Развит новый метод описания объектов на цифровых изображениях, который применим для сравнения раз- личных изображений одной и той же сцены, получаемых от одного или разных источников. Он может найти применение при обработке самолетных и спутниковых изображений, для описания категорий объектов, для автоматического выделения зданий, мостов и других сооружений на изображениях. Метод включает направленную фильтрацию градиентного изображения и выделение прямолинейных сегментов в каждом направлении с учетом знака градиента. Приводятся примеры описания объектов на реальных изображениях.

Впервые предложена архитектура нейро-нечеткой сети, обеспечивающая возможность оценки уверенности при распознавании образов. Разработан новый метод обучения нейро-нечеткой сети, позволяющий в неитеративном режиме настраивать весовые коэффициенты нейронов, не требующий вычисления производных целевой функции по весам сети, не требующий выбора начальной точки поиска в пространстве весов, не склонный к попаданию в локальные минимумы и зацикливанию.