2019年05月19日

書籍: ディジタル画像処理


 
画像処理を体系的に解説した一冊。
 
実務で Deep Learning を利用した画像認識システムを提案をすると、
導入済システム・対抗馬として「画像処理」と呼ばれるものが挙げられることが多い。
そのため DLと「画像認識」を比較する際の論点を整理する目的で、本書を購入した。
 
本書ではディジタル画像の歴史・撮影方法・後処理・分析・出力まで
多岐にわたる知識が体系的に紹介されているため、これから画像認識を使った
システム・ビジネスに関わる人にはぜひお勧めしたい。
説明が丁寧なだけでなく、レイアウトも美しいため、ストレスなく読み進めることができる。

本書の目次は以下の通り。
11章が先述の「画像認識」、12章がDLを含む機械学習の解説となっている。

 01. イントロダクション
 02. ディジタル画像の撮影
 03. 画像の性質と色空間
 04. 画素ごとの濃淡変換
 05. 領域に基づく濃淡変換(空間フィルタリング)
 06. 周波数領域におけるフィルタリング
 07. 画像の復元と生成
 08. 幾何学変換
 09. 2値画像処理
 10. 領域処理
 11. パターン・図形・特徴の検出とマッチング
 12. パターン認識
 13. 動画像処理
 14. 画像からの3次元復元
 15. 光学的解析とシーンの復元
 16. 画像符号化
 付録. 画像処理の歴史、知的財産権

本書は 公益財団法人 画像情報教育振興協会 が主催する
「画像処理エンジニア検定(エキスパート)」という資格の標準テキストとのこと。
知識の定着のために受験するのも良いかもしれない。
https://www.cgarts.or.jp/kentei/about/img_engineer/
 
posted by Takashi Inoue at 21:43| Comment(0) | 書籍
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