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1.

図書
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1. Digital and image geometry : advanced lectures
Gilles Bertrand, Atsushi Imiya, Reinhard Klette (eds.)
出版情報: Berlin ; New York : Springer, c2001  viii, 453 p. ; 24 cm
シリーズ名: Lecture notes in computer science ; 2243
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2.

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2. Vision in man and machine
Martin D. Levine
出版情報: New York : McGraw-Hill, c1985  xvi, 574 p. ; 24 cm
シリーズ名: McGraw-Hill series in electrical engineering ; Computer engineering
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3.

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3. Selected topics in image science (: us ; : gw)
edited by O. Nalcioglu and Z.-H. Cho
出版情報: Berlin ; New York : Springer-Verlag, 1984  ix, 308 p. ; 25 cm
シリーズ名: Lecture notes in medical informatics ; 23
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4.

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4. Digital image processing : a systems approach
William B. Green
出版情報: New York : Van Nostrand Reinhold Co., c1983  xi, 192 p. ; 29 cm
シリーズ名: Van Nostrand Reinhold electrical/computer science and engineering series
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5.

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5. VLSI image processing
edited by R.J. Offen
出版情報: New York : McGraw-Hill, 1985  viii, 326 p. ; 24 cm
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6.

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6. Image synthesis : theory and practice (: Japan ; : U.S. ; : Germany)
Nadia Magnenat-Thalmann, Daniel Thalmann
出版情報: Tokyo ; New York : Springer-Verlag, c1987  xv, 400 p. ; 25 cm
シリーズ名: Computer science workbench
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7.

図書
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7. Radon and projection transform-based computer vision : algorithms, a pipeline architecture, and industrial applications (: U.S. ; : Germany)
J.L.C. Sanz, E.B. Hinkle, A.K. Jain
出版情報: Berlin ; Tokyo : Springer-Verlag, c1988  viii, 123 p. ; 24 cm
シリーズ名: Springer series in information sciences ; 16
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8.

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8. An introduction to digital image processing (pbk.)
Wayne Niblack
出版情報: Englewood Cliffs, N.J. ; Tokyo : Prentice-Hall International, c1986  215 p. ; 22 cm
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9.

