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1.

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1. 画像工学の基礎
安居院猛, 中嶋正之共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1986.6  2, 4, 189p ; 22cm
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2.

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2. 画像工学の基礎. 初版2刷(第1回修正)
安居院猛, 中嶋正之共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1987.5  2, 4, 189p ; 22cm
所蔵情報: loading…
3.

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3. マルチメディア工学 : 将来の展望と実用化に向けて
中嶋正之編著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1994.4  2, 3, 214p ; 21cm
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4.

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4. グラフィックスとビジョン : ディジタル映像処理
中嶋正之, 山本正信共著
出版情報: 東京 : オーム社, 1996.4  ix,147p ; 21cm
シリーズ名: ヒューマンコミュニケーション工学シリーズ / 電子情報通信学会編
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1章 ディジタル映像について
   CGとディジタル画像処理 1
   ディジタル映像の効果 3
2章 ディジタル画像について
   ディジタル画像の入力 5
   ディジタル画像のデータ量 11
   ラスタ走査画像 11
3章 ディジタル画像の前処理
   ディジタル画像とフィルタリング 13
   画像のスペクトル操作 15
   エッジの検出 15
   線の検出 19
   領域の抽出 20
   参考文献 22
4章 画像・距離デークの入力
   画像データの入力 23
   カメラモデル 25
   カメラキャリブレーション 27
   ステレオ画像処理 28
   レンジファインダ 31
   参考文献 37
5章 画像からの3次元形状の推定
   見え方の規則 39
   明るさからの3次元形状の推定 40
   テクスチャからの3次元形状の推定 46
   参考文献 50
6章 物体認識
   モデルと物体の対応づけ 51
   位置と姿勢の決定 60
   参考文献 62
7章 動画像の解析
   画像間の対応づけ 65
   動きからの3次元構造の推定 69
   3次元運動の推定 71
   時空間画像の解析 76
   参考文献 80
8章 CGによる画像生成
   3次元CG 84
   モデリング 85
   隠面・隠線消去法 92
   レンダリング 97
   参考文献 107
9章 コンピュータアニメーション
   コンピュータによるアニメーションの作製 110
   キーフレーム法 111
   コンピュータキーフレーム法 112
   ディジタル合成処理 115
   モーフィング 121
   モーションキャプチャリング 122
   参考文献 123
10章 画像・映像処理の応用
   自然物体のCG表現 125
   ビジュアライゼーション 130
   バーチャルリアリティ 137
   参考文献 141
   おわりに 143
   索引 145
1章 ディジタル映像について
   CGとディジタル画像処理 1
   ディジタル映像の効果 3
5.

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5. 画像工学の基礎. 初版5刷(第2回修正)
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
6.

