Об'єкт дослідження - процеси сприйняття, перетворення і аналізу зображень в системах штучного інтелекту. Мета дослідження - розробка проекційних методів нормалізації та розпізнавання для підвищення ефективності аналізу зображень в умовах геометричних викривлень в системах комп'ютерного зору. Методи дослідження - аналітичні методи теорії розпізнавання образів та обробки зображень, теорія інтегральних перетворень, теорія нормалізації, елементи теорії груп, імітаційне моделювання а також теорія моментів. Апаратура для досліджень - персональний комп'ютер, фотокамера, відеокамера, сканер. Теоретичні та практичні результати - розроблено методи визначення параметрів геометричних викривлень зображення, а також методи побудови та зіставлення систем інваріантних ознак на основі проекційного аналізу, що дозволяють покращити характеристики систем розпізнавання; основні теоретичні результати реалізовано у вигляді програмних продуктів, які дозволяють вирішити конкретні завдання систем обробки зображень. Наукова новизна - вперше запропоновано, обґрунтовано і досліджено метод визначення параметрів геометричних викривлень зображення та їх комбінацій для нормалізації на базі проекцій, який передбачає функціональне розділення дії викривлень різних типів за рахунок інтегральних властивостей перетворення Радона та дає можливість обчислити значення параметрів нормалізації із використанням аналізу частини проекцій, що значно скорочує час обробки зображення; вперше запропоновано і досліджено метод побудови та зіставлення систем інваріантних ознак зображень на основі перетворення Радона та моментних інваріантів, який за рахунок операції проектування здійснює перехід із двовимірного простору зображень до множини векторів-проекцій, що дає можливість скоротити час розпізнавання без зниження показника вірогідності; набув подальшого розвитку метод обчислення інваріантних ознак як результат застосування проекційного аналізу на основі комплексу інтегральних перетворень, який, на відміну від відомих підходів, шляхом послідовного застосування перетворень Радона та Фур'є підвищує точність обчислення значень запропонованих інваріантних ознак та забезпечує високу ймовірність розпізнавання. Результати дисертаційної роботи у вигляді алгоритмів інтерактивної обробки сигналів при ідентифікації підповерхневих об'єктів впроваджено в Центрі радіофізичного зондування Землі ім. А.І. Калмикова Національної академії наук Національного космічного агентства України, що спростило аналіз та інтерпретацію радіолокаційних зображень. Запропонований метод верифікації рукописних підписів на основі інваріантів перетворення Радона впроваджено в Курязькій виправній колонії управління Державного департаменту України з питань виконання покарань у Харківській області для вирішення проблеми автоматичної ідентифікації авторів статичного підпису на документах, що підтверджено актами впровадження. Наукові теоретичні та практичні результати дисертаційної роботи можуть бути використані: в організаціях, що займаються проблемами розробки, дослідження, впровадження та експлуатації інтелектуальних систем комп'ютерного зору, систем обробки зображень та відеоданих в режимі реального часу; в системах відеоспостереження та ідентифікації; у навчальному процесі при підготовці фахівців у галузі штучного інтелекту, обробки зображень та комп'ютерних наук.
