Решение задачи выделения контуров используется в промышленности при создании автономных роботов, а также систем анализа изображений в сложных условиях наблюдения, при воздействии различных мешающих факторов, усложняющих процесс регистрации изображения и при отсутствии априорных сведений о виде фоновых шумов. Это значит, что методы и алгоритмы обработки информации с датчиков изображения должны учитывать наличие шумов различной природы, связанных с регистрацией изображений и сигналов в реальных системах. Отмеченное выше делает вполне очевидной актуальность проведения исследований существующих и создания новых методов цифрового дифференцирования сигналов и изображений, зарегистрированных на фоне шума, а также выбора такого или таких из них, которые наиболее пригодны для реализации с применением средств современной микропроцессорной техники и позволяющие достичь требуемых характеристик и не требующих знания априорных характеристик помех и фоновых шумов. В работе решена научная задача разработки алгоритмов автоматизированного анализа результатов измерений для выделения контуров объектов в изображениях при наличии фонового шума.

Solving the problem of selection circuits used in industry for the creation of Autonomous robots and systems, image analysis in the complex conditions of the observation, when exposed to various confounding factors that complicate the registration process image and in the absence of a priori information about the type of background noise. This means that the methods and algorithms of information processing with image sensors must take into account the presence of noise of different nature related to registration of images and signals in real systems. The above makes obvious the relevance of the research of existing and creation of new methods of digital differentiation of signals and images, are registered with background noise, as well as the choice of such or such of them that are most suitable for implementation with the use of modern microprocessor technology and capability to achieve the desired characteristics and which does not require a priori knowledge of the characteristics of the interference and background noise. In the solution of the scientific problem of the development of algorithms for automated analysis of measurement results to highlight the contours of objects in images in the presence of background noise.