画像情報処理の基礎

コロナ社
田中敏幸　

• 価格: 2,970円（本体2,700円＋税）
• 発行年月: 2019年06月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784339028959

内容情報

[BOOKデータベースより]

画像処理の基礎知識
画像の変換と濃度値の補正
空間フィルタ
フーリエ変換とフィルタリング
多重解像度による画像処理
２値化とモルフォロジー演算
線分と輪郭の抽出
特徴量の算出
特徴量による分析法
機械学習による分析
画像の位置合わせ
オプティカルフロー
ステレオ画像処理
画像超解像

[日販商品データベースより]

行いたい画像処理に対して，どのような手法があるのかを見つけるのは意外に難しい。そこで，本書では処理を中心とした章立てを心掛けた。画像解析手法そのものが研究の対象でない分野では，本書に書かれた内容で研究に利用できる。

★主要目次★
1.　画像処理の基礎知識
　1.1　画像解析に必要な処理
　1.2　色の表現方法
　1.3　表色系
　1.4　画像の描画方式
　1.5　画像ファイルの基本要素
　1.6　画像の解像度と階調数
2.　画像の変換と濃度値の補正
　2.1　濃度・明度の調整
　2.2　ヒストグラムを用いた処理
　2.3　画素位置の変換
　2.4　アフィン変換に伴う濃度値の補正
3.　空間フィルタ
　3.1　雑音除去のための平滑化フィルタ
　3.2　順序統計に基づく非線形フィルタ
　3.3　エッジを抽出するフィルタ
4.　フーリエ変換とフィルタリング
　4.1　フーリエ変換
　4.2　高速フーリエ変換（FFT）
　4.3　周波数空間におけるフィルタリング
5.　多重解像度による画像処理
　5.1　画像ピラミッド
　5.2　短時間フーリエ変換
　5.3　1次元ウェーブレット変換
　5.4　2次元ウェーブレット変換
6.　2値化とモルフォロジー演算
　6.1　固定閾値法による2値化
　6.2　自動閾値決定法による2値化
　6.3　動的閾値決定法
　6.4　ラベリング
　6.5　モルフォロジー演算
7.　線分と輪郭の抽出
　7.1　直線成分の抽出
　7.2　Watershed法による領域分割
　7.3　動的輪郭モデルによる境界の抽出
　7.4　前景と背景の分離
　7.5　領域拡張法
8.　特徴量の算出
　8.1　形状特徴量
　8.2　テクスチャ特徴量
　8.3　高次局所自己相関特徴
9.　特徴量による分析法
　9.1　特徴量の検定
　9.2　重回帰分析
　9.3　主成分分析
　9.4　判別分析
　9.5　クラスタ分析
10.　機械学習による分析
　10.1　ニューラルネットワーク
　10.2　サポートベクトルマシン
11.　画像の位置合わせ
　11.1　フーリエ変換の性質
　11.2　位相限定相関法
12.　オプティカルフロー
　12.1　基本式によるブロックマッチング法
　12.2　Lucas-Kanade法
　12.3　オプティカルフローの応用
13.　ステレオ画像処理
　13.1　3次元画像計測の種類
　13.2　カメラモデル
　13.3　座標間の幾何学的関係
　13.4　空間位置の計測
　13.5　ステレオビジョン
14.　画像超解像
　14.1　単純拡大