科学技術と共に歩む

　　1.　ディジタル画像とコンピュータ
1.1　画像処理とは
1.2　ディジタル画像
　1.2.1　ディジタル画像の取得
　1.2.2　標本化
　1.2.3　量子化
1.2.4　ディジタル画像の情報量
　1.2.5　画像の配列表現
1.3　パーソナルコンピュータによる画像処理
　1.3.1　パーソナルコンピュータと画像処理
　1.3.2.　カラー画像と白黒画像
　1.3.3　プログラム例
　　2.　濃度変換
　
2.1　ヒストグラム
2.2　コントラストの改善
　2.2.1　線形な濃度変換
　2.2.2　非線形な濃度変換
　2.2.3　ルックアップテーブルを用いる濃度変換
　2.2.4　ヒストグラム平坦化
　　3.　空間フィルタ
3.1　空間フィルタリングの手法
3.2　平滑化フィルタ
　3.2.1　平均値フィルタ
　3.2.2　メディアンフィルタ
3.3　特徴抽出フィルタ
　3.3.1　画像の微分
　3.3.2　微分フィルタ
3.4　ラプラシアン
3.5　鮮鋭化
　　4.　2値化画像
4.1　2値化処理
　4.1.1　固定しきい値処理
　4.1.2　自動しきい値決定法
　4.1.3　可変しきい値処理
4.2　膨張と収縮
　4.2.1　画素の連結
　4.2.2　膨張と収縮
4.3　2値化図形の表現
　4.3.1　ランレングス表現
　4.3.2　チェーンコード表現
4.4　線図形化処理
　4.4.1　細線化
　4.4.2　境界線追跡
　4.4.3　ハフ変換
　4.4.4　最小二乗法
　　5.　パターン認識
5.1　マッチングの原理
　5.1.1　関数間の類似度
　5.1.2　ベクトル間の類似度
5.2　テンプレートマッチング
5.3　特徴ベクトルの選択
　5.3.1　位置座標系列
　5.3.2　方向コード列
　5.3.3　周辺分布
　5.3.4　特徴点
5.4　DPマッチング
　5.4.1　特徴ベクトル間の新しい対応付け
　5.4.2 ダイナミックプログラミング
　　6.　フーリエ変換
6.1　1次元フーリエ変換
　6.1.1　周期信号のフーリエ変換
　6.1.2　離散フーリエ変換(DFT)
6.1.3 DFTの重要な性質
　6.1.4　高速フーリエ変換(FFT)
6.1.5 フィルタリング
6.2　フーリエ記述子
　6.2.1　関数表現とフーリエ記述子
　6.2.2 フーリエ記述子による再生曲線
　　7.　画像の直交変換
7.1　直交変換
7.2　空間周波数とスペクトル表現
　7.2.1　空間周波数
　7.2.2　スペクトル表現
7.3　2次元フーリエ変換
　7.3.1　2次元離散フーリエ変換
　7.3.2　2次元DFTの計算
　7.3.3　2次元DFTのスペクトル
　7.3.4　画像のフィルタリング
7.4　離散コサイン変換
　7.4.1　離散コサイン変換(DCT)
7.4.2　2次元離散コサイン変換
　　8.　ディジタルフィルタ
8.1　正規化周波数
8.2　ディジタルフィルタの構成
　8.2.1　1次元ディジタルフィルタ
　8.2.2　周波数特性
　8.2.3　2次元ディジタルフィルタ
　8.2.4 縦続構成と並列構成
　　9.　ウェーブレット変換
9.1　ウェーブレット変換
　9.1.1　連続ウェーブレット変換
9.1.2　離散ウェーブレット変換
　9.1.3　ハール関数
9.2　多重解像度解折
　9.2.1　スケーリング関数と近似波形
　9.2.2　ウェーブレット関数と誤差波形
　9.2.3　ウェーブレット変換との関係
9.3　サブバンド分解･合成
　9.3.1　多重解像度解析とディジタルフィルタ
　9.3.2　ウェーブレット変換とサブバンド分解
　9.3.3　完全再構成条件
9.4　画像のウェーブレット変換
　9.4.1　2次元ウェーブレット変換
　9.4.2　実施例
参考文献
演習問題の解答
索引