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1.

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図書
安居院猛, 中嶋正之, 木見尻秀子共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1990.4  2, 204p, 図版1枚 ; 26cm
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2.

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東工大
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図書
東工大
目次DB
安居院猛, 中嶋正之共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 1991.2  xi, 232p, 図版[2]p ; 22cm
シリーズ名: 基礎情報工学シリーズ / 飯島泰蔵編 ; 18
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1章 画像情報処理の基礎 1
   1・1 画像情報処理について 1
   1・2 ディジタル画像について 1
   (1) 量子化数 2
   (2) 画像の標本化 5
   1・3 ディジタル画像のデータ量 6
   1・4 ベクトル量子化法 7
   (1) ベクトル量子化アルゴリズム 7
   (2) コードブックのつくり方 9
   1・5 1次元データへの変換 10
   (1) ラスタ走査画像 10
   (2) ヒルベルト走査(Hilbert scan) 11
   (3) Z走査 12
   演習問題 13
2章 画像の空間フィルタリング 15
   2・1 平滑化フィルタ 15
   (1) 平均値フィルタ 15
   (2) メディアンフィルタ 17
   2・2 微分フィルタ 18
   (1) ロバート(Robert)フィルタ 18
   (2) ラプラシアンフィルタ 19
   (3) ラプラシアンガウシアン(Laplacian-Gaussian)フィルタ 20
   2・3 特徴抽出フィルタ 22
   (1) 線の抽出フィルタ 22
   (2) ソーベル(Sobel)フィルタ 23
   (3) プリヴィット(Prewitt)フィルタ 25
   演習問題 26
3章 画像の直交変換とフィルタリング 27
   3・1 フーリエ変換 27
   (1) 離散的フーリエ変換 27
   (2) 回転子 29
   (3) 高速フーリエ変換 31
   (4) 多次元のフーリエ変換 32
   (5) ブロック化 34
   (6) 1次元と2次元の変換 35
   3・2 離散的コサイン変換 36
   (1) 2次元離散的コサイン変換 36
   (2) 離散的コサイン変換係数の性質 38
   3・3 その他の直交変換 39
   (1) ウォルシュ・アダマール変換 39
   (2) スラント変換 41
   3・4 フィルタリング操作 42
   演習問題 44
4章 画像の表示 46
   4・1 階調画像の表示 46
   (1) 濃度ヒストグラム 46
   (2) 濃度のソフトウェア変換 47
   (3) 線形変換 48
   (4) 濃渡補正 48
   (5) ヒストグラム平滑化法 49
   4・2 画像の縮小表示 50
   (1) 単純サンプリング法 50
   (2) フィルタリング処理後の単純サンプリング 52
   (3) 平均化処理 52
   4・3 画像の拡大表示 52
   (1) 線形補間 52
   (2) 荷重平均補間 53
   (3) 任意の大きさの拡大,縮小,回転 53
   4・4 画像の擬似表現 55
   (1) ディザ法 55
   (2) 濃度パターン法 58
   (3) 限定色表示 58
   (4) 誤差配分法 59
   演習問題 60
5章 ファクシミリ信号処理 61
   5・1 ファクシミリについて 61
   (1) ファクシミリ 61
   (2) ファクシミリ装置 62
   (3) 平面走査型 63
   (4) 固体イメージセンサ 63
   (5) ファクシミリの国際規格 64
   5・2 ファクシミリ信号の符号化 65
   (1) ランレングス 65
   (2) 圧縮率 67
   5・3 ランレングス符号化法 67
   (1) ワイル(Wyle)の符号化 68
   (2) 2ビット区切り方式 69
   (3) ハフマン(Huffman)符号 69
   (4) 拡張ハフマン(Modified Huffman)符号(MH符号) 71
   5・4 2次元ランレングス符号化法 71
   (1) 2次元予測を用いる方式 72
   (2) 信号順序入れ替え処理による帯域圧縮方式 73
   (3) 2走査線一括処理方式 75
