Розглянуто питання розробки методів, алгоритмів та архітектури спеціалізованих засобів технологій цифрової обробки сигналів і зображень. Описано алгоритми функціонування, програмування і навчання штучних нейронних мереж паралельної обробки сигналів. Розкрито структуру алгоритмічного операційного пристрою для прискореного обчислення базових операцій швидких алгоритмів ортогональних тригонометричних перетворень.

Рассмотрены вопросы разработки методов, алгоритмов и архитектуры специализированных средств технологий цифровой обработки сигналов и изображений. Представлены алгоритмы функционирования, программирования и обучения искусственных нейронных сетей параллельной обработки сигналов. Раскрыта структура алгоритмического операционного устройства для ускоренного вычисления базовых операций быстрых алгоритмов ортогональных тригонометрических преобразований.

Розв'язано задачу побудови класифікатора елементів зображення за допомогою багатошарової нейронної мережі на відеозображеннях реального часу. Побудовано модифікацію алгоритму навчання зі зворотним поширенням похибки. Запропоновано новий метод визначення еталона та навчальних прикладів.

Знайдено архітектурно-структурні розв'зання, алгоритми та програмно-апаратні засоби, що забезпечують у межах комплексів оперативної взаємодії в реальному часі аналіз, обробку та відображення просторових, часових, функціональних та інформаційних характеристик динамічних об'єктів. Обгрунтовано алгоритмічні та програмно-апаратні методи, засоби побудови інтерактивних геоінформаційних комплексів оперативної взаємодії. Коректно визначено параметри програмно-технічних засобів перетворення, забезпечено якість візуалізації руху символів та значну економію обчислених ресурсів. Створено діючі інтерактивні геоінформативні комплекси оперативної взаємодії, що дозволило підвищити рівень керування відповідними об'єктами та процесами.

Виведено формули апаратно-орієнтованих алгоритмів швидких перспективних перетворень, які є адаптованими для програмно-апаратної реалізації процесорів реального часу, що задовольняють критерії точності та швидкодії. Досліджено питання збіжності цих алгоритмів, а також одержано аналітичні співвідношення для часу виконання та похибок реалізації функції перспективних перетворень. Розроблено структуру спецпроцесора швидких геометричних перетворень зображень реального часу та запропоновано архітектуру системи обробки відеоінформації реального часу на базі розробленого спецпроцесора. Реалізовано програмно-апаратну систему візуалізації на базі створеного процесора.

Розглянуто питання побудови спецпроцесорів для формування зображення об'єктів, що рухаються, у системах візуалізації реального часу, які синтезують зображення методом зворотного трасування. Удосконалено аналітичну модель геометричного опису даних об'єктів. Вперше запропоновано метод їх класифікаційного опису. Створено адаптований для сканування об'єктів, що рухаються, алгоритм сканування простору тривимірної сцени для поверхні рельєфу. На основі розроблених моделей опису та алгоритму сканування досліджуваних об'єктів запропоновано алгоритм синтезу їх зображення. Результати наукової роботи використано у процесі модернізації цифрової системи візуалізації авіаційного тренажера КТС Ту-154М в Українському державному навчально-сертифікаційному центрі громадянської авіації (Київ).

Розроблено методи та алгоритми для інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем аналізу, розпізнавання, синтезу, класифікації, прогнозування динамічних об'єктів (образів) зі складною структурою для прийняття рішень. Створено новий підхід щодо використання автоасоціативних нейромереж "з вузьким горлом". Як критерій класифікації складних зображень запропоновано використовувати процент похибок (а не вибрані параметри). На основі розроблених методів створено інформаційно-аналітичну систему єдиного представлення на базі нейронних мереж автоасоціативного типу, проведено експериментальні дослідження. Основні результати знайшли промислове використання у системах розпізнавання, класифікації образів та інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем прийняття рішень.

Рассмотрена проблема обработки и прогнозирования динамических изображений в реальном времени. Предложен подход формирования эталонного туннеля с помощью метода обработки информации, при реализации которого вычисляются центры пятен лазерных пучков с повышенной точностью, а также классифицируются изображения трассы с целью улучшения результатов дальнейшего прогнозирования их поведения.

Досліджено можливості застосування вірогіднісного методу для оцінки якості зображення. Роботу зорієнтовано на застосування підходу під час опрацювання відеопотоків у реальному часі. Метод досліджено на прикладі аналізу зображень.

Розроблено моделі, методи і засоби, що забезпечують розширення функціональних можливостей, зменшення матеріальних і часових витрат на дослідження, розробку й експлуатацію систем візуалізації функціонування складних технологічних комплексів (СТК). Для цього було розроблено нову концептуальну модель організації злиття інтегрованої інформаційні технології візуального моделювання (ІТВМ) функціонування СТК. Одержав подальший розвиток метод розробки динамічної аналітичної моделі СТК, який відрізняється від відомих формуванням вектору простору стану СТК на основі композиції та декомпозиції в межах теорії дискретно-безперервних мереж на базі мереж Петрі. Розроблено метод узгодження, що забезпечує створення ІТВМ з коректною взаємодією двох середовищ з різною ієрархічною побудовою. Розроблено метод побудови математичної моделі СТК, який характеризується інтегрованим використанням засобів моделювання для створення веб-додатків. Одержала подальший розвиток математична модель СТК, яка на відміну від існуючих рішень, додає до функцій середовища DCNET запропоновану функцію зворотного зв'язку з платформою анімації. Результатом розроблених моделей і методів стало розширення функціональних можливостей, зменшення матеріальних і часових витрат на дослідження, розробку і експлуатацію систем візуалізації функціонування СТК в середньому в 10 разів в залежності від супутніх обставин.