Анотація до роботи:

Ахметшина Л. Г. Сегментація та підвищення якості низькоконтрастних зображень на основі локально-адаптивних відображень. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту. – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2008.

Дисертація присвячена вирішенню проблеми обробки низькоконтрастних зображень в умовах апріорної невизначеності характеристик системи їх формування, а також спектральних і статистичних характеристик корисного сигналу (об'єкта інтересу) та завад. Розроблені методи дозволяють адаптувати функцію перетворення до функції розподілу яскравісних характеристик вихідних зображень та забезпечити підвищення чутливості, роздільної здатності та стійкості процедур фільтрації і вірогідності процедури сегментації як звичайних, так і багатопараметрових (багатоспектральних) низькоконтрастних зображень.

У теоретичному аспекті створено уніфікований дослідницький апарат обробки та тематичної інтерпретації низькоконтрастних зображень в умовах різного роду багатозначності. Результати дисертації забезпечують синтез зображень з необхідним рівнем узагальнення чи навпаки – деталізації.

Запропоновані підходи можуть бути використані для аналізу будь-якої інформації, що має топологічні властивості та можливість інтерпретації у вигляді низькоконтрастного зображення.

У дисертаційній роботі наведено результати, що є, у відповідності до поставленої мети, вирішенням актуальної наукової задачі обробки низькоконтрастних зображень в умовах апріорної невизначеності характеристик системи їх формування, а також спектральних і статистичних характеристик завад та корисного сигналу (об'єкта інтересу), а також локалізації останнього на основі використання локально-адаптивних відображень яскравості вихідних зображень. Розроблені методи забезпечують перехід у новий інформативний базис, що забезпечує практичну можливість використання віртуальних аналогій з найбільш високоточними та високочутливими методами радіофізичних, оптичних вимірів та відповідного їм математичного апарата та за рахунок нелінійності нових синтезованих характеристик дозволяє адаптувати функцію перетворення до функції розподілу яскравісних характеристик вихідних зображень і вирішити завдання підвищення якості, чутливості, роздільної здатності, а також вірогідності процедури сегментації низькоконтрастних зображень. Проведені дослідження дозволили зробити такі висновки.

1. Вперше запропоновано інтерференційний метод оброблення низькоконтрастних зображень, який ґрунтується на переході в простір комплексних яскравостей з використанням кутових модуляційних перетворень і введення віртуального опорного поля та за рахунок суттєвої нелінійності синтезованих характеристик, регульованих параметром модуляції, дозволяє адаптувати функцію перетворення до функції розподілу яскравісних характеристик вихідних зображень. Діапазон варіації яскравостей після обробки зростає у середньому до 3-х разів, що забезпечує відповідне підвищення чутливості під час аналізу однопараметрових, багатоспектральних і багатопараметрових зображень різної фізичної сутності. Запропоновано його модифікації: адаптивний інтерференційний метод, який має більш високу роздільну здатність за рахунок використання змінного параметра модуляції, що дозволяє керувати рівнем локальної деталізації з точністю до пікселя та забезпечує підвищення чутливості аналізу до 10 разів; метод автосегментації, який на основі використання спектральних характеристик синтезованого віртуального цифрового гребінчастого фільтра дозволяє проведення простої та чутливої процедури адаптивної сегментації; метод віртуальної оптичної еліпсометрії, який за рахунок істотної нелінійності синтезованих характеристик забезпечує в 1,5 – 2 разів більш високу роздільну здатність та є особливо ефективним під час обробки багатопараметрових (багатоспектральних) та кольорових зображень.

2. Вперше запропоновано метод автоморфного відображення підвищення якості низькоконтрастних зображень, що полягає в синтезі й у селективному аналізі «власних» зображень, отриманих ортогоналізацією тривимірного ансамблю, сформованого на основі віконного перетворення. Метод забезпечує адаптивне розділення частотних складових, що дозволяє здійснювати селективну фільтрацію та підвищення роздільної здатності низькоконтрастних зображень без апріорного знання апаратної функції системи формування зображень (як просторово-інваріантних, так і просторово-неінваріантних) та апріорної інформації про спектральні й статистичні характеристики як корисних сигналів (об'єктів інтересу), так і шумових компонент (якість фільтрації шумів у середньому в 1,5 разів вище, ніж фільтрація з використанням метода Вінера).

