Khudov, HennadiiMakoveichuk, OleksandrKalimulin, TemirKhudov, VladyslavShamrai, Nazar2024-12-052024The method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmentation of complex-structured images / H. Khudov, O. Makoveichuk, T. Kalimulin, V. Khudov, N. Shamrai // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2024. – Т. 8, № 4. – С. 5-12https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/84028The subject matter of the study in the article is the method for approximating the convolutional operator for edge detection using a genetic algorithm for segmentation of complex-structured images. The goal is to develop a method for approximating the convolutional operator for edge detection using a genetic algorithm for the segmentation of complex-structured images. The tasks are: analysis of known methods of segmentation of optoelectronic images, development of a method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmenting complex-structured images, practical validation of the method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmenting complex-structured images. Предметом вивчення в статті є метод апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Метоює розробка методу апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Завдання: аналіз відомих методів сегментування оптико-електронних зображень, розробка методу апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень, практична перевірка роботи методуапроксимації генетичнималгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Використовуваними методамиє: методи цифрової обробки зображень, методи кластеризації даних, математичний апарат теорії матриць,методи ройового інтелекту, генетичний алгоритм, методи математичного моделювання, методи теорії оптимізації, аналітичні та емпіричні методи порівняння зображень.encomplex-structured imagesegmentationconvolutionalkernelgenetic algorithmant algorithmmultiscale processingскладноструктуроване зображеннясегментуванняядро згорткигенетичний алгоритммурашиний алгоритмбагатомасштабна обробкаArticlehttps://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.4.01https://orcid.org/0000-0002-3311-2848https://orcid.org/0000-0003-4425-016Xhttps://orcid.org/0000-0002-7636-7218https://orcid.org/0000-0002-9863-4743https://orcid.org/0000-0001-8387-3277