Запропоновано два варіанти апаратної реалізації аналізатора інформації за око-процесорної обробки зображень і сигналів. Досліджено загальні принципи їх фукціонування та проаналізовано оптимальність застосування. Розроблено метод фрактального ущільнення зображень, що дозволяє підвищити швидкодію розпізнавання у теоретично-межовому вимірюванні у 200 разів, а за практично реалізованих варіантів - у декілька разів у порівнянні з класичними методами. Виконано модифікацію алгоритму навчання нейромереж для можливості використання у разі навчання волоконно-образних мереж нейроподібного типу та проведено комп'ютерне моделювання операції виділення контурів об'єктів з попередньою операцією обробки зображень, що дозволяє здійснити сегментацію областей, розпізнавання образів, фільтрацію та виключення перешкод, а також проведено комп'ютерне моделювання операції відновлення зображень і оцінено ефективність роботи алгоритму з використанням програми, реалізованої на мові високого рівня Delphi.

  Завантажити