Аннотация: В монографии изложены методы детерминированного информационного поиска данных различных типов, включая вещественный. Методы основаны на устойчивых распараллеливаемых сортировках с программно реализованным взаимно однозначным соответствием входных и выходных индексов, подстановки индексов непосредственно применяются для организации поиска. Применяемые сортировки максимально параллельны, как следствие максимально распараллеливаются алгоритмы поиска. Наряду с этим предлагается разрядное распараллеливание операций сравнения на основе алгебраического сложения без вычисления переноса. Приводятся видоизменения параллельной сортировки подсчетом, параллельный алгоритм одновременного слияния и сортировки с применением поразрядно-параллельного сравнения для ускорения поиска. Алгоритмы отличаются единичной оценкой временной сложности сравнений, не зависящей от длины слов. Излагаемый подход модифицируется для поиска изображений с сохранением максимального параллелизма. Методы ориентированы на ускорение информационного поиска, расширение его функциональных возможностей, а также на повышение компактности выдачи в силу детерминированной идентификации объектов. Приводятся численные модели, фрагменты программ и результаты программных экспериментов. Книга адресована аспирантам и научным сотрудникам, специализирующимся в области сортировки и поиска.

Аннотация: Изложены основы обработки изображений, представленных плоскими и пространственно расположенными точечными структурами в виде полей и локализованных групп. Описаны математические модели подобных структур, исследованы их свойства в условиях шума и априорной неопределенности неинформативных параметров. Рассмотрено решение задач, связанных с упорядочением и сегментацией точечных полей и групповых точечных объектов. Приведены алгоритмы распознавания зашумленных групповых точечных объектов и объектов, заданных точечными полями. Для научных работников и специалистов в области обработки изображений и распознавания образов, радиолокации и навигации, а также студентов старших курсов и аспирантов соответствующих специальностей.

Аннотация: Для решения ряда проблемных вероятностных задач (в частности, для задач со случайным разбиением интервала) авторами разработаны уникальные программные системы, ориентированные на проведение аналитических выкладок на ЭВМ. Также особенностью монографии является то, что в ней предложено трехмерное обобщение классической числовой последовательности Каталана, известной еще со времен Леонарда Эйлера и лежащей в основе перечислительной комбинаторики. Для студентов, аспирантов, преподавателей и специалистов, интересующихся вопросами дискретного анализа, вычислительной математики, информатики, комбинаторики, которые сталкиваются с трудными и нестандартными задачами вероятностного характера.

Аннотация: Целью настоящего издания является обобщение результатов, полученных автором в области распознавания печатных и рукопечатных символов начиная с 1999 г. и опубликованных в открытой печати в серии статей. В монографии излагаются теоретические основы и аспекты практического применения разработанного автором метода распознавания, описываются характеристики качества программной реализации метода, производится сопоставление с характеристиками известных алгоритмов распознавания. Описаны предложенные автором подходы к изучению свойств оценки распознавания и исследованию качества распознавания в зависимости от степени различия баз обучения и распознавания. Читателю предлагается по-новому взглянуть на проблему распознавания, ознакомиться с полученными в ходе численных экспериментов результатами и их трактовкой. Книга содержит большой объем фактического материала, оформленного в виде графиков, диаграмм и таблиц.

Аннотация: Рассмотрено математическое понятие формы изображения как (инвариантной относительно условий получения изображения) характеристики геометрической формы изображенного объекта.Рассмотрены основанные на понятии формы изображения методы морфологического анализа изображений, ориентированные на компьютерные решения задач анализа и интерпретации изображенных объектов при априорной неопределенности условий регистрации их изображений, таких, в частности, как характер освещения, его спектральный состав и т.п.Типичными являются задачи, в которых даны два изображения одной и той же местности, полученные в разное время при различных и неизвестных условиях освещения, и требуется выделить объекты, представленные на первом (втором) изображении и отсутствующие на втором (первом) изображении. Для специалистов по математическому моделированию, а также для студентов старших курсов и аспирантов технических и физико-математических специальностей вузов.

