В результате проведенного анализа интеллектуальных методов обработки полутоновых изображений, который выявил недостатки, связанные с проблемами обработки изображений большой размерности и недостаточной скоростью обработки, получила дальнейшее развитие обобщенная модель процесса обработки полутоновых изображений, которая позволяет классифицировать кадры видеопотока путем отнесения каждого из классов, и представляет собой процесс, который использует совокупность средств и методов сбора, накопления, обработки и передачи потока или отдельного кадра для классификации объектов на изображении. Впервые предложен метод ускоренной скелетонизации бинарного изображения на основе битовых масок, который позволяет уменьшить количество информации и упростить вычислительные процедуры на следующих этапах обработки изображений. Ярусно-параллельные модели строчной и блочной обработки полутоновых изображений любым количеством вычислителей позволяют ускорить процесс классификации.