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——“.....因此图像中的每个像素点都有个对应的背景值，在段时间内这个值比较固定。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每点的背景值。这是下步运动点团提取的基础。在运动点团提取中，背景提取这步提取出来的背景图像将作为参考图像，每帧图像都要与背景图像作差，把背二〇五年五月十日星期景去除，以得到运动点团前景。因此，这步提取出的背景图像的好坏将直接影响到之后每帧的运动点团提取的质量。背景会随着时间的变化而发生变化，例如光照变化导致背景亮度色度变化运动物体停止运动成为背景的部分又如背景的部分运动起来成为运动前景等。因此背景需要不断更新，而背景的更新般需要运动前景的信息，所以背景的更新将在第四章讲述。本章讲述背景初始化的方法，即在没有运动前景的任何信息的情况下提取背景图像，输入是视频图像序列，每帧图像都包括运动物体和静止景物，输出是只含静止景物的背景图像。第节讲述原始彩色图像的背景提取......”。

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——“.....还有种运动跟踪的方二〇五年五月十日星期法在当前运动点团邻域搜索匹配下帧中的运动点团，这种方法不需要提取运动点团的位置和大小，可以称之为基于像素的运动跟踪，然而图像的像素数量是很大的，这种像素点搜索匹配的方法所需的时间远远多于我们的方法，因此我们没有采用这种像素点搜索匹配的方法。第七章讲述运动物体层的运动跟踪。首先，介绍了卡尔曼滤波器，其可以用于运动跟踪，但其存在些问题，由卡尔曼滤波器启发，本文提出了种基于预测的运动跟踪方法，其实质是种简化的卡尔曼滤波器，很好的解决了卡尔曼滤波器存在的问题。我们做了很多实验验证了此算法的健壮性。这章还比较了基于边缘图像的运动跟踪与基于原始的彩色图像的运动跟踪的效果，指出了基于边缘图像的运动跟踪差于基于原始彩色图像的运动跟踪的原因。图二中虚线框的步骤，是物体运动跟踪之后可以继续进行的后续步骤......”。

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——“.....因为同采样率下不同方法需要的实际处理时间不相同。在处理时间定的情况下，越大的方法越好。因此，结合表二和表，得到不同方法的随处理时间变化关系图。实验数据不同方法的随处理时间变化关系图如图十九。二〇五年五月十日星期图十九实验数据不同提取背景的算法与处理时间关系图将图十九中横坐标，区间部分作局部放大，得到图二十。各提取背景算法与时间关系图时间基于均值改进的基于均值基于中值滤波基于共同区域二〇五年五月十日星期图二十实验数据不同提取背景的算法与处理时间关系图局部实验数据二不同方法在不同采样率下得到的背景的图像与标准背景图像比较的见表三。采样率基于均值改进的基于均值基于中值滤波基于共同区域表三实验数据二不同方法得到的背景与标准背景图像比较的实验数据二不同方法的随处理时间变化关系图，如图二十......”。

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——“.....因为视频中的个像素对时间峰值信噪比的计算公式如下其中，对数中分子的表示像素灰度最大的差值，在级灰度中，这个最大差值是对数中分母的是图像的像素总数，表示两幅图像中的个像素，整个分母表示两幅图像的所有对应像素的差的平方的平均值，如果是彩色图像，对应像素的差的平方用对应像素矢量的分量的差的平方和除以计算。可以看到，当两幅图像越接近，对数中的分母就越小，峰值信噪比就越大当两幅图像差别越大，对数中的分母就越大，峰值信噪比就越小。极端情况，当两幅图像样时，峰值信噪比为无穷大两幅图像差别最大时，峰值信噪比为。我们就以峰值信噪比衡量两幅图像的相近程度，峰值信噪比越大，图像越接近。实验数据不同方法在不同采样率下得到的背景的图像与标准背景图像比较的见表二......”。