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6. コンピュータビジュアリゼーション
中嶋正之, 藤代一成編著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2000.11  x, 207p, 図版 [4] p ; 21cm
シリーズ名: インターネット時代の数学シリーズ / 戸川隼人 [ほか] 編 ; 4
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第1章 序論 1
   1.1 発展の経緯 1
   1.2 学界の動向 3
   1.3 本書の構成 4
   参考文献 5
第2章 CGとビジュアリゼーション 7
   2.1 ビジュアリゼーションについて 7
   2.1.1 サイエンティフィックビジュアリゼーション 7
   2.1.2 エンジニアリングビジュアリゼーション 9
   2.2 コンピュータビジュアリゼーションについて 9
   2.2.1 コンピュータビジュアリゼーションとは 9
   2.2.2 システム環境構成 11
   2.3 カラービジュアリゼーションの技法 12
   2.3.1 カラー情報の利用 12
   2.3.2 色空間の構成 13
   2.3.3 アラー系列による表示技法 14
   2.3.4 カラーの利用における問題点 15
   2.4 2次元ビジュアリゼーション技法 17
   2.4.1 2次元スカラデータの階調表示 18
   2.4.2 線成分による表示 19
   2.5 2次元空間の立体表示法 21
   2.5.1 3次元CGについて 21
   2.5.2 3次元CGの基礎技法 21
   2.6 ベクトルデータのビジュアリゼーション 25
   2.6.1 2次元上でのベクトル場の表示法 25
   2.6.2 3次元空間内でのベクトル場表示 27
   2.7 アニメーション表示 29
   参考文献 29
第3章 ボリュームビジュアリゼーション 31
   3.1 背景と目的 31
   3.2 ボクセル集合モデル 32
   3.3 処理のフレームワーク 34
   3.4 間接方式の手法 37
   3.4.1 断面 37
   3.4.2 等値面 37
   3.4.3 区間型ボリューム 41
   3.5 直接方式の手法 43
   3.6 研究開発の動向 46
   3.6.1 利用可能なソフトウェア 46
   3.6.2 描画速度の改善 46
   3.6.3 適用対象の拡大 47
   3.6.4 ボリュームデータマイニング 48
   3.6.5 ボリュームグラフィックス 49
   参考文献 49
第4章 フロービジュアリゼーション 52
   4.1 はじめに 52
   4.2 プリミティブ挿入法 54
   4.2.1 矢印表示法 54
   4.2.2 流線法 55
   4.2.3 流跡線法と粒子追跡法 56
   4.2.4 流脈線法 58
   4.2.5 タイムライン法 58
   4.2.6 サーフェースパーティクル法 58
   4.3 テクスチャベース法 58
   4.3.1 スポットノイズ法 59
   4.3.2 LIC法 60
   4.4 特徴をベースとする可視化技法 65
   4.4.1 プローブ 65
   4.4.2 ベクトルフィールドトポロジー 67
   4.5 3次元壁面上の流れの可視化 68
   参考文献 73
第5章 バイオメディカルビジュアリゼーション 77
   5.1 はじめに 77
   5.2 平滑化とノイズ除去 77
   5.3 異種データの重ね合わせと領域処理 83
   5.4 脳機能の可視化 87
   5.5 将来のバイオメディカルビジュアリゼーション 90
   5.6 おわりに 91
   参考文献 92
   第6章 インフォメーションビジュアリゼーション 基本概念と研究開発動向 94
   6.1 誕生の経緯 94
   6.2 3つの技術の背景 95
   6.2.1 データベース技術との統合問題 96
   6.2.2 デスクトップメタファからの脱却 96
   6.2.3 インターネット時代の標準的な資源アクセス法の模索 98
   6.3 情報可視化研究開発の動向 98
   6.3.1 サイエンティフィックビジュアリゼーションからの継承 98
   6.3.2 情報可視化技法の体系化 99
   6.3.3 インフォメーションリアライゼーション 100
   6.4 思想の晶化を目指して 100
   参考文献 102
第7章 データベース技術とビジュアリゼーション技術 104
   7.1 内容に基づく検索 107
   7.1.1 フーリエ変換による類似判定 107
   7.1.2 特徴空間 109
   7.1.3 空間索引 109
   7.1.4 検索システムの構成 112
   7.2 情報可視化 115
   7.2.1 情報の可視化とその利用 115
   7.2.2 情報可視化システムの構成 119
   7.3 情報可視化手法の分類と可視化設計 122
   7.3.1 GADGET 122
   7.3.2 情報可視化技術のデータベース化とユーザ支援 124
   7.3.3 GADGET/IV 127
   参考文献 133
第8章 3次元ユーザインタフェースパラダイム 136
   8.1 はじめに 136
   8.2 古典的プロジェクト例 137
   8.2.1 SemNet 137
   8.2.2 Information Visualizer 138
   8.2.3 VOGUE 140
   8.3 階層構造の可視化 143
   8.3.1 FSN 143
   8.3.2 Fractal Tree 144
   8.3.3 Information Cube 144
   8.3.4 H3 145
   8.3.5 NattoView 146
   8.4 応用システム 147
   8.4.1 多次元データの可視化 147
   8.4.2 STARLIGHT 147
   8.4.3 ZASH 148
   8.4.4 WebBook 149
   8.4.5 Pad++ 149
   8.5 3次元対話技法 149
   8.5.1 2次元マウスによるインタラクション 151
   8.5.2 特殊デバイスによるインタラクション 152
   8.6 3次元ユーザインタフェース実用化への課題 152
   8.6.1 適切なインタフェース設計 152
   8.6.2 GUIからPUIへ 153
   8.6.3 画面のスケール 153
   8.6.4 3次元音の導入 153
   8.7 まとめ 154
   参考文献 154
第9章 AVS/Express 158
   9.1 データフロー型アプリケーションの特徴 158
   9.1.1 可視化手順のオブジェクト化 158
   9.1.2 データフローの動作ルール 160
   9.1.3 代表的なデータフロー可視化システムの紹介 162
   9.1.4 データフロー型可視化システムの利点 163
   9.2 可視化システムAVS/Expressにおける実装例 164
   9.2.1 AVS/Expressの紹介 164
   9.2.2 モジュールの構成 165
   9.2.3 ビジュアルプログラミングによる組立て 166
   9.2.4 プログラムの実行 167
   9.2.5 内部アーキテクチャ 169
   9.3 可視化事例の紹介 172
   9.3.1 代表的な可視化事例 172
   9.3.2 ステアリングとトラッキング 173
   9.3.3 並列分散処理 175
   参考文献 176
第10章 可視化ツールとしてのVRML 178
   10.1 なぜVRMLなのか? 178
   10.2 インターネット上での可視化 179
   10.2.1 シナリオ1 179
   10.2.2 シナリオ2 179
   10.2.3 シナリオ3 179
   10.3 VRMLについて 180
   10.3.1 対話機能 181
   10.3.2 アニメーション機能 182
   10.3.3 データ圧縮機能 184
   10.4 VRMLを用いた可視化 185
   10.4.1 流れ場における渦中心表示 185
   10.4.2 速度ボリュームデータの流線表示 186
   10.4.3 ボリュームデータの断面表示 187
   10.4.4 等値面表示 189
   10.4.5 ボリュームレンダリング表示 190
   10.4.6 サーバ側への情報伝達 191
   参考文献 192
第11章 VisIT/In3D 193
   11.1 オブジェクト階層 195
   11.2 ランドスケープの構成 196
   11.3 対話機能 198
   参考文献 198
   索引 199
第1章 序論 1
   1.1 発展の経緯 1
   1.2 学界の動向 3
7.

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7. 画像情報処理
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
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