去噪方法......”。

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——“.....个有效二〇〇年六月七日星期的算法是集合小波分析的多重分形方法，去除不需要的不规则性噪声，保留有用的奇异性目标，使去除噪声后大多数点在平滑区域。利用指数提供的所分析图像的局部信息，而多重分形谱则提供的是所分析图像的全局信息，不同信息的奇异性不同，其的分布规律也不同。和的分布也有定规律。我们只需要调整的值，使得所有的尽量接近于个值，这样也就是使得无规律的非奇异点在调整后与周围起点融合，好像被兼并样。换句话说，谱的相对强度没有变化即可实现图像的去噪。具体算法如下对图像经过具有规则性的正交小波变换分解，小波系数为，其中为小波的变换尺度，而表示该小波系数的位置。调整的值，使得接近于。变换后的记为，变换因子记为，则。根据小波系数的性质可知，当时，。所以，由二位维局域分析理论，可知指数从变成最简单的方法是乘以......”。

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——“.....根据的变化调整小波系数，从而将调整到。计算值，这里采用估计法来计算。实际就是通过手工设定的值，再将其进行计算，得出恢复图像，用视觉进行判别是否合适。通过对多幅图像的实际测试，选取个合适的，为原始数据已知，这样就能计算出。根据计算出调整后的小波系数，将该系数进行饭变化，即可得到恢复图像。二〇〇年六月七日星期从图中可以看出，中值滤波后的飞机图像虽然其斑点消除了，但是同时边缘也模糊了，这是因为这种方法将图像中的所有数据都进行了中值滤波领域均值滤波法可以消除图像上的大部分噪声，但是还有少部分存在，滤波后的图像平面不够平滑，而且图像亮度也大大降低了。采用小波变化后的多重分形分析处理的目标图像不仅斑点噪声完全消除而且图像平面区域比较平滑，目标边缘依然清晰可见，效果较好。图像的边缘提取图像边缘提取是指在图像平面中灰度值发生跳变的点连接所称的曲线段......”。

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——“.....它往往包含了图像的重要信息。找出图像的边缘称为边缘检测。图像的边缘检测对于图像的识别，压缩，匹配等都是非常重要的。边缘提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域。从数学上，最直观的方法就是微分，现在从信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，保留高频信号。边缘提取技术中较为成熟的方法是现行滤波器，其中尤其是以算子最为有名，该算子较好的解决了频域最优化和空域最优化之间的矛盾，计算方法也较简单方便。除此之外，算子，算子，算子，算子也都有定的研究成果。这类微分算子对噪声较为敏感，为了有效的拟制噪声，般都首先对原图进行平滑，再进行边缘提取就能成功地检测到真正的边缘。这里主要介绍基于多重分形的图像边缘提取方法。传统的图像边缘提取方法仅仅考虑了图像边缘的几何特征，而语言描述的多重分形分析的方法不仅考虑了图像的边缘特征......”。

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。——“.....这样在进行图像边缘提取的时候，就能保留些重要的边缘信息同时忽略些不重要的边缘信息。但是，多重分形提取图像边缘也有他的缺点，比如它对噪声敏感，对于些含噪声较多的图像提取边缘比较困难。为了弥补这个缺点，我们在实验中采取了许多不同的修正方法。在对多重分形奇异谱几何性质分析时，可以看出不同测度的计算方法直接决定着多重分形奇异谱的分布情况。对研究对象的划分方式以及测度计算方法选择的不同，就可能得出存在种相关性但描述的集合特性并不相同的族多重分形奇异谱函数。经过试验确定了，等几个不同测度的修正方法。假设为个区域，表示点的灰度，测度定义如下二〇〇年六月七日星期多重分形的图像边缘提取方法步骤如下指数的计算指数可以表示图像的局部奇异性，定义为方形区域，定义其中心点为，则该点的指数。的选取直接与所反映图像的奇异性范围有关......”。

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——“.....在上步中计算出了的奇异性指数，可以算出的最大值和最小值，即和。将划分成个区域。每个区域用表示，可得到。对于每个，计算该区域的中心点值，用该值代替区域中其他点的值，然后求出。计算出值之后，接下来就是提取能够充分反映图像边缘信息的值。上述多重分形提取图像边缘的方法还只是种通用方法，只要能够计算出每个像素点的奇异性指数就可以提取出图像的边缘。在该方法中提到的四种测度，到底用哪个要视情况而定。二〇〇年六月七日星期基于多重分形的图像分割在完成图像的预处理后，接下来我们仍然采用边缘检测分割法进行图像处理。边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。边缘总是以强度突变的形式出现，可以定义为图像局部特性的不连续性，如灰度的突变，纹理的图像等。边缘常常意味着个区域的终结和另个区域的开始。图像的边缘包含了物体形状的重要信息......”。

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——“.....灰度边缘是灰度不连续的结果这种不连续常可利用阶和二阶导数方便的检测到。在对图像进行分割时，采用多种算子对图像进行分割。实验结果灰度直方图灰度图像二〇〇年六月七日星期算子分割后的图片算子分割后的图片算子分割后的图片二〇〇年六月七日星期实验结果分析对于本次采用的三种测试算子，分别是算子，算子，算子。对于三种算子的实验现象，从视觉效果上来看，以算子最好，边缘信息丰富，集合保留了边缘所有的边缘点，而且边缘清晰，连续性好。算子，其分割图像中所含有的费边缘点较少，而且主要边缘大部分被保留，但还是去掉了很多真边缘点。算子的分割的图像中虽然集合没有费边缘点，但是边缘的连续性较差，从视觉上来看图像显得很杂乱。本章小结本章主要介绍了多重分形在图像处理图像分割中的应用。对于常用的图像处理技术，如去噪，边缘检测提取等都应用了基于多重分形理论的算法......”。

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——“.....为我提供丰富的材料，指导我完成毕业设计。感谢各位答辩组的老师，在百忙中抽出时间来指导我们的毕业答辩。感谢各位代课老师和辅导员，四年中无论在学习上还是生活上，都给予我帮助和鼓励。感谢自动班的同学们，特别是的全体室友们，我们起走过的日子，我感觉充实又快乐。感谢实验室里和我起挥汗如雨的哥们，无论我身在何方，我都会记得曾经起并肩作战的你们。感学西安邮电大学，在这四年里，所经历的切，无论我走到哪里，这里都会是我生命中不可或缺的回忆。最后，再次感谢大家......”。