3. Вперше запропоновано метод резонансно-просторового відображення низькоконтрастних зображень на основі подання аналізованого зображення у вигляді аналога деякого системного оператора, що дозволяє розглядати локальне оточення кожного пікселя у ролі його імпульсної характеристики й інтерпретувати яскравості як коефіцієнти віртуального рекурсивного цифрового фільтра. Метод дозволяє ефективно виявляти малорозмірні низькоконтрастні об'єкти (області) на істотно неоднорідному яскравісному фоні без наявності апріорної інформації про розташування можливого об'єкта інтересу з одночасною стійкістью до дії структурних шумів.

4. Вперше запропоновано метод нуль-просторового відображення низькоконтрастних зображень, що полягає в зіставленні кожному пікселю зображення, що аналізується, характеристичного полінома з комплексними коефіцієнтами з подальшим аналізом його нулів, що дозволяє сегментувати візуально нерозрізнені низькоконтрастні ділянки й точково-подібні об'єкти без використання апріорної інформації про місце знаходження зони можливого інтересу. Підвищена чутливість методу обумовлена властивостями нулів характеристичних поліномів.

5. Вперше запропоновано метод динамічної нечіткої сегментації низькоконтрастних зображень, який грунтується на ітеративній оцінці відстаней між нечіткими кластерами та модифікації функцій належності, а також дефаззіфікації з використанням нейромережі Кохонена. Метод дає можливість проведення адаптивної оцінки кількості кластерів, підвищення чутливості й вірогідності сегментації.

6. Доведено ефективність запропонованих методів шляхом моделювання та експериментальних досліджень на зображеннях різної фізичної природи в аспекті підвищення якості, чутливості, роздільної здатності, а також вірогідності процедури сегментації низькоконтрастних зображень у порівнянні з використанням традиційних методів їх обробки. Теоретичні і практичні результати дисертаційних досліджень доведено до рівня впровадження, яке підтверджено відповідати актами, в систему діагностування й керування екологічними та гірничотехнологічними системами і процесами, гірничотранспортним устаткуванням, що дозволило підвищити рівень їх інформаційного забезпечення і ефективності. Запропоновано практичні рекомендації щодо застосування розроблених методів у широкому колі практичних проблем, що пов’язані з обробкою й подальшим візуальним аналізом низькоконтрастних зображень.

Публікації автора:

1. Ахметшина Л.Г. Сегментация мультиспектральных изображений земной поверхности методом пространственно-резонансного отображения / Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національної гірничої академії Україны.– 2001. –№ 4. – С. 39–40.

2. Ахметшина Л.Г. Анализ многомерных геофизических данных на основе метода самоорганизующихся карт / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Науковий вісник Національної гірничої академії Україны. – 2001. – № 5.– С. 45–47.

3. Ахметшина Л.Г. Сегментация многомерных низконтрастных изображений как задача резонансного отображения на основе метода комплексной формулирующей фильтрации /Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Вестник ХГТУ. - 2002. – № 2. - С. 34–37.

4. Ахметшина Л.Г. Анализ изображений геофизических полей как задача нуль-пространственного отображения: метод ортогонализации Грамма-Шмидта /Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національного гірничого університету. -2003. – № 6. - С. 8–11.

5. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа низкоконтрастных изображений на основе метода резонансно-пространственного отображения / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Вестник ХГТУ. -2003. – № 19. - С. 14–17.

6. Ахметшина Л.Г. Нейромережева сегментація низкоконтрастних зображень геофізичних полів на основі багатопараметрового методу резонансно-просторового відображення / Ахметшина Л.Г., Ахметшин О.М. // Геоінформатика. - 2003. – № 2.-С. 52–56.

7. Ахметшина Л.Г. Повышение разрешающей способности изображений геофизических полей на основе метода многомерной ортогональной адаптивной кластеризации / Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2003. – № 10. – С. 35–38.

