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 |