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——“.....仍存在丢失原始图像中些边缘信息的问题，且计算复杂度高，无法应急遥感影像拼接中快速处理需求。影像融合技术目前还没有建立起统的融合数学模型。影像融合涉及到复杂的融合算法概念实时影像数据库技术和高速大吞吐量数据处理等软硬件支撑技术。因此，影像融合还有许多亟待解决的问题，如用小波变换对影像进行分解时，如何确定合适的分界层次如何根据影像特征，选择合适的小波基，减少处理过程中信息丢失等。万方数据绪论存在的问题与不足国内外大量学者在影像拼接方面已取得定的研究成果，但随着空间遥感技术的发展，应急遥感影像数据逐步增大，加之测绘应急保障服务所需快速实时性要求，现有遥感影像拼接算法仍存在如下问题在批量序列影像拼接中，拼接处理速度亟待提高，而且计算内存消耗很大，尤其是采用算法进行影像匹配时，耗时相当长，且算法本身还存在很多改进的地方序列影像拼接中累积误差的传递，影像数量越多，累积误差积累越快，导致拼接后的影像会发生严重变形......”。

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——“.....研究意义在应急地理信息系统“遥感影像数据处理”模块，高效快速的对灾后影像数据进行配准拼接获得大视野的灾区全貌图，为政府应急减灾部门提供决策支持，是测绘应急工作中的关键环节，。但特征匹配算法和多频带融合算法本身是项计算复杂度高较耗时的作业，消耗时间会随着影像数据量的增大呈现级数增长，传统的影像拼接算法效率严重制约了其在应急减灾中的应用，。近几年随着并行计算的兴起，架构快速发展并不断完善，其强大的浮点计算能力和密集并行计算能力，为提高影像拼接算法效率提供思路。它的运算效率已经远远超过，可以极大的缩减海量影像数据处理时间，吸引很多学术界和产业界的学者注意。遥感影像数据量随着遥感技术的提升不断增大，处理大规模影像数据时对计算机的计算能力及带宽存储性能等都有较高要求因此利用高度密集的并行计算能力进行影像拼接算法的研究采用并行处理影像拼接关键算法，改变现有的作业方法，对于提升拼接系统整体处理效率......”。

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——“.....的性能越来越强大，其可编程架构也越来越完善，计算图形处理的速度和图形质量也得到极大提高。图和设计架构图万方数据硕士学位论文基于的遥感影像拼接技术研究作者刘冬冬导师孙亚琴副教授中国矿业大学二四年五月万方数据中图分类号学校代码密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于的遥感影像拼接技术研究作者刘冬冬导师孙亚琴副教授申请学位工学硕士学位培养单位环境与测绘学院学科专业地图制图学与地理信息工程研究方向影像拼接答辩委员会主席张海荣评阅人二〇四年五月万方数据学位论文使用授权声明本人完全了解中国矿业大学有关保留使用学位论文的规定，同意本人所撰写的学位论文的使用授权按照学校的管理规定处理作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者须授权所在学校拥有学位论文的部分使用权，即学校档案馆和图书馆有权保留学位论文的纸质版和电子版，可以使用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文为教学和科研目的......”。

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——“.....且具有旋转不变性尺度不变性的特征提取算法。目前已有很多学者将算法用于遥感影像匹配研究并取得较好的成果，如贺经纬将改进的算法用于影像的配准林晓帆使用算法进行多元遥感影像万方数据硕士学位论文的配准，且获得了较高的匹配精度。但算法应用在无人机影像配准上仍存在定问题，如算法通过阈值调节可以控制提取特征点的数目，但是针对分辨率很高的影像，阈值的调节严重影像了的匹配速度，而且所提取的特征点分布不均匀，纹理丰富的地方明显较多，纹理不清晰的地方则表现较少，从而不能满足影像拼接的要求。影像融合也是影像拼接的关键步骤。在序列影像几何配准后，影像的接边处会出现多张影像同时存在相同区域的现象，在重叠区域采用定的融合算法将各影像数据中包含的信息有机结合起来，消除明显的拼接缝，提高结果影像质量。如果融合算法处理不好就会出现模糊或“鬼影”现象，因此选择合适的融合算法消除拼接缝亦是影像拼接成败之关键。遥感影像融合的算法很多......”。

