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——“.....阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择,因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。图像分割是图像处理中的重要问题,也是计算机视觉研究中的个经典难题。阈值法是种简单有效的图像分割方法,它用个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分,认为属于同个部分的像素是同个物体。阈值法的最大特点是计算简单,在重视运算效率的应用场合,它得到了广泛的应用。通过这次的课程报告，我对数字图象处理有了更深层次的认识，对数字图象处理这门课程也越来越感兴趣了，在做报告的过程中我也遇到了很多困难，但是在同学和老师的帮助下解决，对我今后学习数字图象处理肯定会有很大的帮助作业。参考文献陈书海傅录祥实用数字图像处理，科学出版社,高永英张利吴国威种基于灰度期望值的图像二值化算法中国图形图像学报版吕俊哲图像二值化算法研究及其实现科技情报开发与经济,马义德,戴若兰,李廉种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法通信学报章毓晋图像分割评价技术分类和比较中国图形图像学报,著......”。

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——“.....王蕾图像分割的阈值法综述系统工程与电子技术季兵,邓善熙最优阈值法检测可靠性分析附录主要源代码基于灰度直方图的阈值选取图像分割代码是个内部函数表示灰度值的象素的个数求出图象象素总数表第个灰度级出现的概率画直方图开始利用阈值法分割图像寻找阈值基于最大熵的阈值分割源代码,的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进步分析识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。图像阈值分割技术研究背景意义阈值分割的优点是计算简单，运算效率较高，速度快。全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动态阈值分割法。另方面，这种方法只考虑像素本身的灰度值......”。

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——“.....因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。正文阈值分割的基本概念图像阈值化分割是种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行个划分，得到的每个子集形成个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有致的属性，而相邻区域布局有这种致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取个或多个阈值来实现。阈值分割法是种基于区域的图像分割技术，其基本原理是通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类常用的特征包括直接来自原始图像的灰度或彩色特征由原始灰度或彩色值变换得到的特征设原始图像为按照定的准则在，中找到特征值......”。

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——“.....分割后的图像为,若取黑,白，即为我们通常所说的图像二值化。般意义下，阈值运算可以看作是对图像中点的灰度该点的种局部特性以及该点在图像中的位置的种函数，这种阈值函数可记作，式中是点，的灰度值，是点，的局部邻域特性根据对的不同约束，可以得到种不同类型的阈值，即点相关的全局阈值，只与点的灰度值有关区域相关的全局阈值，与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关局部阈值或动态阈值，与点的位置该点的灰度值和该点邻域特征有关所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关方法也叫做基于点的方法和上下文相关方法也叫做基于区域的方法根据对全图使用统阈值还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法和局部阈值方法，也叫做自适应阈值方法另外，还可以分为双阈值方法图这是原始图的直方图这是经阈值法分割图像处理后的图结果分析阈值分割最简单的方法就是直方图观察法。基于灰度阈值的分割方法，其关键是如何合理的选择阈值。直方图观察法是通过人眼的观察......”。

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——“.....在分析图像直方图的基础上，选择出合理的阈值。也可以在人工选择出阈值后，根据分割的效果，不断地进行交互操作，从而选择出最佳的阈值。由单阈值分割图像可以看出，单阈值分割出来的图像与原图像大体致，在图像提取质量要求不是很高时，由于其实现起来简单，易操作，因此还是比较理想的选择。然而在图像提取质量要求比较高的场合，单阈值分割显然不能满足要求，此时需要更好的方法，比如迭代法，均匀性度量法，类间最大距离法，最大熵法，局部阈值分割法，等等。鉴于时间有限，这里只选择局部阈值分割法。阈值分割对于图像较复杂的场合，在阈值分割时能得到较好的图像提取效果。基于最大熵的阈值分割实现八十年代以来，许多学者将信息熵的概念应用于图像阈值化，其基本思想都是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵，根据假设的不同或视角的不同提出不同的熵准则，最后通过优化该准则得到阈值。通过使后验熵的上限最大来确定阈值，此方法又称为熵方法。基于最大熵的阈值分割方法的描述通过对常用直方图谷点阈值选取算法以及信息熵的研究......”。

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。——“.....该算法不依赖于人的主观参与，利用计算机自动选取最佳阈值。众所周知，熵是图像统计特性的种表现形式，反映了图像包含信息量的大小。因为对于绝大多数图像来说，不管采用何种分割算法，般分割后图像熵值越大，说明分割后从原图得到信息量越大，分割图像细节越丰富，因而总体分割效果也应越好。以下是对原始图像进行计算机仿真对比实验原始图的直方图经阈值法分割图像处理后的图结果分析实验结果表明本文提出的基于最大熵的自动图像阈值选取分割算法分割效果要明显优于传统基于直方图的阈值分割算法，分割效果良好。首先由于图像的灰度分布往往不是很均匀，并且图像背景也很有可能受到噪声影响，从而使图像的直方图存在多个且不明显的谷值,在这种情况下要得到合理的图像分割阈值是十分困难的另外，常用的确定谷值的方法是先做直方图，然后人工找谷点，因为直方图往往参差不齐，很难找出理想的谷值。本文提出的最大熵阈值分割算法要优于常用的直方图阈值选取算法，并且分割结果要好于采用数学期望法得到的结果......”。

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——“.....在离散域里求取数学期望本质上就是求取了图像的灰度平均值，因此该方法本身具有自身的不足。但与经典的分割算法相比，本文算法又有所不及，但本文所提的方法运算复杂度稍低，且运算时间较短。基本全局门限算法实现阈值分割，实现基本全局门限算法描述选择个门限的初始估计值调用门限处理的函数对图像进行第次门限处理，计算新的门限值，具体实现如下用估计值分割图像，生成两组像素,组由所有灰度值大于的像素组成，组由所有灰度值小于等于的像素组成对这两组像素分别计算其平均灰度值和计算新的门限值判断新的门限和多阈值方法。阈值分割方法的分类全局阈值法指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。由于局部阈值法中仍要用到全局阈值法......”。

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——“.....根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为三大类基于点的全局阈值方法基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。基于区域的全局阈值方法对幅图像而言，不同的区域，比如说目标区域或背景区域，同区域内的象素，在位置和灰度级上同时具有较强的致性和相关性。局部阈值法和多阈值法局部阈值动态阈值当图像中有如下些情况有阴影，照度不均匀，各处的对比度不同，突发噪声，背景灰度变化等，如果只用个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。有种解决办法就是用与象索位置相关的组阈值即阈值使坐标的函数来对图像各部分分别进行分割。这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值，此方法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。本文对基于对图像阈值分割技术的理解......”。

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——“.....阈值分割的种处理算法基于灰度直方图的阈值选取图像分割实现直方图给出了图像中各个灰度级再图像中所占的比例。图像分割的目的在于将图像中的前景从背景中提取出来，而前景与背景的灰度值有差距，这个差距在直方图中表现出来就是直方图上会出现个谷底值，如果我们将这个谷底所对应的灰度值作为阈值，那么就可以将前景从背景中提取出来，可惜往往这个谷底不是很明显，不过这是阈值选取的最基本的方法。基于灰度直方图的阈值选取方法描述对灰度图像的阈值分割就是先确定个处干图像灰度取值范围之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类这两类象素般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的从该方法中可以看出,确定个最优闭值是分割的关键现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像本身的特点,可分为全局闭值法局部闭值法......”。