Обосновываются алгоритмы компьютерного автоматического анализа изображений на основе фрактальной кластеризации. Доказывается рациональность использования фракталов, приводящая к синтезу систем с высокой устойчивостью за счет обеспечения высокой степени разнообразия. Показывается, что ядро изображения — то, что отличает его от других, — содержит малое число кластеров. В связи с этим рационализируется морфологический анализ и анализ сетями Кохонена. Приводится пример распознавания изображения участка лунной поверхности. Ключевые слова: фрактал, распознавание, видеоинформация, кластер, инвариант, интенсивность, нейросеть, морфологический анализ
