Об'єкт дослідження - напівтонові растрові зображення і засоби їх обробки та аналізу. Предмет дослідження - формування та обробка структурного опису зображень для вирішення задач розпізнавання зорових образів, інваріантного до зміни масштабу і поворотів. Методи дослідження - в роботі були застосована теорія графів, елементи теорії множин, методи обробки цифрових зображень. Проведено обгрунтування вибору опису зображень для застосування при вирішенні задач розпізнавання зорових образів у вигляді графа, кожній вершині якого відповідає окремий структурний елемент зображення, а ребра відображають їх взаємне розташування, ієрархічні відносини і відносини подібності. Розроблено процедуру виділення нового структурного елементу, на основі використання екстремумів по напряму в площинах мультимасштабного подання. Дані структурні елементи відповідають областям зображення, які мають однорідну яскравість. ОБРОБКА ЗОБРАЖЕННЬ, ГРАФИ, ПІДГРАФИ, УМОВНИЙ КУТ, ПІРАМІДА, ВЕРШИНИ, ЛОКАЛЬНІ РИСИ, ЛОКАЛЬНІ РИСИ, СТРУКТУРНІ ЕЛЕМЕНТИ. Object of study - grayscale bitmaps and the means of processing and analysis. Purpose of the study - forming and processing structural descriptions of images for solving recognition of visual images invariant to scaling and rotations. Research methods - were used in the graph theory, elements of set theory, digital image processing techniques.A description of the rationale for the choice of images for use in solving the recognition of visual images in the form of a graph, each vertex of which corresponds to a separate structural element of the image, and the edges reflect their relative positions, hierarchical relations and relations of similarity. A procedure for the selection of a new structural element, based on the use of extremes in the direction of the planes multymasshtabnoho submission procedure based on the formation of structural elements of graph-description image whose vertices correspond to individual structural elements, and the edges represent the hierarchical, spatial and structural relationships between them. IMAGE PROCESSING, GRAPH, SUBGRAPH, CONDITIONAL CORNER, PYRAMID, TOP, LOCAL FEATURES, LOCAL FEATURES.
