Для вирішення проблеми сегментації границь контрастних і частково контрастних зображень нерегулярного вигляду, яка постає під час розв’язання актуальних практичних задач обробки відеоданих за змінних умов освітленості та зашумлення, розроблена уніфікована система моделей та методів, заснованих на використанні адаптивних масок, які дають можливість розв’язати поставлену задачу з потрібним рівнем адекватності, повноти, стійкості й оперативності. При цьому отримані такі основні наукові результати. 1. Виділені основні аспекти моделювання задач сегментації контрастних і частково контрастних зображень нерегулярного вигляду, що виникають під час аналізу зображень медико-біологічних об’єктів, аерокосмічних зображень та в інших застосуваннях. Показано, що відсутність уніфікованої системи моделей та методів сегментації, які б враховували яскравісно-контрастні, топологічні та геометричні параметри зображень на дискретній решітці, унеможливлює адекватне розв’язання задач сегментації зображень класу, що розглядається. 2. Показано, що для адекватного вирішення проблеми сегментації зображень класу, що розглядається, в реальному масштабі часу необхідно: розробити уніфіковану систему базових моделей зображень, яка містить топологічну, геометричну й яскравісно-контрастну компоненти; увести показники ефективності сегментації та методи їх оцінювання; розробити модель адаптивної маски та, на її основі, ефективні за трудомісткістю методи сегментації границь; розробити систему еталонів і методи їх використання для настроювання параметрів сегментації. На цій базі розробити схему розв’язання загальної задачі сегментації границь для випадків застосування еталону та вибіркового зображення. 3. З метою моделювання на дискретній решітці зображень нерегулярного вигляду побудована уніфікована система базових моделей зображень, яка містить топологічні моделі областей та ліній, а також геометричні моделі ліній. На цій основі загальна задача сегментації зведена до основної задачі сегментації граничних вузлів і побудови компонент границі зображення, а також системи допоміжних задач. 4. Для оцінки якості сегментації границь введені показники адекватності, повноти й стійкості, а також методи їх оцінювання за параметрами еталонів та вибіркових зображень. 5. Побудована система моделей адаптивних масок, яка, разом із запропонованою моделлю оцінювання контрастності вузлів, пороговим та індикаторним критеріями сегментації, забезпечує дискримінацію граничних вузлів з високим рівнем адекватності, повноти та стійкості завдяки урахуванню не лише рівня контрастності, але й топологічних та геометричних параметрів зображень. 6. Для розв’язання основної задачі розроблені методи сегментації вузлів і побудови компонент границі, які ґрунтуються на використанні запропонованих фільтрів, масок і критеріїв аналізу вузлів за їх спектром контрастності. 7. Для настроювання параметрів масок і критеріїв сегментації розроблена система еталонів, які адаптуються, зображень нерегулярного вигляду та методів їх використання для оптимізації рівнів адекватності, повноти й стійкості сегментації у залежності від рівнів контрастності та зашумлення зображення. 8. Отримані оцінки трудомісткості підтверджують обчислювальну ефективність запропонованих методів сегментації та настроювання. 9. Розроблена схема розв’язання загальної задачі сегментації границь зображень нерегулярного вигляду, яка містить етапи інтерактивної, контрольованої та автоматичної сегментації. Основна перевага запропонованих моделей та методів сегментації границь полягає в забезпеченні адекватного, стійкого та оперативного розв’язання нового класу практичних задач, пов’язаних із сегментацією зображень об’єктів різної фізичної природи, за умов низької контрастності, причому з наданням можливості пошуку компромісу між якістю та трудомісткістю сегментації відповідно до рівнів контрастності та зашумлення. Запропоновані в роботі моделі, методи й алгоритми знайшли застосування: у ТДАТА та ХДТУСГ під час розробки програмних комплексів, призначених для автоматизації розв’язання актуальних задач сегментації та визначення геометричних характеристик зображень насіння сільськогосподарських культур і елементів структури ембріонів; у навчальному процесі ХНУРЕ під час проведення лекцій та підготовки методичних посібників для лабораторних робіт. Використання цих програмних комплексів для розв’язання практичних задач підтверджує отримані теоретичні оцінки трудомісткості, загальну ефективність запропонованих методів і алгоритмів виділення границь частково контрастних зображень, а також їх вищу стійкість під час обробки контрастних зображень у порівнянні з існуючими аналогами. Достовірність одержаних результатів підтверджується застосуванням математичних методів і доведенням відповідних положень, проведенням обчислювального експерименту та результатами впровадження розроблених програмних комплексів. За перспективний напрямок розвитку результатів роботи можна вважати розповсюдження запропонованих моделей та методів сегментації для випадку кольорових зображень, а з практичної точки зору – адаптацію запропонованих комп’ютерних моделей для аналізу аерокосмічних зображень, гістологічних зразків і елементів радужки ока, а також розробку спеціалізованих програмно-апаратних комплексів з метою їх впровадження на підприємствах України. | 