   5・5 新しいエントロピー符号化法 77
   (1) エリアス(Elias)符号 77
   (2) 算術符号 78
   演習問題 79
6章 画像の可逆符号化法 80
   6・1 画像のデータ圧縮符号化について 80
   6・2 可逆型画像符号化法について 81
   6・3 可逆型符号化システムの構成 82
   (1) 前処理について 83
   (2) mod処理 84
   6・4 ビットプレーン符号化法 85
   (1) 0集中符号 87
   (2) 低ビットプレーン集中符号 88
   (3) 交番2進符号(グレイコード) 89
   6・5 濃度データ利用方式 90
   (1) ランレングス符号化法 90
   (2) 濃度値符号化法 91
   (3) CG画像を対象とする符号化法 92
   演習問題 94
7章 画像の非可逆符号化法 95
   7・1 非可逆符号化方式 95
   7・2 符号化の評価方法 96
   7・3 予測方式 97
   (1) デルタ変調方式 97
   (2) 適応デルタ変調方式 99
   (3) 差分パルス符号変調方式 99
   7・4 直交変換方式 100
   (1) ATC 101
   (2) ジグザグ走査 101
   7・5 新しい符号化方法 103
   (1) ベクトル量子化法 103
   (2) GBTCアルゴリズム 104
   (3) ADCTアルゴリズム 105
   演習問題 108
8章 画像の解析 110
   8・1 画像の解析について 110
   8・2 線図形の解析 112
   8・3 線図形の表現 113
   (1) フリーマン(Freeman)のチェーン符号 113
   (2) 方向差分符号化法 114
   8・4 線成分の存在の抽出 115
   (1) ハフ変換 115
   (2) 一般化ハフ変換 117
   (3) その他のハフ変換 118
   (4) 周辺分布の利用 118
   8・5 線成分を追跡する方法 119
   (1) マスクを利用する方法 119
   (2) 2点追跡法 120
   (3) 最大円形移動法 121
   8・6 ラスタベクトル変換 122
   (1) 直線近似化法 123
   (2) ベクトルトレーサ 124
   (3) その他の方式 125
   演習問題 126
9章 階調画像の解析処理 128
   9・1 濃度ヒストグラム解析 128
   (1) 2値化のしきい値決定 128
   (2) 複数しきい値の決定 130
   (3) 対象物体に着目する方法 132
   9・2 テクスチャ解析 133
   (1) テクスチャ解析アルゴリズム 133
   (2) フーリエスペクトルの利用 134
   (3) グラジエント演算 135
   9・3 ピラミッド画像解析 136
   (1) 2値画像のピラミッド解析 136
   (2) 特徴抽出型ピラミッド画像 137
   (3) 階調画像に対するピラミッド 138
   9・4 ピラミッドデータの応用 139
   (1) 画像の多階層解析 139
   (2) 画像の木表現 140
   (3) ピラミッド符号化法 141
   演習問題 141
10章 動画像処理 144
   10・1 動画像処理について 144
   10・2 動画像の基本の処理アルゴリズム 146
   (1) フレーム差分画像による方法 147
   (2) 断面画像の利用 148
   (3) 微小動きの検出方法 149
   10・3 剛体の動き解析 151
   (1) オプチカルフローの検出と利用 152
   (2) 勾配法 153
   演習問題 154
11章 生物の動画像処理 156
   11・1 生命体の画像処理 156
   11・2 人間の画像解析処理 157
   (1) 動画像解析システム 157
   (2) 動作区分点 158
   (3) 動作の関数近似 159
   (4) 三角関数近似法 159
   11・3 人間の顔面像処理 160
   (1) 顔面像処理 160
   (2) 顔面像の動き検出 161
   (3) 表情データベース 161
   (4) 次世代通信 161
   11・4 動物の画像解析 162
   (1) 群ヒストグラムの利用 162
   (2) ブラウン運動 163
   (3) フラクタルブラウン運動 163
   11・5 不定形生物の画像解析 165
   演習問題 166
12章 画像のパターン認識法 167
   12・1 パターン認識について 167
   (1) パターン認識技法の分類 168
   12・2 統計的パターン認識法 169
   (1) 前処理 169
   (2) 特徴抽出 170
   (3) マッチング 170
   (4) ベイズの識別法 171
   (5) マハラノビスの距離 171
   12・3 ダイナミックプログラミング法 172
   (1) 二つの長さの異なる系列の対応づけ 172
   (2) ダイナミックプログラミング 173
   (3) DPマッチング 174
