Удосконалено нейроподібні методи цифрової обробки складних текстурних зображень у комп'ютерних системах. Вперше запропоновано нейромережеву модель комп'ютерної обробки складних текстурних зображень, використання якої обумовило розвиток нових нейроподібних комп'ютерних процедур, що дозволили обчислювати кореляційну функцію з підвищеною точністю й швидкодією та інваріантністю до змін яскравості, контрасту, масштабу та повороту. Удосконалено методи архітектурної та структурно-функціональної організації паралельно-ієрархічної (ПІ) пам'яті, що дозволило зменшити об'єм пам'яті комп'ютерних систем за рахунок розпаралелювання обчислювального процесу на різних ієрархічних рівнях кодування-декодування мережі ПІ перетворення складних текстурних зображень. Запропоновано нейроподібні методи попередньої обробки й опису окремих частин складних текстурних зображень, застосування яких підвищує точність визначнення з загального зображення об'єкта для подальшого діагностування. Вперше розроблено нейромережевий метод для розпізнавання рентгенівських зображень сегментів хребта й ультразвукових (УЗ) зображень жовчного міхура, що суттєво підвищує вірогідність діагнозу. Удосконалено метод компактного представлення рентгенівських та УЗ-зображень, що дозволяє формувати складні текстурні зображення у вигляді бінарної матриці для подальшого їх розпізнавання відомими методами.

  Завантажити