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9. Digital image processing
William K. Pratt
出版情報: New York : Wiley, c1978  x, 750 p. ; 24 cm
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Preface
Acknowledgments
Continuous Image Characterization / Part 1：
Continuous Image Mathematical Characterization / 1：
Image Representation / 1.1：
Two-Dimensional Systems / 1.2：
Two-Dimensional Fourier Transform / 1.3：
Image Stochastic Characterization / 1.4：
Psychophysical Vision Properties / 2：
Light Perception / 2.1：
Eye Physiology / 2.2：
Visual Phenomena / 2.3：
Monochrome Vision Model / 2.4：
Color Vision Model / 2.5：
Photometry and Colorimetry / 3：
Photometry / 3.1：
Color Matching / 3.2：
Colorimetry Concepts / 3.3：
Tristimulus Value Transformation / 3.4：
Color Spaces / 3.5：
Digital Image Characterization / Part 2：
Image Sampling and Reconstruction / 4：
Image Sampling and Reconstruction Concepts / 4.1：
Image Sampling Systems / 4.2：
Image Reconstruction Systems / 4.3：
Discrete Image Mathematical Representation / 5：
Vector-Space Image Representation / 5.1：
Generalized Two-Dimensional Linear Operator / 5.2：
Image Statistical Characterization / 5.3：
Image Probability Density Models / 5.4：
Linear Operator Statistical Representation / 5.5：
Image Quantization / 6：
Scalar Quantization / 6.1：
Processing Quantized Variables / 6.2：
Monochrome and Color Image Quantization / 6.3：
Discrete Two-Dimensional Linear Processing / Part 3：
Superposition and Convolution / 7：
Finite-Area Superposition and Convolution / 7.1：
Sampled Image Superposition and Convolution / 7.2：
Circulant Superposition and Convolution / 7.3：
Superposition and Convolution Operator Relationships / 7.4：
Unitary Transforms / 8：
General Unitary Transforms / 8.1：
Fourier Transform / 8.2：
Cosine, Sine, and Hartley Transforms / 8.3：
Hadamard, Haar, and Daubechies Transforms / 8.4：
Karhunen--Loeve Transform / 8.5：
Linear Processing Techniques / 9：
Transform Domain Processing / 9.1：
Transform Domain Superposition / 9.2：
Fast Fourier Transform Convolution / 9.3：
Fourier Transform Filtering / 9.4：
Small Generating Kernel Convolution / 9.5：
Image Improvement / Part 4：
Image Enhancement / 10：
Contrast Manipulation / 10.1：
Histogram Modification / 10.2：
Noise Cleaning / 10.3：
Edge Crispening / 10.4：
Color Image Enhancement / 10.5：
Multispectral Image Enhancement / 10.6：
Image Restoration Models / 11：
General Image Restoration Models / 11.1：
Optical Systems Models / 11.2：
Photographic Process Models / 11.3：
Discrete Image Restoration Models / 11.4：
Point and Spatial Image Restoration Techniques / 12：
Sensor and Display Point Nonlinearity Correction / 12.1：
Continuous Image Spatial Filtering Restoration / 12.2：
Pseudoinverse Spatial Image Restoration / 12.3：
SVD Pseudoinverse Spatial Image Restoration / 12.4：
Statistical Estimation Spatial Image Restoration / 12.5：
Constrained Image Restoration / 12.6：
Blind Image Restoration / 12.7：
Geometrical Image Modification / 13：
Translation, Minification, Magnification, and Rotation / 13.1：
Spatial Warping / 13.2：
Perspective Transformation / 13.3：
Camera Imaging Model / 13.4：
Geometrical Image Resampling / 13.5：
Image Analysis / Part 5：
Morphological Image Processing / 14：
Binary Image Connectivity / 14.1：
Binary Image Hit or Miss Transformations / 14.2：
Binary Image Shrinking, Thinning, Skeletonizing, and Thickening / 14.3：
Binary Image Generalized Dilation and Erosion / 14.4：
Binary Image Close and Open Operations / 14.5：
Gray Scale Image Morphological Operations / 14.6：
Edge Detection / 15：
Edge, Line, and Spot Models / 15.1：
First-Order Derivative Edge Detection / 15.2：
Second-Order Derivative Edge Detection / 15.3：
Edge-Fitting Edge Detection / 15.4：
Luminance Edge Detector Performance / 15.5：
Color Edge Detection / 15.6：
Line and Spot Detection / 15.7：
Image Feature Extraction / 16：
Image Feature Evaluation / 16.1：
Amplitude Features / 16.2：
Transform Coefficient Features / 16.3：
Texture Definition / 16.4：
Visual Texture Discrimination / 16.5：
Texture Features / 16.6：
Image Segmentation / 17：
Amplitude Segmentation Methods / 17.1：
Clustering Segmentation Methods / 17.2：
Region Segmentation Methods / 17.3：
Boundary Detection / 17.4：
Texture Segmentation / 17.5：
Segment Labeling / 17.6：
Shape Analysis / 18：
Topological Attributes / 18.1：
Distance, Perimeter, and Area Measurements / 18.2：
Spatial Moments / 18.3：
Shape Orientation Descriptors / 18.4：
Fourier Descriptors / 18.5：
Image Detection and Registration / 19：
Template Matching / 19.1：
Matched Filtering of Continuous Images / 19.2：
Matched Filtering of Discrete Images / 19.3：
Image Registration / 19.4：
Image Processing Software / Part 6：
PIKS Image Processing Software / 20：
PIKS Functional Overview / 20.1：
PIKS Core Overview / 20.2：
PIKS Image Processing Programming Exercises / 21：
Program Generation Exercises / 21.1：
Image Manipulation Exercises / 21.2：
Colour Space Exercises / 21.3：
Region-of-Interest Exercises / 21.4：
Image Measurement Exercises / 21.5：
Quantization Exercises / 21.6：
Convolution Exercises / 21.7：
Unitary Transform Exercises / 21.8：
Linear Processing Exercises / 21.9：
Image Enhancement Exercises / 21.10：
Image Restoration Models Exercises / 21.11：
Image Restoration Exercises / 21.12：
Geometrical Image Modification Exercises / 21.13：
Morphological Image Processing Exercises / 21.14：
Edge Detection Exercises / 21.15：
Image Feature Extration Exercises / 21.16：
Image Segmentation Exercises / 21.17：
Shape Analysis Exercises / 21.18：
Image Detection and Registration Exercises / 21.19：
Vector-Space Algebra Concepts / Appendix 1：
Color Coordinate Conversion / Appendix 2：
Image Error Measures / Appendix 3：
Bibliography
Index
Preface
Acknowledgments
Continuous Image Characterization / Part 1：
10.

