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書籍詳細

メカトロニクス教科書シリーズ 9)

  画像処理工学  (改訂版)

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末松良一 名大名誉教授・愛知工大客員教授 工博 著

山田宏尚 岐阜大教授 工博 著

発行年月日:2014/04/30 , 判 型: A5,  ページ数:238頁

ISBN:978-4-339-04407-2,  定 価:3,240円 (本体3,000円+税)

ジャンル:

本書は,画像処理を初歩から学習しようとするさまざまな分野の人たちを対象として,画像処理技術を独自に利用できるよう,基本事項を平易に解説。アナログ処理がほぼディジタル処理に取ってかわるようになったことを受けて改訂した。

【目次】

1. 序論
1.1 人間の視覚機能
1.2 画像と画像処理
1.3 ビジョンシステム
演習問題
1. 序論
1.1 人間の視覚機能
1.2 画像と画像処理
1.3 ビジョンシステム
演習問題

2. 画像の表現
2.1 アナログ画像とディジタル画像
2.2 画像のA-D変換
 2.2.1 標本化
 2.2.2 量子化
2.3 A-D変換と画質との関係
2.4 カラー画像の表現
 2.4.1 人間の視角とカラー画像
 2.4.2 色の表現法
 2.4.3 カラー画像のディジタル化
2.5 画像データの表現
 2.5.1 画像データの表現方式
 2.5.2 インデックス方式による画像表現
 2.5.3 画像のファイル形式
演習問題

3. 画像処理システム
3.1 画像処理システムの構成例
 3.1.1 コンピュータを用いた画像処理システム
 3.1.2 画像処理プログラムにおける画像データの取扱い
 3.1.3 専用ハードウェアによる画像処理装置
3.2 画像の入出力装置
 3.2.1 画像の入力装置
 3.2.2 画像の出力装置
演習問題

4. 画像情報処理
4.1 画像のフーリエ変換
 4.1.1 空間周波数
 4.1.2 複素正弦波信号
 4.1.3 フーリエ変換
 4.1.4 離散フーリエ変換
 4.1.5 高速フーリエ変換
 4.1.6 直交変換
 4.1.7 その他の直交変換
4.2 標本化定理
4.3 フィルタ処理
 4.3.1 周波数領域でのフィルタ処理
 4.3.2 空間領域でのフィルタ処理
 4.3.3 フィルタの設計
 4.3.4 オペレータによるフィルタ処理
4.4 画像データの圧縮
 4.4.1 可逆符号化
 4.4.2 不可逆符号化
 4.4.3 動画像の符号化
 4.4.4 標準化された符号化技術
演習問題

5. 濃淡画像処理
5.1 濃度変換
 5.1.1 コントラスト変換関数を用いた濃度変換
 5.1.2 ヒストグラム変換
 5.1.3 隣接する画素との濃度差の強調
5.2 平滑化
 5.2.1 線形フィルタによる平滑化
 5.2.2 非線形フィルタによる平滑化
5.3 鮮鋭化
5.4 エッジ・線の検出
 5.4.1 差分型によるエッジ検出
 5.4.2 零交差法によるエッジ検出
 5.4.3 テンプレート型エッジ検出オペレータ
 5.4.4 レンジフィルタ
 5.4.5 線の検出
5.5 画像表示のための処理
 5.5.1 限定色表示
 5.5.2 疑似濃淡表示
5.6 幾何学的変換
 5.6.1 アフィン変換
 5.6.2 疑似アフィン変換
 5.6.3 画像の再配列と内挿
 5.6.4 圧縮された画像データからの拡大・縮小
演習問題

6. 2値画像処理
6.1 2値化処理
6.2 連結性と幾何学的性質
 6.2.1 連結と近傍
 6.2.2 幾何学的性質
6.3 2値画像に対する処理
 6.3.1 ラベリング
 6.3.2 膨張・収縮処理
 6.3.3 線・点図形化処理
6.4 図形の形状特徴
演習問題

7. コンピュータグラフィックス
7.1 2次元グラフィックス
 7.1.1 線図形の描画
 7.1.2 面の生成と処理
 7.1.3 アンチエリアシング
7.2 3次元グラフィックス
 7.2.1 3次元図形の幾何学的変換
 7.2.2 モデリング
 7.2.3 レンダリング
演習問題

8. 画像認識
8.1 領域分割
 8.1.1 原画像中のエッジを用いる方法
 8.1.2 領域拡張法
 8.1.3 統計的仮説検定法
 8.1.4 ヒューリスティック法
 8.1.5 分割法
 8.1.6 分割統合法
 8.1.7 特徴空間におけるクラスタリングを用いた方法
 8.1.8 テクスチャ解析
8.2 統計的パターン認識
 8.2.1 特徴空間
 8.2.2 パターンの認別
 8.2.3 クラスタリング
8.3 構造的パターン認識
8.4 テンプレートマッチング
8.5 エキスパートシステム
8.6 ニューラルネットワーク
8.7 遺伝的アルゴリズム
演習問題

9. 3次元画像処理
9.1 3次元空間の計測と認識
9.2 1枚の画像を用いた3次元認識
 9.2.1 テクスチャによる方法
 9.2.2 陰影による方法
 9.2.3 その他の方法
9.3 複数の画像を用いた3次元認識
 9.3.1 カメラモデルとキャリブレーション
 9.3.2 ステレオ画像処理
9.4 レンジファインダ
9.5 3次元物体の認識・理解
演習問題

10. 動画像処理
10.1 オプティカルフローの抽出
 10.1.1 照合法
 10.1.2 時空間勾配法
10.2 差分画像を利用する方法
10.3 時空間画像を利用する方法
10.4 3次元運動の推定
演習問題

11. 画像処理の応用
11.1 産業応用
 11.1.1 組立工程
 11.1.2 検査工程
11.2 医療用画像処理
 11.2.1 CT
 11.2.2 細胞診の自動化
11.3 文字認識
 11.3.1 印刷文字認識
 11.3.2 手書き文字認識
演習問題

引用・参考文献
演習問題の解答
索引

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