Рассмотрено математическое понятие формы изображения как (инвариантной относительно условий получения изображения) характеристики геометрической формы изображенного объекта. Рассмотрены основанные на понятии формы изображения методы морфологического анализа изображений, ориентированные на компьютерные решения задач анализа и интерпретации изображенных объектов при априорной неопределенности условий регистрации их изображений, таких, в частности, как характер освещения, его спектральный состав и т. п. Типичными являются задачи, в которых даны два изображения одной и той же местности, полученные в разное время при различных и неизвестных условиях освещения, и требуется выделить объекты, представленные на первом (втором) изображении и отсутствующие на втором (первом) изображении. Для специалистов по математическому моделированию, а также для студентов старших курсов и аспирантов технических и физико-математических специальностей вузов.
В монографии рассмотрены математические и эмпирические основы теории возможностей, дана ее содержательная интерпретация и рассмотрены применения для математического моделирования, анализа и интерпретации данных, в том числе полученных в измерительном эксперименте, для оптимизации решений и т.п. Рассмотрены применения теории возможностей в стохастических задачах проверки гипотез и точечного оценивания по схеме элементарной теории статистических решений, построена теория нечеткой идентификации и оценивания, разработаны теоретико-возможностные методы анализа и интерпретации эксперимента, построены теоретико-возможностные основы теории измерительно-вычислительных систем и т.д. Для студентов и аспирантов физико-математических и технических специальностей, научных работников и инженеров, работающих в области математического моделирования и анализа данных. Издание осуществлено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту 06-07-95006