Ахметшина Л. Г. Сегментація та підвищення якості низькоконтрастних зображень на основі локально-адаптивних відображень

Дисертація присвячена вирішенню проблеми обробки низькоконтрастних зображень в умовах апріорної неви-значеності характеристик системи їх формування, спект-ральних і статистичних характеристик корисного сигналу та завад. Розроблені методи дозволяють адаптувати фун-кцію перетворення до функції розподілу яскравісних ха-рактеристик вихідних зображень та забезпечити підви-щення чутливості, роздільної здатності та стійкості про-цедур фільтрації і вірогідності сегментації як звичайних, так і багатопараметрових низькоконтрастних зобра-жень.У теоретичному аспекті створено уніфікований до-слідницький апарат обробки низькоконтрастних зобра-жень в умовах різного роду багатозначності. Розроблені методи забезпечують синтез зображень з необхідним рів-нем узагальнення чи навпаки - деталізації. Запропонова-ні підходи можуть бути використані для аналізу будь-якої інформації, що має топологічні властивості та можли-вість інтерпретації у вигляді низькоконтрастного зобра-ження. Ефективність методів експериментально підтвер-джена на модельних, тестових та реальних зображеннях.