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——“.....该方法是使用高斯操作者对滤波操作，使用拉普拉斯边缘检测，即所谓的算法。该算法的主要思路和步骤如下滤波就是对图像,做平滑滤波，选取对应的滤波函数为高斯函数，即重庆邮电大学本科毕业设计论文,其中是个圆对称函数，其平滑的作用是可通过来控制的。将图像,与,进行卷积，可以得到个平滑的图像，即,增强对平滑图像,进行拉普拉斯运算，即,检测该准则由第二衍生物的图像获得的是零点点，通过取点的第导数。这种方法是用高斯卷积滤波器的第图像，从而平滑图像，减少了噪声，噪声隔离，滤波，和更小的结构。但由于图像的扩大边缘平滑，所以与局部梯度边沿检测器将仅考虑那些最大值点。这可以通过使用过零的二阶导数来实现。二阶导数近似的二维拉普拉斯函数，因为它是种操作者。在实践中，为了防止边缘检测不明显，应该选择第导数大于零点作为边缘点的阈值大。由于对平滑图像进行拉普拉斯运算可等效为,的拉普拉斯运算与,的卷积，故上式变为,式中称为滤波器，其为,这样就有两种方法求图像边缘对图像和高斯滤波器做卷积运算......”。

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——“.....最后做过零判断。先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，再与图像做卷积运算，接着做过零判断。拉普拉斯算子对图像中的噪声非常敏感。它经常被用于制造双像素边缘，也不提供边缘方向信息。以其他算子相比，边缘检测算子更好，模板的高斯拉普拉斯算子如下图所示重庆邮电大学本科毕业设计论文图高斯拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子在边缘检测过程中达到了很高的精度，其原理是它将高斯算法和拉普拉斯算法结合起来，对图像进行滤波，不仅可以消除噪声，还能进行边缘检测。六边缘算子边缘检测的基本思想步是发现在图像有个局部最大值梯度像素。图像的边缘检测必须满足两个条件第，我们必须有效地抑制噪声，其次，尽可能精确的边缘位置。改进边缘检测对边缘的敏感性，也增强了对噪声的敏感性。算子是种性能很高边缘检测算子，它广泛用于许多图像处理领域。从本质上讲，它不仅仅是简单的梯度计算来确定个像素是否边缘点，在决定是否个像素是当前边缘点，需要考虑其他像素的影响，这不是个简单的边界跟踪，寻找边缘点，根据当前像素和像素来确定。它把边缘检测的问题转换为检测函数极大值的问题。其基本思想是先对处理的图像选择定的滤波器进行平滑滤波......”。

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——“.....对平滑后的图像处理后，得到最后的边缘图像。下面给出判断边缘检测算子优劣的三个标准信噪比准则在保证不漏检又不误检的情况下，尽可能使输出的信噪比最大。信噪比值越小，提取的边缘效果越低定位精度准则为了得到高精确度的图像，需要检找到边缘点与实际边缘最近的位置单边缘响应准则应对每个边缘点是独无二的。每个真正的边缘对应于边缘点检测和个接个，得到个像素的边缘宽度。基于上述准则，导出了使用功能推导方法的边缘定位精度和信噪比的产品组成个表达式，该表达式类似于高斯函数的重庆邮电大学本科毕业设计论文导数，这是这个函数的最佳逼近。算子的算法分为个步骤图像滤波计算图像的梯度抑制非最大点搜寻边界的起点跟踪边界。边缘检测基本原理算子实际上是种滤波器，其既有消除噪音的功能，还有边缘检测的能力。其原理是运用高斯函数在方向上的阶导数作为滤波器来去除噪音，接下来在滤波后的图像中分析图像的梯度，用以确定图像梯度的最大值。边缘检测算法处理平滑的图象高斯滤波器计算梯度的幅值和方向抑制梯度幅值的非极大值连接边缘双阈值算法。其数学描述如下二维为高斯函数为,在方向上是......”。

