Встановлено, що однією з причин ускладнення процесу прийняття рішень є погіршення якості вхідної інформації, отриманої на підставі різноманітних зображень внаслідок накладання на них шуму, який може мати різне походження та характеристики. Вивчення певного класу шумів у контексті розгляду його як функції дає змогу зосередитись на визначенні його параметрів, ступені впливу цих параметрів та штучному генеруванні шуму. Виконано огляд шумів різних типів та їх впливу для подальшої оцінки якості систем розпізнавання. Проведені дослідження свідчать, що існує досить багато типів шумів, які негативно впливають на оброблення та аналіз зображень. Проведено огляд різних видів шуму – гаусівського шуму, дробового шуму (шуму Пуассона), шуму типу "сіль і перець" (імпульсного шуму), шуму зерен фотоплівки, спекл-шуму, шумів, що надають ефект розмитості (їх можна накладати з різним ступенем прозорості); визначено особливості накладання таких шумів. Також перераховано типи шумів, які можуть накладатися один на одного. Використано метод логічного узагальнення, накладання шумів на зображення з використанням бібліотеки FastNoise та функції imnoise середовища Octave. Порівняно декілька шумів, що створюють ефект розмитості під час накладання їх на зображення із різним ступенем прозорості. Генерування різних шумів приводить до подальшого накладання на реальні зображення спеціальних шумових масок зі заданими значеннями параметрів – таких, як: інтенсивність та розміри завад, закон розподілу їх центрів тощо.Установлено, что одной из причин осложнения процесса принятия решений является ухудшение качества входящей информации, полученной на основании различных изображений вследствие наложения на них шума, который может иметь различное происхождение и характеристики. Изучение определенного класса шумов в контексте рассмотрения его как функции позволяет сосредоточиться на определении его параметров, степени влияния этих параметров и искусственном генерировании шума. Выполнен обзор шумов различных типов и их влияния для дальнейшей оценки качества систем распознавания. Проведенные исследования показывают, что существует достаточно много типов шумов, которые негативно влияют на обработку и анализ изображений. Проведен обзор различных видов шума – гауссовского шума, дробного шума (шума Пуассона), шума типа "соль и перец" (импульсного шума), шума зерен фотопленки, спекл-шума, шумов, которые оказывают эффект размытости (их можно накладывать с разной степенью прозрачности); определены особенности наложения таких шумов. Также перечисленные типы шумов могут накладываться друг на друга. Использован метод логического обобщения, наложение шумов на изображение с использованием библиотеки FastNoise и функции imnoise среды Octave. Проведено сравнение несколько шумов, которые создают эффект размытости при наложении их на изображение с разной степенью прозрачности. Генерирование различных шумов влечет за собой дальнейшее наложение на реальные изображения специальных шумовых масок с заданными значениями параметров, таких как интенсивность и размеры помех, закон распределения их центров и т. п.One of the reasons for the complication of the decision-making process is considered to be the deterioration of the quality of the input information obtained on the basis of various images due to overlaying noise on them, which may have various origin and characteristics. Studying a certain class of noise in the context of considering it as a function allows you to focus on determining its parameters, the degree of influence of these parameters and the artificial noise generation. An overview of the noise of different types and their effects was performed for further evaluation of the quality of recognition systems. Noises that arise in this case are subject to classification in order to study, formalize and further eliminate or minimize their harmful effects. Studying a certain class of noise in the context of considering it as a function allows you to focus on determining its parameters, the degree of influence of these parameters and the artificial noise generation. Research shows that there are many types of noise that negatively affect processing and analysis of images. An overview of various types of noise such as Gaussian noise, shot noise (Poisson noise), "salt and pepper" noise type (impulse noise), noise of film grains, speckle noise, noise giving a blur effect (they can be imposed with different degree of transparency). The features of overlaying such noise are determined. The listed types of noise can also be superimposed on each other. The method of logical generalization, overlaying of image noise using the FastNoise library and functions of the imnoise of the Octave environment is used. Comparison of several noises that creates the effect of blurriness when applied to images with varying degrees of transparency is provided. Generating different styles of noise leads to further overlay on real images of special noise masks with given parameters values such as the intensity and size of the noise, the law of distribution of their centers, etc. In the context of evaluating the quality of image recognition systems, we should note that noise is not the only type of interference. Performing such actions on the image as, for example, purposeful modification, rotation or zooming of the image will also have a negative effect on the image resolution. However, in this paper we consider only the overlay of noise
