| はじめに |
| 第1章 画像処理技術の概要 |
| 1.1 はじめに 10 |
| 1.2 歴史・背景 10 |
| 1.3 位置付け 13 |
| 1.4 ディジタル画像処理の例 15 |
| 〈手順1〉 : 変化領域の検出 16 |
| 〈手順2〉 : 人物判定 17 |
| 〈手順3〉 : 動き追跡 17 |
| 第2章 画像処理技術の基礎 |
| 2.1 はじめに 22 |
| 2.2 ディジタル画像とは 22 |
| 2.2.1 濃淡（モノクロ）画像 23 |
| 2.2.2 カラー画像 27 |
| 2.2.3 動画像 33 |
| 2.2.4 2値画像/ディジタル図形 39 |
| 2.2.5 ステレオ（多視点）画像 41 |
| 2.3 ディジタル画像処理とは 44 |
| 2.3.1 処理の目的 44 |
| 2.3.2 処理システムの基本構成 45 |
| 2.3.3 ディジタル画像処理技術の体系 50 |
| 2.4 画像処理技術導入の心得 52 |
| 2.4.1 質のよい画像が取り込めるか 52 |
| 2.4.2 目標性能（速度，精度）が達成できるか 55 |
| 2.4.3 エラーをどうするか 55 |
| 第3章 画像処理技術の基本手法 |
| 3.1 はじめに 60 |
| 3.2 正しく，見易くする－画像補正・画質改善・画像強調 60 |
| 3.2.1 コントラスト（濃度階調）補正 61 |
| 3.2.2 シェーディング補正 62 |
| 3.2.3 濃度正規化 63 |
| 3.2.4 ヒストグラム計算/ヒストグラム修正（平坦化） 64 |
| 3.2.5 幾何補正（アフィン変換） 65 |
| 3.2.6 ノイズ除去 68 |
| 3.2.7 空間フィルタリング/平滑化 69 |
| 3.2.8 エッジ強調 71 |
| 3.2.9 周波数補正 72 |
| 3.3 情報を取り出す－特徴抽出・計測・解析－ 73 |
| 3.3.1 エッジ検出 73 |
| 3.3.2 2値化 75 |
| 3.3.3 論理フィルタリング/膨張と収縮演算 80 |
| 3.3.4 ラベリング（連結領域抽出）85 |
| 3.3.5 連結図形解析（形状的特徴抽出）87 |
| 3.3.6 細線化 89 |
| 3.3.7 境界（輪郭）追跡と線分追跡 92 |
| 3.3.8 射影（プロジェクション）演算 98 |
| 3.3.9 ハブ変換（直線抽出） 100 |
| 3.3.10 変化検出（動画像処理） 102 |
| 3.3.11 距離（奥行き）計測（ステレオ画像処理） 105 |
| 3.4 見分ける－照合・判別・分類－ 108 |
| 3.4.1 領域判別（テクスチャ解析） 108 |
| 3.4.2 テンプレートマッチング 111 |
| 3.4.3 多段特徴照合（ディシジョンツリー法） 113 |
| 3.4.4 クラスタリング 116 |
| 3.5 符号化，構造化する－蓄積・管理・検索－ 120 |
| 3.5.1 チェーンコーディング 120 |
| 3.5.2 線分（直線）近似 123 |
| 3.5.3 ピラミッド構造化（多重スケール化） 127 |
| 3.5.4 メッシュ管理とレイヤ管理 130 |
| 3.6 加工，編集する－変換・合成・生成－ 133 |
| 3.6.1 拡大/縮小/回転 133 |
| 3.6.2 マスク処理/背景入れ換え 135 |
| 3.6.3 色変換（カラー画像処理） 138 |
| 3.6.4 線分（直線）生成 141 |
| 3.6.5 閉領域の塗りつぶし 145 |
| 第4章 画像処理技術の実現手法 |
| 4.1 はじめに 150 |
| 4.2 共通演算モジュールとは 150 |
| （1） 画像間演算 150 |
| （2） データ変換 151 |
| （3） 論理フィルタリング 152 |
| （4） 空間フィルタリング 153 |
| （5） そのほか 154 |
| 4.3 フィルタリング処理のハードウェア化 155 |
| 4.4 プログラム手法 157 |
| 4.4.1 メモリ領域 157 |
| 4.4.2 高速化 158 |
| 4.5 基本手法の組み合わせ 159 |
| 4.6 高速処理アーキテクチャ 163 |
| 4.6.1 並列処理 164 |
| 4.6.2 パイプライン処理 165 |
| 第5章 画像処理技術の応用事例 |
| 5.1 はじめに 172 |
| 5.2 配線パターンの外観欠陥の自動検出 172 |
| 5.3 設計図面の自動読み取り（論理回路シンボル，文字列の認識） 176 |
| 5.4 地図の自動読み取り（ラスタ・ベクタ変換） 182 |
| 5.5 画像の自動つなぎ合わせ 186 |
| 5.6 オブジェクト輪郭の自動抽出（背景入れ換え） 189 |
| 5.7 画像内変化の自動検知 192 |
| 5.8 人物挙動の自動検知 195 |
| 第6章 画像処理技術の将来展望 |
| 6.1 はじめに 202 |
| 6.2「画像を撮る」に関して 202 |
| 6.3「画像を見る」に関して 204 |
| （1）インタラクティブな画像 204 |
| （2）3次元世界としての画像 204 |
| 6.4「画像を作る」に関して 206 |
| 6.5「画像を送る・保存する」に関して 207 |
| 6.6「機械の眼」として 208 |
| 6.7 最後に 211 |
| コラム |
| 1 デイジタル化・マルチメディア化の流れ 12 |
| 2 CCD型とCMOS型の固体撮像素子 24 |
| 3 画像サイズと解像度 28 |
| 4 カラー静止画像のデータフォーマット 30 |
| 5 ラスタ画像とベクタ画像 31 |
| 6 ビデオ信号 35 |
| 7 動画像のデータ圧縮 36 |
| 8 動画像のデータフォーマット 37 |
| 9 画像処理とパターン認識 144 |
| 10 市販機器の利用 167 |
| 11 市販ソフトウェアの利用 168 |
| 12 画像処理とロボット 198 |
| 13 将来の画像処理 210 |
| さくいん |
図書
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