Софина О. Ю. Методи фільтрації текстурованих зображень у задачах розпізнавання та класифікації

Об'єктом дослідження є процеси фільтрації текстурованих зображень та їх класифікації, визначення сторонніх об'єктів. Метою дослідження є підвищення ефективності фільтрації текстурованих зображень за допомогою моделей, що враховують динамічні властивості сигналу зображення. Для досягнення поставленої мети використано методи чисельного моделювання та статистичного аналізу з використанням гармонійного розкладання та спектрального аналізу. Наукова новизна полягає в тому, що: вперше запропоновано метод фільтрації текстурованого зображення, особливістю якого є формування сигналу простої форми шляхом визначення та вилучення власних коливань текстури; запропоновано модель авторегресії з фактором автозбудження, яка, на відміну від відомої, характеризується підвищеною чутливістю до сигналів сторонніх об'єктів текстури; вперше запропоновано модель двовимірної авторегресії з симетричним вектором параметрів, що враховує періодичність сигналу текстурованого зображення та забезпечує можливість фільтрації сигналів із розривами фази; отримано новий клас адаптованих до сигналу зображення базисів функцій, що дозволяють виконувати фільтрацію в спектральній області і зменшити обсяг операцій в понад 4 рази; запропоновано новий метод фільтрації квазі-періодичних текстур на основі апроксимації основними гармонійними складовими. Практичне значення полягає у створенні програмного забезпечення для фільтрації, розпізнавання та класифікації текстурованих зображень.Ступінь впровадження - результати дисертаційної роботи впроваджено в програмні продукти на підприємствах "Advanced Coherent Technologies" (La Jolla, California, USA), "ІнноВінн"(м. Вінниця), "Спільна справа"(м. Вінниця), а також у навчальний процес кафедри автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки ВНТУ. Сфера (галузь) застосування - системи розпізнавання зображень, моніторингу навколишнього середовища, безконтактного контролю якості квазіоднорідних матеріалів, охоронної сигналізації та відеоспостереження.