8. Ахметшина Л.Г. Сегментация низкоконтрастных изображений геофизических полей: метод параметрического резонансно-пространственного отображения / Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національного гірничого університету. -2003. – № 11. -С. 24–27.

9. Ахметшина Л.Г. Нейросетевая кластеризация низкоконтрастных изображений в пространстве признаков комплексного нуль-пространственного отображения на основе сочетания ортогонализирующего и декоррелирующего преобразований /Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Искусственный интеллект. - 2003. – № 3. – С. 475–482.

10. Ахметшина Л.Г. Сегментация мультиспектральных изображений сетью Кохонена на основе метода градиентного отображения / Ахметшина Л.Г. , Егоров А.А. // Вестник ХГТУ. -2003. – № 19. - С. 22–25.

11. Ахметшина Л.Г. Нейросетевая кластеризация геофизических полей в базисе независимых компонент / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мироненко А.А // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2004. – № 1. -С. 23–26.

12. Ахметшина Л.Г. Сегментация низкоконтрастных изображений геофизических полей: метод пространственно-резонансного Фурье-отображения /Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2004. – № 2. - С. 37–41.

13. Ахметшина Л.Г. Многопараметровый анализ изображений геофизических полей на основе комбинации алгоритмов нечеткой сегментации и нейронной сети Кохонена / Ахметшина Л.Г. // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2004. – № 10. - С. 44–47.

14. Ахметшина Л.Г. Сегментация изображений на основе обобщения метода многомерной нечеткой кластеризации / Ахметшина Л.Г. , А.А. Егоров // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2004. – № 11. - С. 34–37 .

15. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа радиологических изображений на основе фазовых характеристик метода топологического резонанса /Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Искусственный интеллект.- 2004. –№ 4. – С. 477–483.

16. Ахметшина Л.Г. Сегментация низкоконтрастных медицинских радиологических изображений методом пространственно-резонансного отображения /Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Клиническая информатика и телемедицина. – 2005. – Т. 2. – № 1. - С. 51–55.

17. Ахметшина Л.Г. Повышение разрешающей способности низкоконтрастных изображений методом обобщенной инверсной фильтрации / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Вестник ХНТУ. – 2005. – №22. - С. 22–26.

18. Ахметшина Л.Г. Адаптивная фильтрация шумов в сигналах и изображениях: метод селективного сингулярного разложения автоморфного отображения / Ахметшина Л.Г. // Искусственный интеллект. – 2005. – № 3. - С. 328–335.

19. Ахметшина Л.Г. Метод аналитического продолжения изображений потенциальных геофизических полей как задача адаптивной инверсной фильтрации с неопределенным ядром интегрального преобразования / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Науковий вісник Національного гірничого університету. – 2006. – № 3. – С. 30–35.

20. Ахметшина Л.Г. Адаптивная инверсная фильтрация низкоконтрастных изображений на основе комбинации методов автоморфного отображения и нейросетевого синтеза / Ахметшина Л.Г. , Ахметшин А.М. // Искусственный интеллект. –2006. –№ 4. – С. 264–274.

21. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа низкоконтрастных изображений на основе комбинации метода модуляционного преобразования и теории векторных полей / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Вестник Херсонского национального технического университета. – 2007. – № 28. - С. 22–26.

22. Ахметшина Л.Г. Интерференционные методы повышения качества и чувствительности анализа низкоконтрастных изображений на основе комплексной фазовой модуляции яскравостей / Ахметшина Л.Г. , Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Искусственный интеллект. – 2007. – № 3. - С. 193–204.

23. Ахметшина Л.Г. Простой и эффективный векторный метод сегментации мультиспектральных изображений в пространстве признаков угловой модуляции яскравостей / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2007. – № 7. - С. 37–41.

24. Ахметшина Л.Г. Сегментация низкоконтрастных медицинских радиологических изображений на основе метода пространственно-резонансного Фурье-отображения / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Вісник Харківського національного університету ім. В.Н. Каразіна. – 2004. – № 617. – С. 65–66.

