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目次

第1章 総論

1.1 コンピュータ画像処理とは

1.2 コンピュータ画像処理の特質

1.3 コンピュータ画像処理の利用目的

第2章 基本概念

2.1 コンピュータでの画像データの取扱い

2.2 画像の統計量

2.3 画像処理アルゴリズムの形態

2.4 周波数領域での処理

2.5 各種直交変換

2.6 画像の表現とデータ構造

2.7 色彩情報の取扱い

第3章 画像情報の圧縮

3.1 画像情報の圧縮の意義

3.2 画像のデータ量と圧縮の目安

3.3 画像符号化の枠組み

3.4 予測符号化

3.5 変換符号化

3.6 動画像符号化

3.7 エントロピー符号化

3.8 実用的な画像符号化方式

第4章 画質改善と画像の接合・再構成

4.1 強調,復元,接合,再構成

4.2 コントラスト強調

4.3 鮮鋭化

4.4 平滑化と雑音除去

4.5 画像の復元

4.6 幾何学的変換と画像接合

4.7 画像の再構成

第5章 2値画像処理

5.1 2値画像処理の意義とその流れ

5.2 画像の2値化処理

5.3 2値画像の連結性と距離

5.4 2値画像の解析と変換

5.5 モルフォロジー演算

5.6 形状の特徴と表現

5.7 3次元2値画像処理

第6章 画像特徴の抽出

6.1 画像解析・認識のための特徴抽出

6.2 エッジ検出

6.3 コーナー検出

6.4 安定した特徴点の検出

6.5 直線・曲線の抽出

6.6 領域分割

6.7 テクスチャ解析

第7章 立体情報と動きの抽出

7.1 2次元画像から奥行きや動きを求める

7.2 距離情報の抽出

7.3 3次元形状の復元

7.4 距離画像からの特徴抽出

7.5 時系列画像からの動きの抽出

7.6 動きからの3次元形状復元

第8章 画像認識の手法

8.1 画像認識の概要

8.2 2次元画像照合による位置検出

8.3 2次元画像照合による形状認識

8.4 3次元物体の認識

8.5 統計的パターン認識

8.6 部分空間法

8.7 ニューラルネットワークと深層学習

8.8 画像分野への深層学習の効果的利用

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