The thesis presents a complete system for image processing and analysis, based on a vector image representation. The methods and algorithms developed by the author and presented in the thesis demonstrate the way to transform the image into the vector form, and how to process it to achieve object recognition. The results of the image analysis are then used to drive the robot, proving it with the means to achieve a certain goal (e.g. find a specific object in the room) without the human supervision. Contrary to the most of the known vectorization methods, these presented in the work are focused on fast (real-time) processing. Moreover, the whole system has been designed as a multi-threaded, allowing the tasks to be distributed around multi-core or multi-processor systems.

Niniejsza rozprawa doktorska prezentuje kompletny system przetwarzania i analizy obrazu oparty na reprezentacji wektorowej. Przedstawione w pracy, opracowane przez autora metody, demonstrują sposoby transformacji obrazu do zbioru wektorów, a następnie oceny tego zbioru i rozpoznawania założonych obiektów. Informacje z analizy wektorowego obrazu są następnie wykorzystywane do sterowania robotem, przy czym system podejmuje decyzje o przemieszczeniu robota autonomicznie (bez udziału człowieka), mając na uwadze zrealizowanie konkretnego zadania (przykładowo znalezienie obiektu). Kluczowym czynnikiem który miał znaczenie przy projektowaniu metod przetwarzania, była możliwość ich funkcjonowania w czasie rzeczywistym, przy wykorzystaniu dostępnych na rynku popularnych procesorów. System przetwarzania obrazu został zaprojektowany w architekturze wielowątkowej, pozwalającej na rozpraszanie realizowanych zadań na procesory wielordzeniowe, oraz platformy wieloprocesorowe.