ЗАКЛЮЧЕНИЕ

         В данном учебном пособии изложены теоретические основы методов статистическкого описания и обработки многомерных изображений. Изложение базируется на теории статистических решений и теории случайных полей. Наибольшее внимание уделено тем моделям, которые позволяют решать задачи анализа, синтеза и имитации изображений с требуемыми свойствами. Рассмотрены общие подходы и конкретные алгоритмы для решения основных задач обработки изображений: фильтрации, совмещения и обнаружения сигналов. Рассмотрено также применение методов обработки изображений к фильтрации и распознаванию квазипериодических сигналов, например, речевых. Особое внимание уделено адаптивным псевдоградиентным алгоритмам. Для полноты изложения приведены необходимые сведения из теории многомерных матриц и тензоров.

Автор надеется, что учебное пособие вызовет у читателя интерес к этой интенсивно развивающейся области исследований и явится достаточной базой для овладения ее основами.