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——“.....和提出了种离散的轴向对称性变换用于人眼检测，天体图像分析以及图像预处理中。此外递归方法可提高其算法效率。基于局部频率信息的分析提出了种对称性的测量方法，图像中的局部对称性与非对称性可由局部频率的种组合所构成。这里局部频率可由滤子进行卷积得到。此外文献分别对图像中对称性区域的提取进行了研究，这些方法对图像的几何变换以及光度平移具有不变性。为了对图像中的区域进行自相似检测我们采用标准相关参数的概念来计算其关于每条对称轴的灰度对称性，如图所示给出了位置，关于固定轴的镜像对称点。由于图像不同点之间的灰度值之间存在如下线性关系，其中表示相应的局部区域，表示图像在时的灰度值......”。

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——“.....因此当标系统用于三维场景的重建，英国剑桥大学的计算机视觉研究小组设计开发了套三维重建系统，通过对系统进行相应的参数设定即生成实际场景的数字三维模型。美国明德学院设计了套用于评估三维重建算法完整性及其精度的实验平台，该平台已对当前主流的多种三维重构算法进行了排名。美国弗罗里达大学计算机视觉实验室，英国剑桥大学计算机智能实验室，美国北卡罗拉那大学教堂山分校对此进行了研究。另方面，国内对立体视觉的研究相对较晚，其中东南大学提出了种新的立体匹配方法并通过其实现了基于图像的高精度三维空间坐标的测量，浙江大学利用双目立体视觉技术实现了对图像特征点的三维坐标确定，并基于此研制出了用于检测机器人位姿及运动状态的系统......”。

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——“.....香港大学的，等搭建了图像的旋转采集平台，并将其用于未标定的三维模型重建中。以上是计算机视觉技术在三维重建中的应用成果。在立体匹配的理论方面，根据马赫效应所提出的人类视觉系统对灰度变化明显的部分具有特别强烈的感觉，相应的人们在计算机中通过图像灰度场的变化程度来描述该效应，并可利用这概念设计了不同的特征点检测方法，并且在不同拍摄视角图像中点的匹配问题是用来解决立体匹配与三维重建的基础。以下我们对特征点的提取与匹配中所用到的方法进行了介绍以便于后续章节的应用。第二章计算机视觉理论基础与关键技术特征点提取方法由于在实际应用中，通常希望提取到尽可能多的特征点......”。

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——“.....这导致采用传统的检测方法在该区域失效，其原因是由于经典方法大多基于灰度场变化强度来选择特征点，因此，为了避免这缺点需要采用非梯度场概念的特征检测算子来检测特征点。自相似概念作为特征点的局部区域的种特征可以被用到特征点提取中。对称性是自相似性的种特例，文献中分析了各种形状的对称性，实际中人们根据应用目的不同提出了多种对称性的概念，例如轴对称，光滑区域的局部对称性以及径向对称等，和提出了种离散的轴向对称性变换用于人眼检测，天体图像分析以及图像预处理中。此外递归方法可提高其算法效率。基于局部频率信息的分析提出了种对称性的测量方法，图像中的局部对称性与非对称性可由局部频率的种组合所构成。这里局部频率可由滤子进行卷积得到......”。

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——“.....这些方法对图像的几何变换以及光度平移具有不变性。为了对图像中的区域进行自相似检测我们采用标准相关参数的概念来计算其关于每条对称轴的灰度对称性，如图所示给出了位置，关于固定轴的镜像对称点。由于图像不同点之间的灰度值之间存在如下线性关系，其中表示相应的局部区域，表示图像在时的灰度值，表示位置进行几何变换之后的位置。因此当标准相关参数越接近时，表示该区域的对称性越高。图位置，的镜像对称位置，示意图第二章计算机视觉理论基础与关键技术另方面，采用标准相关参数不仅可以检测对称性，同时也可以用其来检测反对称性点以及其他类型的特征点......”。

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。——“.....特征点提取与描述由于局部特征在部分可视与复杂的情况下具有较强的鲁邦，因此能够较好的适用于匹配与识别问题中。其中的难点在于找到对任意拍摄角度下的不变性特征点以及尽可能多的获取图像中的这类特征点。目前第二类问题主要是在立体匹配以及稠密匹配等应用背景的情况下所提出的且尚没有行之有效的方法，而对第类问题，目前多采用直接提取不变的特征或基于可变特征计算相应的不变特征等方法来解决，该类方法的目的是为了保证得到不同视角下的同名点用于匹配。以下对特征点提取与匹配中常用的方法进行介绍尺度空间当同物体不同图像之间进行匹配时往往存在着尺度不同的情况，因此为了检测到同物体需要设计种尺度自适应的方法......”。

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——“.....其中的每幅图像都是通过原图像与高斯核，卷积而成，通过其中尺度的变化来产生不同分辨率的图像。般情况下，的导数随着的增加而减小，因此为了使得找到的目标具有尺度不变性需要对进行标准化，标准化之后的尺度空间表达式为考虑两幅不同尺度的图像和，即有，其中，则图像的导数满足如下公式基于上式可得由可得在相关尺度上所得到的导数值相同，因而可利用该特性求取对应图像上点的尺度。通常情况下，往往采用尺度空间中的局部极大值所对应的尺度作为其特征尺度......”。

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——“.....图显示了不同尺度的图像中，同名点所对应的特征尺度。第二章计算机视觉理论基础与关键技术图同名点不同焦距所拍摄图像下所对应的特征尺度这里对于尺度空间函数的构造可以选用如下形式的函数，这些函数都满足旋转不变性，此外由于在选择特征尺度时是采用局部极值的方法，因此对其的选择并不受光照变化的影响。其中，。特征点的提取目前应用领域最广以及最成熟的特征点提取与描述算法主要为基于梯度场方法，而其中又以算法最著名，因此这里我们主要对算法进行介绍。提取算法包括三个部分构造尺度空间并寻找候选特征点特征点的精确定位剔除不稳定点......”。

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——“.....并通过图的金字塔模型来选择对应的候选特征点。第二章计算机视觉理论基础与关键技术图的金字塔尺度空间模型如上图所示其中左边为总的尺度空间金字塔，右边为每阶梯上的具体构造其中尺度空间是通过高斯尺度空间中相邻层之间的差来得到的。这里采用的尺度空间为尺度空间的近似其作用是简化计算，另方面为了进步提高算法的效率，这里采用金字塔模型得到相应的候选点。在尺度模型构造完成之后，通过检测每尺度上的极值点来确定相应的候选点，这里对每个点进行检测是采用同尺度上的个相邻点以及上下相邻尺度上同位置的个点。更进步，在获得候选点之后，为了得到其在图像上具体的位置以及其尺度大小采用对尺度空间函数进行泰勒展开的方法进行最小二乘拟合......”。