На сьогодні задачі розпізнавання зображень широко використовуються у сучасних системах штучного зору. Робота присвячена вирішенню проблеми нормалізації зображень. Розроблено методи нормалізації геометричних перетворень. Для дослідження використання центральних моментів реалізоване моделювання геометричних перетворень які входять до проективної групи перетворень. Ці методі полягають в приведенні вхідного зображення до еталонного. Рішення щодо розпізнавання приймається на основі порівняння нормалізованого і еталонного зображень. У дані роботі розглянуть методи нормалізації геометричних перетворень зображень, такі як стиснення, зсув та поворот. Розроблені алгоритми реалізації запропонованих методів використано для створення спеціалізованих програмних засобів нормалізації зображень на базі порівнянь з еталонами. НОРМАЛІЗАЦІЯ, ЕТАЛОН, ГЕОМЕТРИЧНІ ПЕРЕТВОРЕННЯ, СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ЗОРУ, ЦЕНТР ТЯЖІННЯ, МОМЕНТИ Сегодня задачи распознавания изображений широко используются в современных системах искусственного зрения. Работа посвящена решению проблемы нормализации изображений. Разработаны методы нормализации геометрических преобразований. Для исследования использования центральных моментов реализовано моделирование геометрических преобразований входящих в проективную группу преобразований. Этот метод заключаются в приведении входного изображения к эталонному. Решение по распознаванию принимается на основе сравнения нормализованного и эталонного изображений. В данной работе рассмотрены методы нормализации геометрических преобразований изображений, такие как сжатие, сдвиг и поворот. Разработаны алгоритмы реализации предложенных методов использованы для создания специализированных программных средств нормализации изображений на базе сравнений с эталонами. НОРМАЛИЗАЦИЯ, ЭТАЛОН, ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ, СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ЗРЕНИЯ, ЦЕНТР ТЯЖЕСТИ, МОМЕНТЫ Today, the problem of image recognition is widely used in modern systems of artificial vision. The work is devoted to solving the problem of normalization of images. The methods of normalization of geometric transformations. To investigate the use of the central points of geometric modeling is implemented reforms included in the group of projective transformations. This method involves the reduction of the input image to the reference. The decision on recognition is taken by comparing the normalized and reference images. In this paper, the methods of normalization of geometric transformations of images, such as compression, shear and twist. The algorithms of the proposed methods are used to create a specialized software image normalization on the basis of comparison with reference standards. NORMALIZATION, BENCHMARK, GEOMETRIC TRANSFORMATION, ARTIFICIAL VISION SYSTEMS, CENTER OF GRAVITY, MOMETTS