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10. Digital image processing algorithms and applications
I. Pitas
出版情報: New York ; Chichester : Wiley, c2000  xi, 419 p. ; 25 cm
シリーズ名: A Wiley-Interscience publication
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Preface
Digital image processing fundamentals / 1：
Introduction / 1.1：
Topics of digital image processing and analysis / 1.2：
Digital image formation / 1.3：
Digital image representation / 1.4：
Elementary digital image processing operations / 1.5：
Digital image display / 1.6：
Fundamentals of color image processing / 1.7：
Noise generators for digital image processing / 1.8：
References
Digital image transform algorithms / 2：
Two-dimensional discrete Fourier transform / 2.1：
Row--column FFT algorithm / 2.3：
Memory problems in 2-d DFT calculations / 2.4：
Vector-radix fast Fourier transform algorithm / 2.5：
Polynomial transform FFT / 2.6：
Two-dimensional power spectrum estimation / 2.7：
Discrete cosine transform / 2.8：
Two-dimensional discrete cosine transform / 2.9：
Discrete wavelet transform / 2.10：
Digital image filtering and enhancement / 3：
Direct implementation of two-dimensional FIR digital filters / 3.1：
Fast Fourier transform implementation of FIR digital filters / 3.3：
Block methods in the linear convolution calculation / 3.4：
Inverse filter implementations / 3.5：
Wiener filters / 3.6：
Median filter algorithms / 3.7：
Digital filters based on order statistics / 3.8：
Signal Adaptive order statistic filters / 3.9：
Histogram and histogram equalization techniques / 3.10：
Pseudocoloring algorithms / 3.11：
Digital image halftoning / 3.12：
Image interpolation algorithms / 3.13：
Anisotropic Diffusion / 3.14：
Image Mosaicing / 3.15：
Image watermarking / 3.16：
Digital image compression / 4：
Huffman coding / 4.1：
Run-length coding / 4.3：
Modified READ coding / 4.4：
LZW compression / 4.5：
Predictive coding / 4.6：
Transform image coding / 4.7：
JPEG2000 compression standard / 4.8：
Edge detection algorithms / 5：
Edge detection / 5.1：
Edge thresholding / 5.3：
Hough transform / 5.4：
Edge-following algorithms / 5.5：
Image segmentation algorithms / 6：
Image segmentation by thresholding / 6.1：
Split/merge and region growing algorithms / 6.3：
Relaxation algorithms in region analysis / 6.4：
Connected component labeling / 6.5：
Texture description / 6.6：
Shape description / 7：
Chain codes / 7.1：
Polygonal approximations / 7.3：
Fourier descriptors / 7.4：
Quadtrees / 7.5：
Pyramids / 7.6：
Shape features / 7.7：
Moment descriptors / 7.8：
Thinning algorithms / 7.9：
Mathematical morphology / 7.10：
Grayscale morphology / 7.11：
Skeletons / 7.12：
Shape decomposition / 7.13：
Voronoi tesselation / 7.14：
Watershed transform / 7.15：
Face detection and recognition / 7.16：
Digital Image Processing Lab Exercises Using EIKONA / 8：
Overview / 8.1：
Structure / 8.3：
BW image processing / 8.4：
Black-and-White / 8.4.1：
Basic / 8.4.2：
Processing / 8.4.3：
Analysis / 8.4.4：
Transforms / 8.4.5：
Filtering / 8.4.6：
Nonlinear filtering / 8.4.7：
Color image processing / 8.5：
Color Representation / 8.5.1：
Modules / 8.6：
Arts module / 8.6.1：
Crack Restoration / 8.6.2：
Watermark module / 8.6.3：
EIKONA Source, Library/DLL / 8.7：
Instructions for using the educational material / 8.8：
Index
Preface
Digital image processing fundamentals / 1：
Introduction / 1.1：
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