タイトルコード |
1000101019676 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
画像処理と画像認識 |
書名ヨミ |
ガゾウ ショリ ト ガゾウ ニンシキ |
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AI時代の画像処理入門 |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
山田 宏尚/共著
末松 良一/共著
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著者名ヨミ |
ヤマダ ヒロナオ スエマツ ヨシカズ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
コロナ社
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出版年月 |
2022.10 |
本体価格 |
¥3100 |
ISBN |
978-4-339-02931-4 |
ISBN |
4-339-02931-4 |
数量 |
9,192p |
大きさ |
26cm |
分類記号 |
548
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件名 |
画像処理
パターン認識
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注記 |
文献:p182 |
内容紹介 |
画像処理で扱われる幅広い領域のトピックを入門的に扱いながら、バランスよく配分し、基礎事項を体系的に学べるように構成したテキスト。写真や図表を用いながら解説する。演習問題も掲載。 |
著者紹介 |
名古屋大学大学院博士課程修了(機械工学専攻)。岐阜大学教授。 |
目次タイトル |
1.序論 |
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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 1.4 AIと画像処理 演習問題 |
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2.画像の表現 |
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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 2.3 A-D変換と画質との関係 2.4 カラー画像の表現 2.5 画像データの表現 演習問題 |
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3.画像処理システム |
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3.1 画像処理システムの構成例 3.2 画像の入出力装置 演習問題 |
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4.画像情報処理 |
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4.1 画像のフーリエ変換 4.2 標本化定理 4.3 フィルタ処理 4.4 画像データの圧縮 演習問題 |
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5.濃淡画像処理 |
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5.1 濃度変換 5.2 平滑化 5.3 鮮鋭化 5.4 エッジ・線の検出 5.5 画像表示のための処理 5.6 幾何学的変換 演習問題 |
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6.2値画像処理 |
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6.1 2値化処理 6.2 連結性と幾何学的性質 6.3 2値画像に対する処理 6.3 図形の形状特徴 演習問題 |
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7.コンピュータグラフィックス |
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7.1 2次元グラフィックス 7.2 3次元グラフィックス 演習問題 |
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8.領域分割 |
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8.1 原画像中のエッジを用いる方法 8.2 領域拡張法 8.3 特徴空間におけるクラスタリングを用いた方法 8.4 テクスチャ解析 8.5 グラフカット法 8.6 深層学習を用いた領域分割 演習問題 |
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9.特徴・パターンの検出 |
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9.1 テンプレートマッチング 9.2 局所特徴 演習問題 |
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10.画像認識 |
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10.1 画像認識のタスクとプロセス 10.2 ルールベースに基づく画像認識 10.3 統計的パターン認識 演習問題 |
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11.ニューラルネットワークと深層学習 |
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11.1 ニューラルネットワーク 11.2 深層学習 11.3 畳み込みニューラルネットワーク 11.4 オートエンコーダ 11.5 敵対的生成ネットワーク 演習問題 |
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12.3次元画像処理 |
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12.1 3次元空間の計測と認識 12.2 1枚の画像を用いた3次元認識 12.3 複数の画像を用いた3次元認識 12.4 レンジファインダ 12.5 3次元形状の復元 演習問題 |
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13.動画像処理 |
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13.1 オプティカルフローの抽出 13.2 差分画像を利用する方法 13.3 動画像を用いた行動認識 13.4 動画像を用いた3次元復元 演習問題 |
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14.画像処理の応用 |
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14.1 産業応用 14.2 医療用画像処理 14.3 文字認識 14.4 顔の認証 演習問題 |