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——“.....具有非常重要的意义和研究价值。万方数据绪论国内外研究现状及存在问题影像拼接关键技术研究影像拼接就是将多幅相互间存在重叠部分的影像序列进行空间匹配配准，经过定算法重采样融合，形成幅包含各影像序列信息的宽视角场景的完整的高清晰的新影像的过程，。主要包括影像匹配配准影像融合两个关键步骤，。影像匹配就是确定相邻两张影像同名点的位置，是影像拼接算法的核心问题。目前针对影像匹配，国内外大量学者已经提出了很多匹配算法，并且直有学着提出新的算法或改进现有算法来提高匹配精度，主要是基于特征的匹配算法。数字相关匹配算法是应用很广泛的经典算法，具有原理简单，精度高易于操作等优势，而被作为亚像素定位技术中的种常用算法。但是目前在无人机影像匹配中，由于无人机平台本身的不稳定，所获取的影像存在旋转变换和尺度变换，单独使用数字相关的方法基本无法完成序列影像的匹配。算法是于年提出，并在年进行了完善并在论文中进行详尽介绍，其是种基于特征的匹配算法......”。

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。——“.....另外，根据有关法规，同意中国国家图书馆保存研究生学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书。作者签名导师签名年月日年月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文基于的遥感影像拼接技术研究，是本人在导师指导下，在中国矿业大学攻读学位期间进行的研究工作所取得的成果。据我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，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结果由本人承担。学位论文作者签名年月日万方数据论文审阅认定书研究生刘冬冬在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格在我的指导下完成本学位论文，经审阅，论文中的观点数据表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审......”。

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——“.....研究如何减小拼接累积误差，使拼接效果更优非常重要在应急救援应用中，采用复杂度高的融合算法能保持较高的拼接质量，但耗时较久不能达到快速处理能力，采用复杂度低的融合算法，能快速获取结果影像但拼接精度较差无法进行受灾判读解译，。改进现有融合算法计算速度在应急救援中极为关键。通用计算发展研究随着移动互联网和物联网的快速发展，迎来大数据时代，使得计算机快速处理大规模高密集数据的能力遇到瓶颈。而伴随着并行计算的高速发展，专为计算密集型高度并行化的大规模计算而设计成为学者的研究热点，作为的协处理器，其强大的并行计算能力已得到学者的研究验证。与以往基于解决方案相比，基于开发的并行系统不仅能在性能上有巨大的提升，而且在开发成本和开发周期上也具有非常强的优势，。专为计算密集型高度并行化的大规模数据计算而设计，与的设计相比计算单元明显增多，而其缓存和控制单元较少，因此的数据处理速度大于，而逻辑和流程处理能力不及，。如下图。到目前为止......”。

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——“.....且当影像存在仿射变形视角变化噪声以及光照变化的情况下依然具有较好的匹配结果。目前他已经广泛应用于目标识别立体匹配蚁穴土相匹配无人机影像匹配等诸多领域，短短几年内，已有上千学者来探讨和研究算法。算法解决了影像匹配存在旋转仿射变形尺度变换等难题。但是算法的复杂度高，计算耗时，占用内存大，尤其是处理分辨率高的遥感影像时，速度较慢，并且随着影像数据量的增大，耗时成倍增加，。国内外大量学者针对不同的应用领域提出了的改进方法，如柯涛等提出利用核线约束进行特征匹配，在定程度上加快了匹配速度，并会只产生相对较少的误匹配点鲁恒等通过实验得到了用无人机影像处理的最优高斯核尺寸，克服了传统固定高斯核的缺陷，不但增加了匹配点数量，还缩减处理时间。是由等人提出的种全新的具有尺度不变性旋转不变性的特征点检测和描述方法可理解为的改进算法，使用了积分图像和箱式滤波器......”。

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——“.....像素级融合中的算法主要有有变换法主分量分析法和小波变换等。从大量学者研究成果中评价变换融合算法只能而且必须同时对个波段进行融合操作，并且其扭曲了原始多光谱影像的光谱特性而产生光谱退化融合算法分析的输入影像必须含有两个及两个以上波段，融合后的影像空间信息突出而色彩信息减弱。与传统的数据融合方法如等相比，小波变换融合算法不仅能够针对输入影像的不同特征来合理选择小波基和小波变换的次数，而且在融合操作时又可以根据实际需要来引入双方的细节信息，从而表现出更强的针对性和实用性，融合效果更好。基于小波变换的图像融合算法，首先对源图像进行正交小波分解，得到表示低频信息水平方向信息垂直方向信息和对角方向信息的个子图像再将低频子图像进步分解成个子图像。然后在变换域上进行特征选择，创建融合图像，最后通过逆变换重建融合图像。虽然小波变换融合算法效果较好，融合结果影像质量高......”。