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——“.....在背景提取的时候可以同时获取关注区，之后的处理就集中在关注区中，这是减少图像像素数，减少处理时间的好方法。第五章讲述了关注区的提取方法和利用关注区数据计算道路繁忙度的方法。前面讲述的处理方法都是基于图像像素的，属于图中的图像像素层，这层处理的结果是运动点团二值图像，代表运动前景像素，代表背景像素。接下来到了运动点团层处理。第六章讲述运动点团层的处理。首先是对运动点团二值图像做数学形态学处理，去除微小的噪声物体。然后提取运动点团的位置和大小。提取运动点团的位置和大小有多种算法，第六章比较了不同的算法，并且提出了改进算法，改进算法更适合运动目标检测和跟踪。第六章还讲述了运动点团层的运动跟踪，并指出了其存在的几个问题，为解决这些问题，必须在运动点团层上增加运动物体层见图，从而引出了第七章。另外，在运动跟踪时，我们是先确定帧图像中所有运动点团的位置......”。

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。——“.....这是因为要找到更多的共同区域，就需要更高的采样率。从提取出来的背景图像的人眼视觉效果来说，基于共同区域的算法的背景图像最不平滑。基于中值滤波的背景提取算法，只是取排序中位于中间的元素作输出，舍弃掉了其他元素，没有充分利用其他元素的信息，并且排序比较耗时，因此基于中值滤波的背景提取算法不是很好的算法。效果最好的算法是改进的基于均值的背景提取算法。综上所述，对于秒的视频图像序列，采用每秒帧的采样率，使用改进的基于均值的背景提取算法，不到秒就可以得到优秀的背景图像。而背景提取对实时性本来要求就不高，不需要像物体运动跟踪那样对所有输入帧都进行处理，这种方法完全能达到应用的要求。视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现软件功能概述能够对监视区域内的路段上通过车辆的数目进行标实时计数。能够对监视区域内的运动车辆进行实时速度测量......”。

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——“.....区间部分作局部放大，得到图二十二。图二十二实验数据二不同提取背景的算法与处理时间关系图局部从图二十和图二十二这两组实验数据的结果中，我们可以得到以下结论并不是采样率越高处理时间越长，就越高。不同的方法在秒之各提取背景算法与时间关系图时间基于均值改进的基于均值基于中值滤波基于共同区域各提取背景算法与时间关系图时间基于均值改进的基于均值基于中值滤波基于共同区域二〇五年五月十日星期后，尽管采样率不同，但值都基本不变了。这是因为不同的图像帧区别只在于运动前景不同，背景是相同的，因此不同图像帧之间存在着信息冗余，增加采样率，只会增加处理时间，不会增加，也即不会提高背景提取的质量。也就是说，在背景提取的时候，我们不需要很高的采样率即可得到不错的背景图像。基于均值的算法是效果最差的算法，因为其只是简单的平均，没有做更多的处理......”。

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——“.....没有对这些后续步骤做更多研究，在这里做简单说明运动物体真实速度获取的目的是把运动跟踪得到的物体在图像二维坐标下的速度转换成真实空间三维坐标下的速度，其涉及到摄像头标定车型车牌识别道路事件检测是将运动跟踪得到的车辆和道路数据作进步的处理，以得到诸如车型车牌车辆是否闯红灯车辆是否超速等等，其涉及到很多研究方向，如模式识别等。我们研究运动目标检测和跟踪使用道路交通作为实验场景。我们对多组实验数据进行实验，每组实验数据是段彩色的视频图像序列，所有实验视频数据的分辨率都归到像素。下文所说的实验数据是交通管理部门摄制的秒道路视频，图三是其中的帧实验数据二是我们用数码相机到天桥上摄制的秒道路视频，图四是其中的帧。二〇五年五月十日星期图三实验数据的帧图像图四实验数据二的帧图像背景提取背景提取是在视频图像序列中提取出背景。背景就是场景中静止不动的景物......”。

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——“.....再对灰度图像序列提取背景第节讲述边缘图像的背景提取先对彩色图像提取边缘，再对边缘图像序列提取背景，这是考虑到为将运动前景和静止背景分离，边缘信息起到的重要作用。彩色图像的背景提取原始彩色图像的背景提取，基本思想是，图像中的个像素按时间抽样，其作为背景像素的时间比作为运动前景的时间长，即其作为背景的概率比作为前景的概率大，而且背景和前景在颜色上和亮度上都有很大不同。这是因为，对于固定场景，运动物体在运动，其转瞬即逝，大多数时间我们看到的都是静止背景，因此图像上个像素点作为前景的时间相对作为背景的时间短得多而且，运动物体和静止背景在色彩上有明显区别，人能轻易分辨出前景物体，即使在张静止图像上。不论何种方法，都是基于这个思想。下面分别讲述不同方法。各个方法的实验对比分析在第节......”。