Опис документа

У дисертації розглянуто проблеми фільтрації текстурованих зображень з метою класифікації типу текстур та виявлення неоднорідностей. Показано, що гармонійні ряди на основі власних коливань сигналу текстури забеспечують оптимальне за числом параметрів представлення текстур, аналогічне розкладанню по власним векторам. Удосконалено фільтрацію структур за допомогою фільтрів на основі моделей авторегресії. Для відображення періодичності текстури введено додаткову умову симетричності двовимірного вектору параметру, що покращує фільтрацію основних гармонійних складових та підсилює чутливість до факторів порушення періодичності. Також, для відображення моделлю змін постійної складової сигналу введено неленійну складову моделі у вигляді квадратів значеннь сигналу зображення. Підвищено чутливість моделі авторегресії до сторонніх сигналів за допомогою додаткового сигналу автовпливу, який визначено за умови варіації похибки моделі. Запропоновано метод фільтрації текстурованого фону зображення на основі моделі інверсного резонансного фільтра, де задачу фільтрації представлено як обернене до визначення збуджуючого сигналу простої форми та розв'язано за допомогою розкладання по векторам резонансних гармонік. Удосконалено методику визначення параметрів резонансних гармонік за умов сигналу із розривами фази введенням умов лінійної та унітарної симетрії моделі зображення. Розглянуто питання оптимізації фільтрації в спектральній області шляхом фазової корекції спектру та утворення оптимального, адаптованого до сигналу базису функцій з власним по відношенню до сигналу ядром гармонійних функцій та швидким алгоритмом спектрального перетворення, який дозволяє зменшити об'єм операцій в чотири та більше разів. Запропоновано метод фільтрації квазі-періодичних текстур шляхом апроксимації принциповими гармонійними складовими. Метод дозволяє залишити неспотвореними слабкі інформативні сигнали та відтворити їх зі значно вищою якістю візуалізації та роздільною здатністю. Розроблено програмне забеспечення для фільтрації текстури у вигляді морської поверхні та розпізнавання морських ссавців, класифікації текстурованих зображень біологічного походження та гранульованих матеріалів.