Объект исследования –  локальная топология точечного изображения. Цель работы – разработка локальной топологии точечного изображения. В данной работе был разработан алгоритм локальной топологии для точечного изображения, получена нормированная матрица соответствия точек из набора точек шаблона точкам из набора точек цели. Были проведены эксперименты с использованием разработанного алгоритма и сравнение полученных результатов с аналогами. В результате экспериментов были получены нормированные матрицы вероятности совпадения. Данные матрицы не удовлетворяют теоретическим ожиданиям. При анализе экспериментов был сделан вывод, что полученные коэффициенты совместимости удовлетворяют теоретическим ожиданиям. Итерационный цикл обновления матрицы вероятности совпадения требует дальнейшего изучения. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации (автоматизированной) разработки нет. Применено (протестировано) программное обеспечение язык программирования Python.

The subject of the graduate qualification work is the local topology of a point image. The given work is devoted to development of the local topology of the point image. In this paper, a local topology algorithm for a point image was developed, and a normalized matrix of matching points from a set of template points to points from a set of target points was obtained. Experiments were carried out using the developed algorithm and the results were compared with analogues. As a result of the experiments, normalized probability matrices of coincidence were obtained. These matrices do not meet theoretical expectations. When analyzing the experiments, it was concluded that the obtained compatibility coefficients satisfy theoretical expectations. The iterative cycle of updating the probability matrix of a match requires further study. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Automation (automated) development tools such as none was/were used. The Python programming language software has been applied (tested).

• Введение
• ГЛАВА 1. МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ
  • 1.1. Виды преобразования точечных объектов
  • 1.2. Алгоритм итеративной ближайшей точки
  • 1.3. Алгоритм надежного согласования точек со сплайном из тонкой пластины
  • 1.4. Алгоритм консенсуса векторного поля
  • 1.5. Алгоритм когерентного дрейфа точки
  • 1.6. Нежесткая регистрация набора точек с сохранением глобально-локальной топологии
  • 1.7. Алгоритм разложения по сингулярным значениям
  • 1.8. Сопоставление фигур и распознавание объектов с использованием контекстов фигур
  • 1.9. Надежная L2E-оценка трансформации для нежесткой регистрации
  • 1.10. Надежное сопоставление точек для нежестких форм путем сохранения локальных структур окрестности
• ГЛАВА 2. АГОРИТМ ЛОКАЛЬНОЙ ТОПОЛОГИИ ТОЧЕЧНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
  • 2.1. Описание алгоритма
  • 2.2. Реализация алгоритма
    • 2.2.1. Начальные условия
    • 2.2.2. Первый шаг
    • 2.2.3. Второй шаг
    • 2.2.4. Третий шаг
    • 2.2.5. Четвертый шаг
    • 2.2.6. Пятый шаг
    • 2.2.7. Шестой шаг
    • 2.2.8. Седьмой шаг
    • 2.2.9. Восьмой шаг
  • 2.3. Экспериментальная апробация разработанного алгоритма
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А