Аннотация: Канонические представления (канонические разложения и интегральные канонические представления) представляют собой выражения случайных функций через (дискретный и непрерывный) белый шум. Дана прикладная теория канонических представлений случайных функций, рассмотрены вопросы их статистического оценивания и моделирования. Также рассмотрена постановка задач компьютерной поддержки статистических научных исследований, модели стохастических сигналов и систем. Изложены вероятностно-статистические методы анализа точности линейных и нелинейных систем на основе априорных данных. Рассмотрена теория синтеза оптимальных, субоптимальных и условно оптимальных фильтров для анализа и обработки информации на базе апостериорных данных. Приведены результаты фундаментальных работ, выполненных в ИПИ РАН в рамках научных направлений «Стохастические системы и стохастические информационные технологии» и «Фундаментальные основы информационных технологий и систем» в последние годы. Приложение содержит обширный методический, программно-алгоритмический и справочный материал.

Аннотация: В монографии рассматриваются многомерные многоскоростные системы , которые используются для обработки ММ цифровых сигналов . Монография является первым систематическим изложением теории и методов неразделимой обработки ММ сигналов на русском языке, в ней приводится все необходимое для разработки ММ многоскоростных систем , начиная с фундаментальных результатов из теории цифровой обработки ММ сигналов , и заканчивая алгоритмами и программным/аппаратным обеспечением для ММ многоскоростных систем . Важной чертой монографии является применение математических пакетов MATLAB, MAPLE, Singular и др., а также программ, написанных на языке С, на протяжении всего изложения. Приведены результаты реализации разработанных неразделимых операторов на основе процессоров общего назначения, сигнальных процессоров фирмы Texas Instruments и графических процессоров (GPU) фирмы nVidia.

Аннотация: Книга посвящена исследованию способов описания формы объектов в цифровых бинарных изображениях с помощью непрерывных моделей. Использование непрерывных моделей существенно упрощает решение многих задач анализа, распознавания и преобразования изображений . В книге в качестве универсальной непрерывной модели формы используется понятие фигуры - замкнутой области, граница которой состоит из конечного числа непересекающихся жордановых кривых. Рассматриваются три взаимосвязанных способа представления фигур: многоугольными границами, скелетами, семействами кругов (циркулярами). Задача построения непрерывной модели для бинарного изображения состоит в аппроксимации его фигурами. В книге описываются разработанные автором методы решения этой задачи и их практические приложения.

Аннотация: В книге рассматриваются различные аспекты анализа, применяемого для обработки растровых пространственно-временных сигналов. Определяются информационная емкость носителей информации, пространственные характеристики изображений объектов, проводится учет аддитивных шумов и определяется их влияние на сигнал, в том числе при аппроксимации импульсной характеристики линейной зависимостью. Разработаны адаптивные методы формирования порогового уровня сигнала для учета мультипликативных низкочастотных помех.Книга предназначена специалистам, занимающимся вопросами цифровой обработки изображений.

Аннотация: Книга посвящена чрезвычайно увлекательным и актуальным для многочисленных приложений темам: динамическим методам Монте-Карло (в западной литературе также распространен термин Markov Chain Monte Carlo - MCMC), байесовскому подходу и некоторым разделам стохастической оптимизации. В последние десятилетия данные направления математической теории разрабатываются особенно интенсивно в связи с новыми прикладными задачами, возникающими в физике, биологии, медицине, технике и экономике. Издание книги на русском языке будет полезным как студентам и аспирантам, впервые знакомящимся в этим предметом, так и широкому кругу специалистов.

Аннотация: В книге дается полный обзор процесса обработки от получения изображения до выделения интересующих данных. Каждая глава включает упражнения, которые помогут оценить понимание материала, развить полученные навыки и дадут представление о реальных задачах, связанных с обработкой изображений. Большое количество интерактивных упражнений охватывает все рассмотренные в данном пособии темы. К книге прилагается компакт-диск, содержащий программное обеспечение heurisko, а также большую коллекцию изображений, которые могут быть использованы при выполнении упражнений на компьютере. Пособие адресовано всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями.