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——“.....请注意，对于找维空间中任意处任意点的最近点，的算法是种通用算法，而在我们的算法中查询点必须是点云中的点，以便利用超面积的平移增量。快速递进式搜寻的时间复杂度该算法的执行时间的取决于利用小超矩形确定个点周围邻近点时的查询次数。我们称这种查询为高效查询，我们针对各种三维模型点云的图像和在多维空间里没有几何图像的点云进行了实验即随机分配点，还观察到当邻近点尺寸大于时的有效搜寻点占总的搜寻点几乎是以上，这里定义为点云中的每个点到其最近点距离的平均值。实验中不需要将每个点的所有邻近点都列出，只需每个点近距离内很少的邻近点就能有效地找出所有点的邻近点。如图我们在中执行算法和在中执行最新的图书馆，将两者的结果进行比较，得到的结论是如，每个点的最近邻近点和总共执行的次数在图中都有体现。在我们的实验中，通过图书馆找到的最近点的数目调整之后他们在个以为半径的球体内，再来看......”。

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——“.....有两种不同的方法解决这个问题种方法是在广泛使用邻近点迭代的算法的时，将和的距离最小化，另种是选出和的共同的显著特征。对于后种算法，种常见的方法是将点云中的每个点都赋给个几何结构描述参量，然后利用描述值匹配相容点。因此，基于特征的方法是只需少量的对应点就可以进行最优的转变。基于特征的方法相对于以为基础的算法的主要优点是没有必要为了找出对应点对而去查找全部的点云。因此，冗余点或者不相干点如异常值点，或者没有对应点的点都不会对拼接造成直接的影响。拼接过程是与点云的初始排列顺序无关。主要的缺点是点云必须具有明显的特征。即便如此，如果这些点云包含有噪声和异常值，找出这些点云的共同的明显特征也是是相当具有挑战性的。在般情况下，基于特征的方法比为基础的方法速度慢。我们提出了个新型基于特征的拼接方法......”。

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——“.....我们的方法并不局限于三维问题，还可以有效地解决多维问题。对于点云点云不定都是表示平面的基本几何结构不进行假设。本文的主要贡献可分为三种我们提出了个新型四步的特征选取方法。我们的方法能够提取待拼接点云的相容特征，即使利用低区分能力的几何描述参量，我们的这种方法也可以提取带拼接点云中的相容的特征。我们证明了利用提出的方法简单的几何描述参量也是行之有效。我们提出的新型算法能够有效地确定点云中全部点的局部邻近点。在我们的研究中，用这个算法找到个点的邻近点，以计算其几何描述参量，但是这个通用算法也可以很容易地使用在其他的应用中。我们提出的新型算法，其可以在待拼接点云中寻找对应点，它的效率高并且对于异常值具有稳固性。事实上，我们证明，在点云中噪声的水平不高时，这种算法可以单独应用而不依赖于上述提出的四步特征选择方法......”。

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——“.....我们是致力于找出点周围的局部邻近点而不只是找出最近的点。因此，取值的大小决定了可以找到的局部邻近点的数目，增大，在中的点数目增加，同时计算交集时的运算次数增加。因为在最坏情况下，计算所有交集的运算次数是，如果值很小，那么对所有交集的操作效率会很高。例如，如果，对于每次的交集运算最多只需比较五次。针对搜寻局部邻近点，我们扩充下的算法，观察到如果和两点之间的距足够小，的大多数邻近点也是的邻近点图。如图和所示，这些点在超矩形中但并不在和的超范围重叠区域内，如果中元素的数目很少，的算法可以有效地在这些小矩形中确定这些点图中和之间的区域和图中和中的区域，然后，在节中所讨论的交集的运算都可以很有效的进行。所以，旦的邻近点确定了，就可以利用超方格中从到的平移增量来找出的邻近点，请注意，在小矩形限制下，可以很容易通过访问邻近点的个元素分类而得到这些的点的维数，并且不需要任何的编码搜寻......”。