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——“.....▽是梯度矢量。将图像,与作卷积，同时改变的方向取得最大值时的就是正交于检测边缘的方向。,,重庆邮电大学本科毕业设计论文,反映了图像,点处的边缘强度，是图像在,点处的法向量。梯度是不足以确定唯的边缘，所以要保证边缘，你必须保持局部梯度最大点，而不是抑制。，解决方法利用梯度的方向。非极大值抑制四个区域的编号分别是到，对应邻域的四种可能的组合方式。在每点上，邻域的中心像素与沿着梯度线的两个像素相比。如果的梯度值比沿梯度线的两个相邻像素梯度值小，则令。降低边缘段数量的基本方式是在,上运用个上下限。将超出范围的所有值都取上下限。解决方法采用基于双阈值的方法对边缘进行连接。首先是边缘判别如果边缘强度大于上限，则记为边缘点如果边缘强度小于下限，则不是边缘点如果边缘强度介于下限和上限之间，则依据与该像素相邻的像素点来判别是否为边缘点。其次是连接边缘采用双阈值算法对非极大值的图像进行削减。两个阈值和，且，从而可以得到两个阈值边缘图像,和,。由于,使用高阈值得到......”。

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——“.....但有间断不闭合。双阈值法要在,中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在,的邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在,中收集边缘，直到将,连接起来为止。事实上，还有很多边缘点检测的方式，例如将边缘的梯度分为四部分水平竖直度方向度方向。比较不同的相邻像素的四面八方，为了确定局部最大值。如果个像素灰度值而不是两个梯度方向像素灰度值相比并不是最大的，那么像素复位为零，也就是说，不是在边缘。重庆邮电大学本科毕业设计论文此外，在实际应用中，检测效果还与滤波模板大小有关，当时有较好的检测效果。算子检测方法的优点低误码率，很少把边缘点误认为非边缘点高定位精度，即精确地把边缘点定位在灰度变化最大的像素上抑制虚假边缘。算法这张照片除了罗伯茨算子中使用个模板，模板操作是种图像处理邻域处理，有许多图像效果可以使用模板操作如平滑中值滤波油画效果，斜角的形象。在运用模板的计算过程，需要先定义个可用的模板，模板的大小通常是尺寸的。操作时，模板中心对应于图像的每个像素的位置，然后按照模板对应的中心像素与周围像素的公式计算，计算结果的输出值对应的像素的图像。这些经典的边缘检测算子......”。

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。——“.....扶研究，硕士学位论文，燕山大学，顾颖，中小企业发展及对社会阶层结构影响研究，北京中国社会科学出版社林汉川，魏中奇，中小企业界定与评估，中国工业经济李玉刚，激活中小企业中小企业面临的问题与对策，北京民主与建设出版社阎虹，孙雷，中小企业实施品牌战略的思考，山东经济欧新黔，中小企业在构建和谐社会中发挥重要作用，人民网，中小企业信息网菲利浦科特勒，营销管理分析计划执行和控制梅汝和等译，上海上海教育出版社埃里克乔基姆塞勒，品牌管理，北京中国人民大学出版社鹏程，宝洁营销,北京经济科学出版社凯文凯勒，品牌资产管理，北京中信出版社边民，名牌发展和国际化过程的政府作用，浙江经济曹桢桢，杨建荣，浅析财政支持中小企业的政策改革，沿海企业与经济李莹，杨振宇，国家鼓励中小企业集群式发展，时代经贸吴群，中小企业关系型贷款的机制创新与现实意义,现代经济探讨吴群，大力推进中小企业品牌建设,理论探索，雷承锋，我国品牌营销管理及其发展新趋势,中共山西省委党校学报,李海琼，实施名牌战略的政策性思考，温州职业技术学院学报周显志，论促进中小企业持续发展的法制建设，暨南学报哲学社会科学版致谢致谢饮其流者怀其源......”。

