ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цифровая обработка изображений принадлежит к числу интенсивно развивающихся направлений научных исследований и прикладных разработок. Характерно многообразие прикладных областей и постоянно возникающих в них новых задач. Далеко не всегда в арсенале готовых разработок удается найти методы и алгоритмы, при помощи которых могут быть решены эти новые задачи. Поэтому очень часто создание алгоритма осуществляется на уровне научного исследования. Неудивительно, что при этом нередки случаи использования и эвристических подходов, лишенных серьезной математической основы. Следует отметить, что среди них имеются блестящие решения, ряд из них нашел отражение в настоящем пособии. Вместе с тем потребности реальных разработок обычно предъявляют к алгоритмическому обеспечению требования максимального качества обработки. Достигнуть этого можно на основе применения оптимальных методов, опирающихся на математические модели изображений и теорию оптимальных решений. Поэтому основное внимание в пособии уделялось именно таким подходам и методам.

Авторы стремились сосредоточить внимание на тех задачах и методах их решения, которые являются актуальными для новых прикладных разработок и которые вместе с тем опираются на современные достижения в теории сигналов (в том числе многомерных) и их обработки, в теории распознавания образов. Авторы считают, что большие перспективы в данной области принадлежат вероятностно-статистическим методам как применительно к системам, работающим с оператором, так и для систем с автоматической обработкой визуальной информации. Это нацию отражение в содержании пособия.

Учебное пособие не претендует на полноту освещения проблемы цифровой обработки изображений. Это не только невозможно, в этом и нет необходимости. Изучение дисциплины, овладение ее методологией достигается при знакомстве с ключевыми разделами.