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.

В книге предлагается новая теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, которая позволяет формировать конструктивные признаки распознавания нового класса — триплетные признаки. Источником формирования триплетных признаков является введенное автором новое геометрическое преобразование, связанное со сканированием изображений по сложным траекториям. Построена с единых позиций объединенная теория признаков распознавания и предварительной обработки изображений, пригодная для создания мощных самонастраивающихся систем распознавания образов. Приведены примеры эффективного применения теории в области геологии, медицинской и технической диагностики, нанотехнологии, биометрии. Научным работникам, аспирантам и студентам старших курсов, специализирующимся в области теоретической информатики и кибернетики.