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——“.....采用多种算子对图像进行分割。实验结果基于多重分形理论的图像分割灰度直方图灰度图像算子分割后的图片基于多重分形理论的图像分割算子分割后的图片算子分割后的图片实验结果分析对于本次采用的三种测试算子,分别是算子,算子,算子。对于三种算子的实验现象,从视觉效果上来看,以算子最好,边缘信息丰富,集合保留了边缘所有的边缘点,而且边缘清晰,连续性好。算子,其分割图像中所含有的费边缘点较少,而且主要边缘大部分被保留,但还是去掉了很多真边缘点。算子的分割的图像中虽然集合没有费边缘点,但是边缘的连续性较差,从视觉上来看图像显得很杂乱。本章小结本章主要介绍了多重分形在图像处理图像分割中的应用。对于常用的图像处理技术,如去噪,边缘检测提取等都应用了基于多重分形理论的算法。基于多重分形理论的图像分割同特征。条件④指出在分割结果中,不同的子区域具有不同的特性,没有公共元素,或者说属于不同区域的像素应该具有些不同的特征。条件要求分割结果中同个子区域内的像素应该是相通的,即同个子区域内的任意两个像素在该子区域内是相互连通的,或者说分割得到的区域是个连通基于多重分形理论的图像分割组元。上面的定义......”。
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——“.....而且对进行分割也有相当的指导作用。因为分割总是根据些分割准则进行的。条件和说明正确的分割准则应该可以适合所有的区域和像素条件和④说明合理的分割准则应该可以帮助确定各个区域像素有代表性的特征而条件说明完整的分割准则应该直接或间接地对区域内像素的连通性有定的要求或限定。在实际应用中图像分割不仅是要把幅图像分成满足以上五个要求的各具有特性的区域,而且需要把其中感兴趣的目标和区域提取出来,只有这样才算是真正完成了图像分割任务。图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性组成部分的过程。图像分割是图像处理和分析中的重要问题,也是计算机视觉研究中的个经典难题。尽管它直受到科研人员的重视,但是它的发展很慢,被认为是计算机视觉的个瓶颈。迄今为止,还没有种图像分割的方法适用于所有图像,也没有类图像所有的方法都适用于它。典型的图像分割方法有阈值法,边缘检测法,区域法。他们分割图像的基本依据和条件有下四个方面分割的图像区域应具有同质性,如灰度级别相近,纹理相似等区域内部平整,不存在很小的空间相邻区域之间对选定的种同质判据而言......”。
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——“.....现有的大多数图像分割方法只是满足上述依据。如果加强分割区域的同质性约束,分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘若强调不同区域间性质差异的显著性,则极其容易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。不同的图像分割方法总有在各种约束条件间找到适当的平衡点。阈值法阈值法的优点是计算简单,速度快,易于实现。尤其是对于不同类的物体灰度值或者是其他特征值相差很大时,能很有效果的对图像进行分割。其缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时,分割效果不理想。并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息,致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感。在实际应用中,阈值法通常与其他方法结合使用。阈值法是种简单单非常有效的方法,特别是不同物体或建构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。它般可以作为系列图像处理过程的第基于多重分形理论的图像分割步。它般要求在直方图上能得到明显的峰或谷,并在谷底选择阈值。如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割法的重点和难点所在。其主要局限性最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类......”。
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——“.....般不考虑空间特性,这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息,使分割效果不能尽人意。阈值法的几种阈值选择方法全局阈值法双峰法对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像,其灰度直方图的分布呈双峰状,两个波峰分别与图像中的目标与背景相对应,波谷与图像边缘相对应。当分割阈值位于谷底时,图像分割可取的最好的效果。该方法简单易行,但是对于灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像,不能使用该方法。假设副图像只有物体和背景两部分组成,其灰度图直方图呈现明显的双峰值,如下图找出阈值,则可以对整个图像进行二值化赋值。程序的实现通过数组记录直方图中的各像素点值的个数,再堆逐个像素值进行扫描。记录每个像素能作为谷底的范围值,接着找出能作为谷底范围最大的点作为阈值。实现流程图基于多重分形理论的图像分割灰度直方图变换法该方法不是直接选取阈值,而是对灰度直方图进行变换,使其具有更深的波谷和更尖的波峰,然后再利用双峰法得到最优阈值。这种方法的个共同特征是根据像素点的局部特性,对其进行灰度级的增强或减弱的变换。这种方法假设图像由目标和背景组成,并且目标和背景灰度直方图都是单峰分布......”。
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——“.....基本算法如下求出图像的最大灰度值和最小灰度值,分别记作和,令初始阈值为,根据阈值将图像分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值和。求出阈值如果,则所得即为阈值,否则转入迭代计算。迭代所得的阈值分割图像的效果良好,基于迭代的阈值能区分图像的前景和背景的主要区域所在,但是在图像的细微处还是没有良好的区分度,令人惊讶的是对些特定图像,微小数据的变化会引起分割效果的巨大变化,两者的数据只是稍微变化,分割效果反差极大。局部阈值法原始图像被分维几个小的子图像,再对每个子图像分别求出重分形的主要困难之是对有限长离散数据的多重分形谱估计。个有效的算法是集合小波分析的多重分形方法,去除不需要的不规则性噪声,保留有用的奇异性目标,使去除噪声后大多数点在平滑区域。利用指数提供的所分析图像的局部信息,而多重分形谱则提供的是所分析图像的全局信息,不同信息的奇异性不同,其的分布规律也不同。和的分布也有定规律。我们只需要调整的值,使得所有的尽量接近于个值,这样也就是使得无规律的非奇异点在调整后与周围起点融合,好像被兼并样。换句话说,谱的相对强度没有变化即可实现图像的去噪......”。
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。——“.....置身其间,耳濡目染,潜移默化,使我不仅接受了全新的思想观念,树立了宏伟的学术目标,领会了基本的思考方式,从论文题目的选定到论文写作的指导,经由您悉心的点拨,再经思考后的领悟,常常让我有山重水复疑无路,柳暗花明又村。她严肃的科学态度,严谨的治学精神,精益求精的工作作风,深深地感染和激励着我。我还要感谢在起愉快的度过毕业论文小组的同学们,正是由于你们的帮助和支持,我才能克服个个的困难和疑惑,直至本文的顺利完成。轴的结构如图所示轴的尺寸各处配合表面粗糙度均标注在上受力分析图受力分析图水平面受力分析图水平面受力图对水平面受力分析所得弯矩图图弯矩图垂直面内受力分析图垂直面内受力图④对应垂直面内受力分析的弯矩图对应垂直面内受力的弯矩图合成弯矩图图合成弯矩图作弯矩图水平弯矩图,垂直弯矩图④,合成弯矩图。水平面最大弯矩垂直面最大弯矩合成最大弯矩强度校核从合成弯矩图可知截面处载荷最大,可能是危险截面,下面校核这个截面。故轴的强度满足要求......”。
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——“.....此轴承只承受径向载荷,可单向限制外壳的轴向移动。根据上面的计算,以及轴承载荷大小性质转速及工作需要,初选圆柱滚子轴承。表圆柱滚子轴承型号圆柱滚子轴承参数计算轴承支反力由前面计算可知水平支反力垂直支反力合成支反力计算当量载荷计算轴承寿命取温度系数其中,游梁此位置时,通过速度分析可得出游梁支承处的速度,预期工作寿命不应低于年,显然,即轴承能达到预期使用要求。结论时光飞逝,岁月如梭,接近个月的毕业设计即将结束,也意味着大学的学习生活即将落下帷幕。在设计开始的初期,我认真的阅读了老师发给我的关于常规型抽油机的材料。并在图书馆查阅了有管于常规型抽油机的资料。了解了些有关于抽油机的结构的问题,还看了些有关于抽油机节能方面的书,为以后的常规型抽油机的设计做好了准备。在设计过程中,我增强了自己发现问题,分析问题并解决问题的能力。首先,按照指导老师给定的课题,设计参数。我开始搜集了些有关抽油机的书目,并对其进行了认真的分析。其次......”。
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——“.....并认真分析了抽油机的工作原理和节能原理。我还对抽油机的几何参数,运动学参数及传动参数等问题进行了全面的分析和计算。再次,选择了合理的连杆及油梁的截面尺寸和材料,并验算了轴的强度和寿命。最后,按照所设计的各部分零,部件的尺寸绘制出抽油机的总装备图和部分零部件图。本次设计的内容和整个设计过程为我们今后的工作打下了良好的基础。此次设计得到了广大老师和同学的支持指导及帮助,尤其是得到了我的指导老师高老师的大力指导,我在此由衷地表示感谢,参考文献孔志礼,冷兴聚,魏延刚机械设计沈阳东北大学出版社,张建军性分割时,采用多种算子对图像进行分割。实验结果基于多重分形理论的图像分割灰度直方图灰度图像算子分割后的图片基于多重分形理论的图像分割算子分割后的图片算子分割后的图片实验结果分析对于本次采用的三种测试算子,分别是算子,算子,算子。对于三种算子的实验现象,从视觉效果上来看,以算子最好,边缘信息丰富,集合保留了边缘所有的边缘点,而且边缘清晰,连续性好。算子,其分割图像中所含有的费边缘点较少,而且主要边缘大部分被保留,但还是去掉了很多真边缘点。算子的分割的图像中虽然集合没有费边缘点......”。
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——“.....从视觉上来看图像显得很杂乱。本章小结本章主要介绍了多重分形在图像处理图像分割中的应用。对于常用的图像处理技术,如去噪,边缘检测提取等都应用了基于多重分形理论的算法。基于多重分形理论的图像分割同特征。条件④指出在分割结果中,不同的子区域具有不同的特性,没有公共元素,或者说属于不同区域的像素应该具有些不同的特征。条件要求分割结果中同个子区域内的像素应该是相通的,即同个子区域内的任意两个像素在该子区域内是相互连通的,或者说分割得到的区域是个连通基于多重分形理论的图像分割组元。上面的定义,不仅对明确的说明了分割的含义,而且对进行分割也有相当的指导作用。因为分割总是根据些分割准则进行的。条件和说明正确的分割准则应该可以适合所有的区域和像素条件和④说明合理的分割准则应该可以帮助确定各个区域像素有代表性的特征而条件说明完整的分割准则应该直接或间接地对区域内像素的连通性有定的要求或限定。在实际应用中图像分割不仅是要把幅图像分成满足以上五个要求的各具有特性的区域,而且需要把其中感兴趣的目标和区域提取出来,只有这样才算是真正完成了图像分割任务......”。
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