Розглянуто питання визначення стійких режимів руху посудин (переважно скіпів) у провідниках дискретно посиленого армування ствола шахтних підйомних установок. Обгрунтовано актуальність удосконалення устаткування ствола, зокрема, жорсткого армування. Досліджено стійкі режими руху посудини у провідниках посиленого армування ствола та розроблено математичну модель. Проаналізовано модель та складено програму в оболонці Delphi для ЕОМ щодо встановлення "функції жорсткості" періодично посиленого провідника. Розроблено алгоритм визначення областей стійких розв'язків диференціального рівняння, з описом руху підйомної посудини у провідниках жорсткого армування ствола за різних схем посилення армування, запропоновано програму для ЕОМ. Здійснено аналіз і вибір на підставі одержаних даних найбільш економічно раціональних схем розподілу ділянок з посиленими провідниками армування стовбура. Висвітлено конструкції підвищення жорсткості провідника у лобовому і бічному напрямках, застосованих для діючих вертикальних стволів та закладених знову. Описано методику розрахунку посиленого армування на додаток до існуючої методики розрахунку жорсткого армування вертикальних стволів.

Обгрунтовано необхідність застосування автоматичних систем збору інформації з мікропроцесорних пристроїв релейного захисту на електроенергетичних об'єктах України. Докладно розглянуто критерії, які впливають на структуру апаратного та математичного забезпечення таких систем в цілому, і системи "АРГОН", зокрема. Розроблена кафедрою автоматизації енергосистем НТУУ "КПІ" автоматична система збору та передачі інформації "АРГОН" повністю відповідає висунутим вимогам та успішно експлуатується на багатьох об'єктах НЕК "Укренерго".

Рассмотрена задача оценивания параметров полета летательного аппарата с использованием последовательности снимков поверхности Земли, полученных с бортовой видеокамеры. Предложен метод оценки векторов движения для последовательных кадров видео, основанный на поиске подобных участков двух изображений и учете их информативности. Для обеспечения приемлемой скорости работы метода предложено использовать быструю кластеризацию по граничному элементу множества. Сформирована тестовая видеопоследовательность для верификации методов оценки величины смещения между кадрами видео. В ходе сравнительного анализа с наиболее известными методами, показано, что предложенный метод обеспечивает одновременно наилучшую точность полученных оценок и наименьшее количество аномальных оценок.

Исследована эффективность фильтрации на основе дискретного косинусного преобразования для изображений, искаженных аддитивным пространственно-коррелированным шумом. Исследование проведено для базы тестовых изображений с различными свойствами с использованием, как традиционных критериев, так и метрик визуального качества. Проанализировано влияние свойств изображения на величину оптимального порога. Показано, что применение ранее вычисленного спектра шума для установки частотно-зависимых порогов при обработке отдельных спектральных компонент повышает эффективность фильтра в целом.

Получены и проанализированы результаты фильтрации на основе дискретного косинусного преобразования для большого количества различных изображений, искаженных тремя видами аддитивного шума с различной интенсивностью: белым гауссовым и пространственно-коррелированным шумом с высокой и средней степенями коррелированности. Для зависимостей эффективности фильтрации от статистических характеристик изображений в спектральной области дискретного косинусного преобразования получены аппроксимирующие функции. Показано, что вписанные кривые позволяют с высокой степенью точности предсказывать эффективность фильтрации.

Проанализирована эффективность поиска подобных блоков на изображениях, искаженных аддитивными пространственно-некоррелированными помехами, в различных областях представления. Исследование проведено для девяти метрик подобия, в том числе классических метрик (Manhattan и расстояние Евклида), для пяти тестовых изображений в четырех областях представления: пространственной области, спектральных областях дискретного косинусного преобразования, дискретного преобразования Фурье и преобразования Хаара. Показано, что среди исследуемых метрик есть более эффективные, чем классические. Использование предлагаемых метрик подобия может существенно улучшить работоспособность методов совместной обработки подобных блоков.