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——“.....在此，我由衷的感谢我的论文辅导老师窦润亮悉心指导论文的选题构思写作与修改。正是有了窦老师的关怀与指导，才能使我现在较完满的完成了论文。窦老师在学术研究上表现出的求实严谨在待人接物上的坦率真诚在处事上的豁达从容在生活态度上的积极开朗，都令我受益匪浅,这些宝贵品质值得我生去学习，我为能遇到这样的老师而感到骄傲,再次向窦老师表示最真挚的感谢,同时在论文的写作过程中得到了同学的悉心帮助，感谢她们在整个写作过程中提供的宝贵建议和意见，同时也要感谢她们对我生活上的关心和帮助，由衷的感谢她们,更要感谢我的父母，他们在家庭经济比较拮据的情况下，还毅然决定让我求学深造，正是他们悉心的关爱照顾和始终如的支持鼓励，激励着我不断地成长和进步。我也要感谢切参考文献中出现的和尚未出现的但对本论题发挥指导作用的专家及学者，因为本论题的完成离不开先前学者的研究成果。中小企业在些方面却有着大型企业所不具备的。方面，中小企业由于自身组织机构简单，管理制度灵活多变，在处理各项事物时能做到灵活应变，高效率的完成任务目标另方面，中小企业能够将注意力集中于所关注的部分，使企业资源完全投入其中，效率会大大提高......”。

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——“.....与竞争者相比就会有大的竞争优势。中小企业直在勇于探索，敢于面对困难，富于挑战精神，具有相当大的发展空间。中小企业如果能集中使用自己的资源，就有可能建立自己的竞争优势。中小企业特别是小企业应该把经营重心放在个领域或市场上，在该领域中也应把重心放在地区或价位，尤其要避开该行业中大企业的强点和优势。特别是当竞争者拥有专利专利技术商标分销渠道等方面的独占资源或享有规模优势，并且这些因素是该领域的关键成功因素，使得中小企业在该领域成功的可能性降低或难度加大。对此中小企业应避免对竞争者实行正面不方法的局部特性，该方法是使用高斯操作者对滤波操作，使用拉普拉斯边缘检测，即所谓的算法。该算法的主要思路和步骤如下滤波就是对图像,做平滑滤波，选取对应的滤波函数为高斯函数，即重庆邮电大学本科毕业设计论文,其中是个圆对称函数，其平滑的作用是可通过来控制的。将图像,与,进行卷积，可以得到个平滑的图像，即,增强对平滑图像,进行拉普拉斯运算，即,检测该准则由第二衍生物的图像获得的是零点点，通过取点的第导数。这种方法是用高斯卷积滤波器的第图像，从而平滑图像......”。

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——“.....噪声隔离，滤波，和更小的结构。但由于图像的扩大边缘平滑，所以与局部梯度边沿检测器将仅考虑那些最大值点。这可以通过使用过零的二阶导数来实现。二阶导数近似的二维拉普拉斯函数，因为它是种操作者。在实践中，为了防止边缘检测不明显，应该选择第导数大于零点作为边缘点的阈值大。由于对平滑图像进行拉普拉斯运算可等效为,的拉普拉斯运算与,的卷积，故上式变为,式中称为滤波器，其为,这样就有两种方法求图像边缘对图像和高斯滤波器做卷积运算，再对产生的信号做拉普拉斯变换，最后做过零判断。先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，再与图像做卷积运算，接着做过零判断。拉普拉斯算子对图像中的噪声非常敏感。它经常被用于制造双像素边缘，也不提供边缘方向信息。以其他算子相比，边缘检测算子更好，模板的高斯拉普拉斯算子如下图所示重庆邮电大学本科毕业设计论文图高斯拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子在边缘检测过程中达到了很高的精度，其原理是它将高斯算法和拉普拉斯算法结合起来，对图像进行滤波，不仅可以消除噪声，还能进行边缘检测......”。