25. Ахметшина Л. Г. Сегментация мультиспектральных изображений на основе метода нечёткой кластеризации / Ахметшина Л.Г. // Сборник научных трудов Национальной горной академии Украины. –2000. –Т. 1, - № 9. – С. 90–93.

26. Ахметшина Л. Г. Сегментация мультиспектральных изображений с использованием самоорганизующихся карт Кохонена / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Сборник научных трудов Национального горного университета. - 2002. – Т. 2. – № 14. - С. 154–158.

27. Ахметшина Л.Г. Чувствительный метод исследования многомерных низкоконтрастных изображений геофизических полей в плоскости комплексных резонансных частей / Ахметшина Л.Г. // Сборник научных трудов Национальной горной академии Украины. - 2001. – Т. 1. - № 12. – С. 170–175.

28. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа мультиспектральных изображений на основе комбинации методов нуль-пространственного отображения и нейросетевой кластеризации / Ахметшина Л.Г. // Сборник научных трудов Национального горного университета. –2003. – № 16. - С. 158–164.

29. Ахметшина Л.Г. Підвищення чутливості сегментації низько контрастних зображень на основі методу комплексного нуль-просторового відображення / Ахметшина Л.Г., Ахметшин О.М. // Праці Таврійської державної агротехнічної академії. – 2003. – Вип. 4, – Т. 20. - С. 38–42.

30. Ахметшина Л.Г. Самоорганизующаяся сегментация мультиспектральных изображений на основе метода главных компонент / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Системні технології. - 2003. – № 5. - С. 70–74.

31. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа низкоконтрастных изображений как задача нуль-пространственного отображения: метод главных компонент / Ахметшина Л.Г. // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологий. - 2004. – Т. 8. – С. 105–113.

32. Ахметшина Л.Г. Повышение информационных возможностей метода нуль-пространственного отображения на основе принципов теории катастроф / Ахметшина Л.Г. // Сборник научных трудов Национального горного университета. - 2004. –№ 19. - С. 198–203.

33. Ахметшина Л.Г. Сегментація мультиспектральних зображень методом Фур'є–резонансного відображення нуль-пространства інформативних ознак /Ахметшина Л.Г. // Праці Таврійської державної агротехнічної академії. - 2004. – Вип. 4. – Т. 25. – С. 80–84.

34. Ахметшина Л.Г. Сегментация мультиспектральных изображений как задача виртуальной эллипсометрии ортогональных векторных полей / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Геометричне та комп’ютерне моделювання. - 2004. – Вип. 8. - С. 36–42.

35. Ахметшина Л.Г. Информационные возможности модуляционного преобразования при сегментации мультиспектральных изображений / Ахметшина Л.Г. // Системні технології. – 2004. – № 6. – C. 122–127.

36. Ахметшина Л.Г. Иерархическая нечеткая сегментация геофизических полей на основе топологического отображения пространства функций принадлежности классов / Ахметшина Л.Г. // Сборник научных трудов Национального горного университета. - 2004. – № 20. - С. 130–135.

37. Ахметшина Л.Г. Метод выравнивания гистограмм как разновидность метода обобщенной инверсной фильтрации низкоконтрастних изображений / Ахметшина Л.Г., Мацюк И.М. // Системні технології. – 2005. – Вип. 6. – № 41. – С. 84–92.

38. Ахметшина Л.Г. Использование расстояний в N-мерном пространстве для повышения достоверности в модифицированном алгоритме нечеткой кластеризации / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Наукові нотатки (Луцький державний технічний університет). – 2008. – № 22, част. 1. – С. 16–20.

39. Ахметшина Л.Г. Модификация метода нечеткой кластеризации на основе динамического преобразования функции принадлежности / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Питання прикладної математики і математичного моделювання. – 2007. – С. 3–9.

40. Ахметшина Л.Г. Геометрические методы повышения качества низкоконтрастных изображений в плоскости комплексных яскравостей / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Геометричне та комп’ютерне моделювання. – 2007. – Вип. 18. – С. 41–46.