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——“.....提出的描述参量计算效率高，但对噪声非常的敏感。对于各种三维模型的描述参量值的分布如图所示。图每个模型的描述参量值分布绿色的颜色表示描述参量值低，而红色表示高值。每种模型附近的小盒子代表邻域的大小，并且用于对每个点的描述参量值的计算。请注意，该模型的大小不按比例。计算描述参量为了计算个点的描述参量值，我们必须确定它的局部邻近点，解决这个问题的常用方法是用最近邻近邻搜索算法。算法将搜索空间分割成子空间而提高了搜寻效率，如树是常用于查询中，然而，当邻域较大时，精确的查询变得不可思议地慢。此外，该算法的时间复杂度随着维数呈指数增长，这些算法和数据结构通常设计成可以找到任意维空间中的任意点的，但关于点云的计算机图形学的许多搜寻问题例如简化表面特征点提取形状描述参量的计算表面法线估计需要确定点云中每点的局部邻近点，而不是在三维空间中寻找任意点局部邻近点。因此......”。

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。——“.....我们的方法并不局限于三维问题，还可以有效地解决多维问题。对于点云点云不定都是表示平面的基本几何结构不进行假设。本文的主要贡献可分为三种我们提出了个新型四步的特征选取方法。我们的方法能够提取待拼接点云的相容特征，即使利用低区分能力的几何描述参量，我们的这种方法也可以提取带拼接点云中的相容的特征。我们证明了利用提出的方法简单的几何描述参量也是行之有效。我们提出的新型算法能够有效地确定点云中全部点的局部邻近点。在我们的研究中，用这个算法找到个点的邻近点，以计算其几何描述参量，但是这个通用算法也可以很容易地使用在其他的应用中。我们提出的新型算法，其可以在待拼接点云中寻找对应点，它的效率高并且对于异常值具有稳固性。事实上，我们证明，在点云中噪声的水平不高时，这种算法可以单独应用而不依赖于上述提出的四步特征选择方法......”。

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——“.....高振艳，钟约先，曹起骧，曹康，鹿勇投影光栅相位法三维曲面的光学检测技术光学学报朱春红三维扫描系统中点云的拼接及其后处理东南大学硕士学位论文，附录种新型基于稳定快速刚性的重叠点云拼接方法摘要我们提出了个新型基于特征的拼接方法，这种方法能够在噪声和异常值的影响下高效地将重叠点云进行刚性拼接。这种建议的拼接方法不依赖于初始位置和重叠点云的排列方向，并且无需对他们的基本几何结构提出假设，在这个过程中，我们定义了个简单而有效的几何描述参量，对于解决同个问题，新型的搜索算法优于现有的大多数邻近搜索算法，在刚性转换的条件下，这种新型算法基于欧氏距离的不变性在重叠点云中寻找对应点。关键词三维拼接特征提取距离不变量几何描述参量邻近搜索引言以点为基础的三维物体表示正在成为计算机图形学的新标准......”。

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——“.....例如曲面对噪声非常的敏感，这样就不能广泛地用来解决拼接问题。描述参量可以把点周围的区域分割成很小的部分，如三维谐波点区域，或旋转图像常用于物体拼接。虽然这些多值描述参量对点周围的局部地区提供了详细的描述，但是通过计算和比较多值描述参量来选出点云中的特征点还是需要非常繁琐的计算的。基于这些原因，低维描述参量如表面变量整体体积相对于高维的描述参量，常常成为解决拼接问题的首选。我们提出了个新的低维描述参量，它比起现有的计算起来非常简单，但它的分辨能力较低。我们的目标是要表明，四步特征选择方法可以弥补其分辨能力较低的劣势。描述参量提出的描述参量是点和其周围相邻点质心之间的距离。这里，代表的是在周围的区域中邻近点的数目，邻域都可以用超平方，超范围等来定义。请注意，如果在个轴对称的超范围中来使用......”。

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——“.....我们所提出的算法在下节利用这个理论来有效地查找点云中的每个点的局部邻近点，它是最初由等人提出的算法的扩展。计算点的局部邻近点在下面的部分，我们首先介绍等人提出的算法。详情参考该文章的相关文献。在节中，我们说明了如何扩展此算法来找到点云中每个点的局部邻近点，而不只是找到它的最近的点。我们把这种新的算法叫做快速渐进式搜索。利用的算法进行邻近点搜索对于在很小的超方格中搜索搜寻点的最近点，算法的基本思想是限制搜寻空间，搜索空间以为中心大小为，如图。根据其在每个维度上的坐标，可以得到这些点的初始排列顺序，通过这些排列顺序这种思想得以实现，然后有顺序地进行编码搜索来确定空间的边界。接者，在这些小的超空间中搜索的最近点。指数函数中的每个点都是维的，使得它在超范围的限制下包含的点由个数构成，然后在这个区域内列出的的交集就可以找到这些点，所以交集的复杂度至多为......”。