内容紹介
より進んだ画像処理の研究へとつながる教科書
(株）昭晃堂から発行していた書目をオーム社より再発行するもの．
本書は，画像処理について原理を中心に解説することで，広く応用のきく知識として体系化することを目的とした教科書です．
情報系学部学生のみならず，画像処理ソフトウェアの普及を考慮して，画像処理を道具として利用する一般ユーザや人文・社会系領域の研究者をも対象としています．
このような方におすすめ
情報通信系学科の大学学部生3，4年生
目次
主要目次
1 画像処理とは
2 画像処理の概要
3 画像入力処理
4 画像出力処理
5 画像復元
6 前処理（特定周波数成分の除去）
7 前処理（濃度の修正と色変換）
8 セグメンテーション（闘値処理と領域分割処理）
9 セグメンテーション（エッジ検出処理）
10 セグメンテーション（線分抽出処理）
11 2値画像処理
12 特徴抽出
詳細目次
1 画像処理とは
1.1 画像処理とは
1.2 画像とは何か？
1.3 画像の分類
1.4 ディジタル画像の表現
演習問題
2 画像処理の概要
2.1 画像処理の目的
2.2 画像認識の概要
2.3 画像処理のフレームワーク
2.4 画像処理の一般的な流れ
2.5 関連分野
演習問題
3 画像入力処理
3.1 画像入力処理
3.2 2次元実世界から画像入力
3.3 解像度と量子化の関係
3.4 3次元シーンからの画像入力
演習問題
4 画像出力処理
4.1 出力デバイス
4.2 疑似濃淡表現
4.3 色表現
演習問題
5 画像復元
5.1 画像復元の仕組み
5.2 周波数領域での画像復元
5.3 実世界での画像復元
演習問題
6 前処理（特定周波数成分の除去）
6.1 ノイズとは何か？
6.2 平滑化
6.3 鮮鋭化
演習問題
7 前処理（濃度の修正と色変換）
7.1 画像を見やすくする処理
7.2 濃度修正
7.3 色変換
演習問題
8 セグメンテーション（闘値処理と領域分割処理）
8.1 セグメンテーションとは
8.2 単純闘値処理法
8.3 クラスタリングによる画素集合への分割法
8.4 領域分割処理
演習問題
9 セグメンテーション（エッジ検出処理）
9.1 エッジ検出処理
9.2 エッジの種類
9.3 エッジ検出手法
9.4 1階微分（勾杯）に基づく手法
9.5 2階微分によるエッジ検出
9.6 ラプラシアン・ガウシアンオペレータ
9.7 エッジモデルに基づく方法
演習問題
10 セグメンテーション（線分抽出処理）
10.1 線分抽出処理
10.2 線分抽出処理の分類
10.3 線追跡法
10.4 繰り返し折れ線近似法
10.5 最小2乗法
10.6 ロバスト統計
10.7 ハフ（Hough）変換
演習問題
11 2値画像処理
11.1 線分と領域の表現
11.2 ディジタル幾何学
11.3 線領域に対する2値画像処理
11.4 領域に対する2値画像処理
演習問題
12 特徴抽出
12.1 特徴抽出
12.2 点特徴
12.3 線特徴
12.4 領域の境界線特徴
12.5 領域の形状特徴
12.6 領域の濃淡特徴
12.7 抽出したい領域に対する特徴
演習問題
参考文献
索引
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