Данная статья состоит из двух взаимосвязанных частей. Первая часть дает основные понятия о теории распознавании образов, о машинном зрении, изображении как о двумерном массиве данных, характеризующемся тремя величинами и рассматриваемом в качестве модульной парадигмы, и описывает классические методы фильтрации изображения. Для приведения многомерных задач к одномерным и выделения ключевых характеристик изображения используются такие методы, как гистограммная обработка, бинаризация порогов полутоновых изображений, сегментация многомодальных изображений, преобразования Фурье и линейная фильтрация изображения в пространственной и частотной области. А вторая часть содержит алгоритмы логического решения задач на основе уже проведенной фильтрации изображения. Включая способ математической морфологии с алгоритмами выделения неизвестного объекта в известной среде и известного объекта в неизвестной среде, а также способ нахождения объектов посредством выделения особых точек, принадлежащих трем классам: стабильные на коротком отрезке времени, стабильные при малейших движениях и смене освещения и постоянно стабильные. И в том числе приводятся яркие примеры использования методов фильтрации изображений и выявления образов и очертаний объектов, искомых в заданных задачах.

This article consists of two interrelated parts. The first part gives the basic concepts of the theory of pattern recognition, of machine vision, the image as a two-dimensional data array, characterized by three values ??and regarded as a modular paradigm, and describes the classical methods of image filtering. Methods such as histogram processing, binarization of halftone image thresholds, segmentation of multimodal images, Fourier transforms and linear filtering of the image in the spatial and frequency domain are used to bring multidimensional problems to one-dimensional and to highlight key characteristics of the image. And the second part contains algorithms for logical problem solving based on the image filtering already performed. Including, a method of mathematical morphology with algorithms for isolating an unknown object in a known environment and a known object in an unknown environment, as well as a method for finding objects by selecting special points belonging to three classes: stable for a short period of time, stable with the slightest movement and change of lighting and constantly stable . And including vivid examples of the use of image filtering methods and the identification of images and outlines of objects that are required in the given tasks.