Проанализирована эффективность поиска подобных блоков на изображениях, искаженных аддитивными пространственно-коррелированными помехами, в трех областях представления (пространственной области, спектральных областях дискретного косинусного преобразования и преобразования Хаара). Исследование проведено для девяти метрик подобия, в том числе классических метрик (Manhattan и расстояние Евклида), для пяти тестовых изображений. Введена оценка эффективности поиска подобных блоков, основанная на рангах блоков в отсортированных картах метрик по величине расстояния. Показано, что среди исследуемых метрик для всех областей представления есть более эффективные, чем классические.

Исследована эффективность фильтрации на основе тетролет преобразования для базы тестовых изображений с различными свойствами, искаженных аддитивным белым гауссовым шумом с различной интенсивностью. В качестве критериев эффективности использованы как традиционные метрики, например, PSNR, так и метрики визуального качества (PSNR-HVS-M, MSSIM, FSIM). Проанализировано влияние свойств изображений на выбор оптимального порога. Приведен сравнительный анализ фильтра на основе тетролет преобразования с ДКП-фильтром в плане сохранения границ объектов и эффективного подавления шума.

Предложен локально-адаптивный фильтр, который основан на комбинации ДКП фильтра и тетролет-фильтра с применением детектора неоднородностей и процедуры взвешивания для обнаруженных областей, обеспечивающий высокую интегральную эффективность устранения шума наряду с сохранением границ и малоразмерных объектов. Проведена оптимизация параметров локально-адаптивного фильтра. Проведен сравнительный анализ эффективности предложенного фильтра с ДКП фильтром в соответствии с метриками визуального качества. Показано, что предложенный фильтр обладает хорошей способностью сохранять границы, малоразмерные объекты и неоднородности.

Проведен анализ эффективности и целесообразности применения фильтрации с использованием безэталонных мер визуального качества изображений. Рассмотрены возможные способы прогнозирования субъективных оценок визуального качества изображений после применения фильтрации на основе одного или нескольких входных параметров. Анализ выполнен для ДКП и BM3D-фильтров. С помощью специализированной базы тестовых изображений SubjectiveIQA проанализировано соответствие восприятию человека существующих безэталонных мер визуального качества для отфильтрованных изображений. Показано, что коэффициент ранговой корреляции Спирмена между значениями безэталонных мер и субъективными оценками не превышает 0,7.

Предмет вивчення - характеристики шуму на реальних зображеннях, які отримуються за допомогою мобільних пристроїв. Мета роботи - створення демонстраційного мобільного додатку на платформі Android, який в реальному часі реалізує оцінювання характеристик завад на таких зображеннях. Задачі: дослідити точність оцінювання характеристик завад нейронною мережею NoiseNet на тестових зображеннях з бази Tampere 17; провести попереднє дослідження типу, інтенсивності та кореляційних характеристик завад на зображеннях, отриманих за допомогою мобільних пристроїв; дослідити можливість застосування нейронної мережі NoiseNet для оцінювання характеристик завад на цих зображеннях. При аналізі характеристик завад на тестових зображеннях з бази Tampere 17, спотворених білим гаусовським шумом, показано, що в цілому нейронна мережа NoiseNet демонструє досить високу точність оцінювання (відносна похибка оцінювання не перевищує 0,2), проте для деяких зображень, зокрема високотекстурних, значення відносної похибки може бути в рази вищим. Досліджено характеристики шуму на фотографіях, отриманих в різних умовах, камерами, вбудованими в мобільні пристрої від різних виробників. Показано, що шум на таких зображеннях є сигнально-залежним і часто характеризується досить високим ступенем просторової корельованості. При цьому ступінь просторової корельованості завад значною мірою залежить від умов освітлення, в яких було отримано певний знімок і є вищим для зображень, отриманих при тьмяному світлі. Оскільки нейронну мережу NoiseNet не призначено для роботи з просторово-корельованими завадами, до її застосування зображення піддавалися попередній обробці з метою усунення просторової корельованості завад. Готова до використання нейронна мережа NoiseNet, а також Android додаток для тестування мережі.