画像処理と画像認識　ＡＩ時代の画像処理入門

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
1.4　AIと画像処理
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　人間の視覚とカラー画像
　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高速化のための留意点
　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
　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
コラム1：直交変換と直交基底
コラム2：直交変換とDFT
　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
コラム3：FIRフィルタとIIRフィルタ
　4.3.2　空間領域でのフィルタ処理
コラム4：畳み込みの意味と線形時不変フィルタ
　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
コラム5：局所処理と大局処理
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
ほか

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