У дисертаційній роботі для СТЗ розроблена модель адаптивного вибору груп перетворень, в основі якої лежить вейвлет-аналіз зображення. Розв’язання задачі визначення груп перетворень дозволяє ефективно проводити нормалізацію зображень у реальному масштабі часу. У результаті проведених досліджень були отримані такі результати: 1. Встановлено, що для підвищення ефективності СТЗ у реальному часі необхідно використовувати різні методі обробки зображення. Безсумнівний інтерес становить створення адаптивного методу обробки зображення. 2. На основі вейвлет-аналізу створено математичну модель зображення, яка дозволяє проводити аналіз зображення та визначати геометричні ознаки з об’єкта, а також групу перетворення. 3. Розроблено метод виділення контуру зображення із застосуванням неперервного вейвлет-перетворення, який дозволяє проводити обробку зображення не за площею, а послідовно за строками та стовпцями, що дозволяє більш точно визначити контур об’єкта на слабко контрастних зашумлених зображеннях. 4. У роботі запропоновано метод кодування контуру еталонного зображення із застосуванням вейвлет-перетворення. Запропонований метод дозволяє істотно скоротити обсяг та час пошуку інформації для зберігання еталонної бази даних з геометричними ознаками. 5. Розроблено метод адаптивного вибору груп перетворень із застосуванням вейвлет-перетворення, який дозволяє ефективно застосовувати методи нормалізації в реальному масштабі часу у СТЗ. 6. Розроблено модель адаптивної нормалізації із застосуванням вейвлет-анализу зображення, яка дозволяє визначати необхідний рівень розкладання, а також групу перетворень із застосуванням критеріїв, які відрізняються розрахунковою простотою в реалізації, що дозволяє збільшити ефективність використання методів нормалізації в реальних СТЗ. 7. Створено програмний комплекс, який дозволяє досліджувати методи нормалізації, проводити їх тестування та удосконалення. Ефективність адаптивної нормалізації було доведено експериментально при розв’язанні практичної задачі у реальному часі. 8. У результаті проведених досліджень експериментально було встановлено необхідну та достатню кількість рівнів декомпозиції зображення. Було встановлено, що кількість рівнів може бути від 3 до 5. 9. Розроблено критерії вибору моделей геометричних перетворень, які дозволяють підвищити ефективність СТЗ в умовах дії перешкод. Запропоновані критерії дозволяють у режимі реального часу підвищити надійність слідкування за множинними динамічними об'єктами. 10. Обґрунтовано альтернативні види функціоналів для нормалізації базових груп перетворень, які можуть обчислюватися на різних рівнях декомпозиції зображення. Використання різних рівнів декомпозиції зображення дозволяє досягти необхідної точності та надійності пошуку параметрів геометрічних перетворень. 11. Обробка не залежить від способу подання інформації. Розроблена модель може використовувати напівтонові, бінарні та кольорові зображення. Результати дисертаційної роботи впроваджені у підрозділі Державного департаменту України з питань виконання покарань для охорони зовнішнього та внутрішнього периметру ДВК № 12, реалізовані у програмному модулі Sled. Модуль є складовою частиною програмного комплексу противтечового пристрою охорони. Також результати дисертаційної роботи знайшли застосування у відділі охорони ЗАТ КБ «ДонКредитИнвест», реалізовані у програмному модулі SledBank. Результати дисертаційної роботи були використані в навчальному процесі Харківського національного університету радіоелектроніки під час проведення лекційних занять і підготовки методичних посібників для проведення лабораторного практикуму. | 