Розроблено інформаційні технології перетворення й аналізу цифрових зображень, що базуються на теорії трикутних норм і нечіткій логіці. Побудовано двопараметричну трикутну t-норму, встановлено взаємозв'язок між нечіткою логікою та кількісним оцінюванням узагальненого контрасту зображень через трикутні s-норми, запропоновано S-подібну функцію нечіткої належності дійсного додатнього степеня. Удосконалено методи підсилення контрасту з використанням нечіткої логіки. Розроблено метод двопараметрової оптимізації функцій нечіткої належності на основі критерію максимуму нечіткої ентропії, побудовано методи фільтрації шуму зі зображення на основі нечіткої логіки, в яких використано мультиплікативну модель зображення. Удосконалено методи розпізнавання прямих країв об'єктів і ліній на багатоградаційному зображенні з використанням перетворення Хафа та нечіткої логіки для аналізу локального контрасту зображення, що дозволяє збільшити точність розпізнавання. Експериментально підтверджено ефективність розроблених методів, які використано у процесі створення системи автоматизованої обробки й аналізу зображень результатів неруйнівного контролю виробів і матеріалів, а також програмного комплексу для автоматизації формування траєкторії руху променя у процесі електронно-променевого зварювання.

  Скачати повний текст