Page 66 - Microsoft Word - Дисертація.docx

66

описуване цією моделлю зображення, і навпаки, можна було б так

вибрати параметри моделі, щоб вона описувала зображення з заданими

властивостями. Також бажано, щоб моделі дозволяли імітувати, тобто

генерувати «зразки» зображень. Це потрібно для візуальної оцінки

одержуваних зображень і для тестування алгоритмів обробки. Сучасні

методи, які використовуються при розв’язку задач пов’язаних з

попередньою обробкою, зокрема фільтрацією і сегментацією та

компресією зображень, в більшості випадків, оперують статистичними

моделями даних. Зростаючі вимоги до точності та надійності

функціонування автоматизованих систем, які працюють із візуальною

інформацією: системи обробки зображень мікроструктури матеріалів,

орієнтовані на автоматичний пошук та виділення інформації про

матеріал чи його характеристики; системи біометричної ідентифікації

людини; системи обробки великих масивів зображень поверхні Землі з

космосу тощо, вимагають врахування тоншої структури даних, зокрема

залишкових кореляційних зв’язків між їх елементами. Серед

статистичних моделей значне місце займають моделі, побудовані на

використанні апарату марковських процесів, в межах яких відбувається

пов’язування даних марковськими залежностями та формування у

просторі даних марковських ланцюгів і полів [84]. На жаль,

ускладнення структури математичної моделі при врахуванні всіх

можливих зв’язків між елементами даних значно ускладнює, а в

більшості випадків і взагалі унеможливлює розв’язок поставлених

задач. Також ускладнення моделей часто призводить до різкого

збільшення часу оперування ними, що є недопустимим для багатьох

систем, які працюють з даними в реальному масштабі часу. Тому

особливо актуальною задачею є розробка нових та удосконалення

існуючих методів та моделей статистичного опису даних.