   12・4 構造解析的方式 175
   (1) 文法論的パターン認識 175
   (2) 文法論的パターン認識システム 177
   (3) 形式言語 178
   (4) 文法の形 179
   (5) 木文法によるパターン表現 179
   (6) 木について 179
   (7) 木文法について 180
   (8) 木によるパターン表現 181
   12・5 ニューラルネットワークを用いたパターン認識法 183
   演習問題 185
13章 画像パターン認識の実際 186
   13・1 文字のパターン認識 186
   13・2 文字の特徴を利用する方法 186
   (1) 相関マスクを用いる方法 187
   (2) 周辺分布を用いる方法 187
   (3) 細線化を用いる方法 187
   (4) オンライン文字認識法 191
   13・3 文字の背景に着目する方法 193
   (1) 凹凸構造を用いる方法 193
   (2) 反射法 194
   13・4 図形のパターン認識 194
   (1) 図面の認識 195
   (2) 文書画像処理 197
   13・5 階調画像のパターン認識 198
   (1) 医用画像処理 199
   (2) 産業応用 199
   13・6 立体入力および認識 200
   (1) 対話型3次元入力装置 200
   (2) 光学的方式 201
   (3) ステレオ画像処理 201
   13・7 画像情報処理の展望 202
   演習問題 203
   演習問題解答 205
   参考文献 220
   さくいん 228
1章 画像情報処理の基礎 1
   1・1 画像情報処理について 1
   1・2 ディジタル画像について 1
3.

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東工大
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東工大
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安居院猛, 長尾智晴共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1993.9  3, ii, 174p ; 21cm
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1 遺伝的アルゴリズムの基礎
   1.1 遺伝的アルゴリズムの概観 1
   1.1.1 遺伝的アルゴリズムとは 1
   1.1.2 対象とする探索問題 2
   1.1.3 遺伝的アルゴリズムの基本的な考え方 4
   1.2 単純GAのアルゴリズム 6
   1.2.1 仮想生物と環境の設定 6
   1.2.2 単純GAの処理手順 8
   1.2.3 単純GAの特徴 15
   1.3 スキーマタ定理 16
   1.4 遺伝的アルゴリズムの拡張 18
   1.4.1 淘汰・増殖の規則の拡張 18
   1.4.2 交差オペレータの拡張 21
   1.4.3 突然変異規則の拡張 24
   1.4.4 適応度のスケーリングの導入 25
2 単純GAのコーディング
   2.1 単純GAの基本ライブラリ 28
   2.1.1 マクロおよび変数の設定 28
   2.1.2 基本オペレータのライブラリ 29
   2.1.3 その他の基本ライブラリ 37
   2.2 グラフィックスについて 40
   2.2.1 簡易グラフィックライブラリ 40
   2.2.2 turbo C による簡易グラフィックライブラリ 44
   2.3 単純GAによる関数の量大値探索 45
   2.3.1 関数生成ルーチン 45
   2.3.2 グラフお表示ルーチン 48
   2.3.3 単純GAによる関数の最大値探索 49
3 GAの実際の応用例
   3.1 図形のパターンマッチングへのGAの応用 54
   3.1.1 問題の設定 54
   3.1.2 GAの適用方法 57
   3.1.3 コーディングについて 59
   3.1.4 パターンマッチングの実行例 61
   3.2 GAによるニューラルネットワークの構造決定 67
   3.2.1 ニューラルネットワークの研究におけるGAの利用 67
   3.2.2 神経回路網の構造決定へのGAの適用方法 72
   3.2.3 コーディングについて 76
   3.2.4 神経回路綱の構造決定の実行例 77
   3.3 単純な人工生命へのGAお応用 81
   3.3.1 人工生命について 82
   3.3.2 人工生命の設定について 83
   3.3.3 GAによる人工生命のプログラム 94
   3.3.4 人工生命のシミュレーションの実行例 96
4 GAの今後の展望 101
参考文献 108
付録 プログラムリスト1~23 111
索引 173
1 遺伝的アルゴリズムの基礎
   1.1 遺伝的アルゴリズムの概観 1
   1.1.1 遺伝的アルゴリズムとは 1
4.

