科学技術と共に歩む

1.　パターン認識と画像処理
　1.1　パターン認識の分野
　1.2　パターン認識の発展段階
　1.3　画像処理・パターン認識のシステム的考え方
　1.4　画像処理システム
2.　画像の変換
　2.1　フーリエ変換
　2.2　テンプレートマッチングとコンボリューション
　2.3　離散的フーリエ変換
3.　画像の全処理
　3.1　雑音の除去
　　3.1.1　フーリエ領域におけるフィルタリング
　　3.1.2　実領域におけるフィルタリング
　　3.1.3　線雑音の除去
　3.2　幾何学的補正
　　3.2.1　座標変換
　　3.2.2　濃度値の付与
　3.3　濃度値の補正
　　3.3.1　濃度変換
　　3.3.2　濃度ヒストグラムの変換
　　3.3.3　周囲条件による濃度変換
　3.4　色情報の処理
　　3.4.1　色座標系
　　3.4.2　色情報の変換
4.　しきい値処理とエッジ・領域の検出
　4.1　2値化としきい値処理
　　4.1.1　Pタイル法
　　4.1.2　ヒストグラムの谷の発見
　　4.1.3　双峰性ヒストグラムの分散最大による2分割法
　　4.1.4　その他の方法
　4.2　線・エッジの検出
　　4.2.1　一次微分
　　4.2.2　二次微分
　　4.2.3　その他の微分マスク
　　4.2.4　最適当てはめによるエッジ検出
　　4.2.5　テクスチュアエッジ
　4.3　領域検出
5.　投影からの画像の再構成
　5.1　再構成法の概要
　5.2　再構成法の原理
6.　2値画像の特徴抽出
　6.1　正方格子の性質
　　6.1.1　正方格子
　　6.1.2　チェーンコード
　　6.1.3　途切れた線の接続
　6.2　線の方程式
　　6.2.1　最小二乗法による直線近似
　　6.2.2　Hough変換
　　6.2.3　円の方程式
　6.3　曲率
　6.4　曲線の分割
　6.5　距離変換
　6.6　骨格
　6.7　細線化と中心線の抽出
7.
　領域の性質
　7.1　濃淡領域の一般的性質
　7.2　領域のラベル付け
　7.3　2値領域の形状特徴
　7.4　部分領域への分類
8.　テクスチュア特徴
　8.1　簡単なテクスチュア特徴
　8.2　空間自己相関関数
　8.3　フーリエパワースペクトル
　8.4　共起行列の方法
　8.5　濃度差統計の方法
　8.6　ランレングス統計の方法
　8
.7　その他の方法
　8.8　構造的テクスチュア解析
9.　画像処理の一般的手法
　9.1　並列処理と逐次処理
　9.2　画像処理における探索の技法
　9.3　分割併合法
　9.4　ピラミッド法
　9.5　弛緩法
　9.6　ダイナミックプログラミングによる方法
　9.7　画像データの蓄積法
10.　特徴軸に関する理論
　10.1　特徴軸の正規化
　10.2　特徴軸の選択
　10.3　クラスタリング
　　10.3.1　単純クラスタリング
　　10.3.2　最大距離アルゴリズム
　　10.3.3　k平均アルゴリズム
　　10.3.4　自己収束アルゴリズム（Isodataアルゴリズム）
11.　パターン認識の基本的方法
　11.1　パターン認識の各種の手法
　11.2　マッチングによる特徴抽出と認識
　11.3　最小距離による分類
　11.4　一般化された線形識別関数
　11.5　パターン空間と重み空間
　11.6　統計的決定理論
　11.7　正規分布の場合
　11.8　複合分類法
12.　パターン認識の構造的手法
　12.1　トリー決定法
　12.2　グラフ表現のマッチング
　12.3　構造解析の手法
　　12.3.1　言語の文法
　　12.3.2　二次元文法
13.　画像解析のストラテジー
　13.1　顔写真の解析
　13.2　航空写真の構造解析
　　13.2.1　特徴領域の抽出
　　13.2.2　対象物の認識
　　13.2.3　システムの制御構造
参考文献
索引