У даній роботі розглядаються можливі підходи до підвищення якості формування сигналів зображень як в світлий, так і в темний період доби, а також зменшення впливу шумів, завад та артефактів на характеристики сигналів зображень. Пропонується використання вейвлет області для аналізу теплових та сигналів зображень з подальшим їх можливим комплексуванням. Вказуються основні особливості формування таких сигналів.
Розроблено метод сегментування частково спотворених зображень із використан- ням вейвлет-перетворення, зокрема, койфлета порядку L=3, і ентропії як критерію сегментування. Застосовано метод k-середніх для сегментації зображення на основі розробленого критерію. Здійснено тестування методу, результати якого показали хороші показники сегментування, а саме: метод дає змогу досягти правильної сегментації більше ніж 82 % пікселів, а в багатьох окремих випадках більше ніж 90 %.
In the paper, a classification method is proposed. It is based on Combined Swarm Negative Selection Algorithm, which was originally designed for binary classification problems. The accuracy of developed algorithm was tested in an experimental way with the use of microarray data sets. The experiments confirmed that direction of changes introduced in developed algorithm improves its accuracy in comparison to other classification algorithms.