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東工大
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東工大
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安居院猛, 中嶋正之共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1990.3  2, 4, 189p ; 22cm
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1 画像工学とは
   1.1 画像工学とは 1
   1.1.1 画像工学の形成 1
   1.1.2 画像工学の特徴 3
   1.2 画像情報の取扱い 3
   1.2.1 画像の表現 3
   1.2.2 ディジタル画像について 5
   1.2.3 ディジタル画像の情報量 10
   演習問題 11
2 画像の表示
   2.1 階調画像の表示 12
   2.1.1 濃度変換について 12
   2.1.2 階調画像の2値表示 16
   2.2 階調画像の擬似表示 18
   2.2.1 ディザ法 18
   2.2.2 カラー画像の擬似表現 24
   演習問題 28
3 画像の変換
   3.1 空間フィルタ処理 29
   3.1.1 画像の平滑化操作 30
   3.1.2 画像の尖鋭化 32
   3.1.3 特殊なフィルタ 35
   3.2 画像のスペクトル変換 36
   3.2.1 フーリエ変換について 36
   3.2.2 高速フーリェ変換 41
   3.2.3 多次元のフーリェ変換 41
   3.2.4 画像処理への応用 43
   3.3 画像のウォルシュ変換 47
   3.3.1 離散的ウォルシュ変換 47
   3.3.2 画像処理への応用 50
   3.3.3 各種の直交変換 52
   演習問題 54
4 画像の伝送
   4.1 ディジタル画像信号の符号化 55
   4.1.1 ディジタル信号の基本的な符号化法 55
   4.1.2 線形予測法 58
   4.2 テレビジョン信号の符号化法 64
   4.2.1 テレビジョン信号 64
   4.2.2 テレビジョン信号の高能率符号化法 68
   4.3 ファクシミリ信号の符号化法 72
   4.3.1 ファクシミリ装置の構成 72
   4.3.2 2値ファクシミリ信号の符号化 75
   4.4 線図形の符号化法 82
   4.4.1 チェーンコード符号化法 82
   4.4.2 直線近似化法 84
   演習問題 88
5 画像の解析
   5.1 線対応の画像解析 90
   5.1.1 線成分の抽出 90
   5.1.2 ディジタル図形の解析 93
   5.1.3 輪郭線の抽出 100
   5.1.4 閉曲線情報処理 102
   5.2 領域対応の画像解析 105
   5.2.1 テクスチャ解析 106
   5.2.2 ピラミッド構造の利用 110
   5.3 動画像の解析 114
   5.3.1 動画像解析処理について 114
   5.3.2 生物体の動きの解析 117
   演習問題 121
6 画像の認識
   6.1 パターン認識 123
   6.1.1 パターン認識システム 123
   6.1.2 パターンマッチング 125
   6.1.3 画像間の距離 128
   6.2 文字のパターン認識 129
   6.2.1 文字の特徴を利用する方法 129
   6.2.2 白地情報を用いる方法 131
   6.3 図形の認識 133
   6.3.1 線成分の認識 133
   6.3.2 図面の認識 137
   6.3.3 地図の認識 138
   6.3.4 文書画像処理 141
   6.4 画像のパターン認識 144
   6.4.1 医用画像処理 144
   6.4.2 産業応用 147
   演習問題 149
7 画像情報機器
   7.1 画像入力装置 152
   7.1.1 画像入力システム 152
   7.1.2 対話形入力装置 160
   7.1.3 立体入力装置 162
   7.2 画像出力装置 168
   7.2.1 ハードコピー装置 168
   7.2.2 ディスプレイ装置 172
   7.3 動画像の記録装置 175
   7.3.1 動画像記録装置 175
   7.3.2 ディジタル画像記録装置 179
   演習問題 180
演習問題解答 182
索引 185
1 画像工学とは
   1.1 画像工学とは 1
   1.1.1 画像工学の形成 1
5.

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安居院猛, 中嶋正之, 永江孝規共著
出版情報: 東京 : 工学社, 1990.2  180p, 図版2枚 ; 21cm
シリーズ名: 工学選書 ; 10
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6.

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安居院猛, 長尾智晴共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1992.11  ii, iv, 206p ; 22cm
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