41. Ахметшина Л.Г. Влияние метода динамического преобразования функции принадлежности на результаты нечеткой кластеризации / Ахметшина Л.Г. , Егоров А.А. // Системні технології:– 2007. –Вип. 2, – № 49. – С. 3–8.

42. Ахметшина Л.Г. Адаптивный интерференционный метод повышения яркостного разрешения низкоконтрастных изображений / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Збірник наукових праць Національного гірничого університету. - 2007. – № 27. - С. 202–207 .

43. Ахметшина Л.Г. Метод автосегментации низкоконтрастных изображений как задача синтеза гребенчатого фильтра с запаздывающей обратной связью / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Збірник наукових праць Національного гірничого університету. - 2007. – № 28.- С. 99–104.

44. Ахметшина Л.Г. Адаптивная фильтрация шумов методом сингулярного разложения автоморфного отображения / Ахметшина Л.Г. // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2006. – № 8. – С. 40–54.

45. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности и разрешающей способности визуального анализа низкоконтрастных изображений методом обобщенной адаптивной инверсной фильтрации / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2007. –№ 12. – С. 2–12.

46. Akhmetshina L.G. Sensitive segmentation of low-contrast multispectral images based on multiparameter space-resonance imaging method / Akhmetshina L.G., Akhmetshin A.M. // Intelligent Robots and Computer Vision: Proc. SPIE. –2001. – Vol. 4572. – P. 279–289.

47. Akhmetshina L.G. Sensitive analysis and segmentation of low contrast images: knowledge discovery based on multiparameter topological resonance method / Akhmetshina L.G., Akhmetshin A.M. // Data Mining, and Knowledge Doscovery: Theory, Tools, and Technology: Proc. SPIE. 12–13 April 2004, Boston, – 2004. –Vol. 5433. – P. 153–160.

48. Akhmetshina L. Pulse-echo sensitive segmentation in independent component basis of multiparameter complex space-zero imaging method / Akhmetshina L., Akhmetshin A., Mironenko A. // Independent Component Analyses, Wavelets, Unsupervised Smart Sensors, and Neural Networks III: Proc. SPIE. 28 March – 1 April, Orlando, 2005. – Vol. 5818. – P.193–203.

49. Akhmetshina L.G. Multispectral and hyper-spectral low contrast image fusion and sensitive analysis: analytical multiparameter space-resonance imaging method / Akhmetshin A.M., Akhmetshina L.G. // Int. Geosci. and Remote Sens. Symp: Proc. IEEE. 9–13 Jul., 2001. – Sydney, 2001. – Vol. 4. – P. 1910–1912.

50. Akhmetshina L.G. Afficient Segmentation of Geophysical Field Images on Basis of Independent Component Analysis / Akhmetshin A.M., Akhmetshina L.G., Mironenko A. // Geoscience and Remote Sensing Symposium: IGARSS’ 2005 IEEE Int. 19–22 Julay, 2005. – Seoul, 2005. – Vol. 1. –P. 300–303.

51. Ахметшина Л. Метод адаптивної сегментації низькоконтрастних медичних ехо-імпульсних зображень / Ахметшина Л.Г., Ахметшин О., Карпенко В. // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів: III межнар. конф. 26–30 лист. 1996 р.: тези доп. – Київ, 1996. – С. 157–158.

52. Ахметшина Л.Г. Сегментация и слияние мультиспектральных низкоконтрастных изображений на основе комбинации методов нуль- и резонансно-пространственного отображений / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Теория и техника передачи, приема и обработки информации: межнар. наук-техн. конф. 7–10 жовт. 2003 г: тези доп. – Харків, 2003.– С. 445–446.

53. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности анализа радиологических изображений на основе фазовых характеристик метода топологического резонанса / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Искусственный интеллект, интеллектуальные и многопроцессорные системы: межнар. наук.-техн. конф. 20–25 вер. 2004 г.: тези доп. - Таганрог; – Донецьк, 2004. - Т. 2. – С. 320–324.

