Крилов В. М. Структурно-статистична ідентифікація геометричних об(єктів та текстур в автоматизованих системах управління та перетворення інформації

Об(єкт - процес ідентіфікація форми геометричних об(єктів та текстур в автоматизованих системах управління в умовах завад; мета - створення основних теоретичних положень структурно - статистичної ідентифікації геометричних об'єктів та спектрів текстур для підвищення ефективності обробки та ступеню стискання інформації; методи- теорія функціональних перетворень, математична статистика, теорія розпізнавання образів; новизна -розроблені методи сумісного використання процедур підкреслювання контурів і багатоканального оптимального адаптивного виявлення перепадів інтенсивностей та методи рангової обробки в просторі оцінок і рішень, запропонований метод визначення геометричних характеристик об'єктів і енергетичних спектрів текстур за характерними точками (ХТ) контурів, забезпечена завадостійкість та знижена чутливість до локальних екстремумів регулярних ітераційних методів пошуку характерних фрагментів на зображенні шляхом використання часткових перетворень Гільберта; розроблені методи оцінки якості, функції просторового маскування та розрізнювальної здібності з урахуванням перехідного режиму, запропоновано виявляти ХТ контурів методом просторової віялової інтерполяції першого порядку. Одержано результати в теорії розпізнавання зображень. Впроваджено в автоматизованій телевізійній системі управління машинним перевантаженням тепловиділяючих збірок на АЕС, в телевізійних системах екологічного моніторингу і в навчальнім процесі. Сферою використання є автоматизовані системи управління з обробкою зображень. 2. Объект - процесс идентификация геометрической формы объектов и спектров текстур в автоматизированных системах управления при высоком уровне помех; цель - создание основных теоретических положений структурно- статистической идентификации геометрических объектов и спектров текстур для повышения эффективности обработки и степени сжатия изображений в автоматизированных системах управления и переработки информации; методы - теория функциональных преобразований, математическая статистика, теория распознаванияобразов; новизна - разработаны методы совместного использования подчеркивания контуров и многоканального оптимального адаптивного обнаружения перепадов интенсивностей с использованием групповой обработки и методы ранговой обработки в пространстве оценок и решений; разработан метод определения геометрических характеристик изображений объектов и энергетических спектров текстур по характерным точкам (ХТ) контуров; обеспечена помехоустойчивость и снижена чувствительность к локальным экстремумам регулярного итерационного метода поиска характерных фрагментов на изображении.; разработаны методы оценки качества, расчета функций пространственного маскирования и разрешающей способности с учетом переходных характеристик зрительного анализатор; предложено выделять ХТ контуров методом пространственной веерной интерполяции первого порядка. Получены результаты в теории распознавания изображений. Результаты внедрены в автоматизированной телевизионной системе управления машинной перегрузкой тепловыделяющих сборок на АЭС (читающий автомат), в телевизионных системах экологического мониторинга и использовались в учебном процессе. Сферой использования есть автоматизированные системы управления с обработкой изображений.