Обосновывается алгоритм анализа изображения для его автоматического распозна- вания, который рассматривается в статье с точки зрения формализации выделения кластеров либо постоянной, либо подобной интенсивности сигнала, их количества и размеров, двухуровневого принятия решений. Такой подход базируется на гипотезе фрактальности, которая состоит в предположении о степенной зависимости числа пикселов постоянной интенсивности в кластере от его ранга и фрактальном простран- ственном распределении пикселов в самом кластере. Обоснование гипотезы связыва- ется с гармонией разнообразия и устойчивости изображения как системы. Рассмотрены особенности двухуровневого алгоритма автоматического распознавания сравнением с эталоном. Приведен пример распознавания изображения по наблюдаемой оптической картине. Изучены особенности подобного подхода при анализе видеоинформации на основе карт Кохонена.

Ключевые слова: фрактал, распознавание, видеоинформация, кластер, инвариант, интенсивность, нейросеть, морфологический анализ, аномальная диффузия