54. Akhmetshina L.G. Analysis and segmentation of low contrast images based on multiparameter topological resonance imaging method / Akhmetshina L.G., Akhmetshin A.M. // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів: сьома Всеукраїнська межн. конф. 11–15 жовт. 2004 р.: тези доп.- Київ, 2004. – С. 185–188.

55. Ахметшина Л.Г. Использование расстояний между нечеткими классами для повышения объективности нейросетевой сегментации земной поверхности / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем: друга міжнар. наук.-практ. конф. 17–19 лист. 2004 р.: тези доп. - Дніпропетровськ, 2004. – С. 8–9.

56. Ахметшина Л.Г. Повышение разрешающей способности низкоконтрастных изображений методом адаптивной кластеризации в сингулярном базисе автоморфного отображения / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій: міжнар. наук. конф. 18–21 трав. 2005 р.: тези доп. - Євпаторія, 2005. – Т. 1. – С. 32–34.

57. Ахметшина Л.Г. Повышение чувствительности нечеткой кластеризации на основе применения пространственных статистик / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій: міжнар. наук. конф. 18–21 трав. 2005 р.: тези доп. – Євпаторія, 2005.– Т. 1. – С. 35–37.

58. Ахметшина Л.Г. Повышение разрешающей способности анализа рентгеновских изображений методом многомерной нейросетевой кластеризации / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Клиническая информатика и телемедицина. –2005. – Т. 2. – № 1. – С. 98–99.

59. Ахметшина Л.Г. Адаптивный метод обращения 2-В уравнения свертки с неопределенным ядром интегрального преобразования / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М. // Математичне та программне забезпечення интеллектуальних систем: Третя міжнар. наук.-практ. конф. 16–18 лист. 2005 р.: тези доп. - Дніпропетровськ, 2005. - С. 6.

60. Ахметшина Л.Г. Адаптивная фильтрация шумов в сигналах и изображениях: метод селективного сингулярного разложения автоморфного отображения / Ахметшина Л.Г. // Интеллектуальные и многопроцессорные системы: межд. научн.-техн. конф. Дівноморське, 26 вер.–1 жовт. 2005 г. –Таганрог; –Донецьк; –Мінськ, 2005. – Т. 3. – С. 146–150.

61. Ахметшина Л.Г. Новый метод адаптивной фильтрации шумов в условиях априорной неопределенности их спектральных и статистических характеристик / Ахметшина Л.Г. // Интеллектуальные системы принятия решений и прикладные аспекты информационных технологий: міжнар. наук. конф., 15–18 трав., 2006. г.: тезисы докл.- Євпаторія, 2005. – Т. 1. – С. 32–35.

62. Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. Адаптивная инверсная фильтрация низкоконтрастных изображений на основе комбинации методов автоморфного отображения и нейросетевого синтеза / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М. // Искусственный интеллект, интеллектуальные и многопроцессорные системы: межд. научно-техн. конф. 25–30 вер. 2006 г.: тези доп. – Кацівелі, 2006. – Т. 3. – С. 100–105.

63. Ахметшина Л.Г. Модификация метода нечеткой кластеризации на основе динамического преобразования функции принадлежности / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем: четверта міжнар. наук.-практ. конф. 15–17 лист. 2006 р.: тези доп. – Дніпропетровськ, 2006. - С. 6–7.

64. Ахметшина Л.Г.. Интерференционные методы повышения качества и чувствительности анализа низкоконтрастных изображений на основе комплексной фазовой модуляции яскравостей / Ахметшина Л.Г., Ахметшин А.М., Мацюк И.М // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы: межд. науч.-техн. конф. –Дівноморське, 24–29 вер. 2007 г.: тези доп. – Донецьк; – Таганрог; – Мінськ, 2007. – С. 176–182.

65. Ахметшина Л.Г. Модификация метода FCM с использованием карты Кохонена при вычислении центров нечетких классов / Ахметшина Л.Г., Егоров А.А. // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем: П’ята міжнар. наук.-практ. конф. Дніпропетровськ, 14–16 лист. 2007 р.: тези доп. – Дніпропетровськ, - С. 14–15.