改訂第3版　図解でわかるはじめてのデジタル画像処理 [単行本]

改訂第3版　図解でわかるはじめてのデジタル画像処理 の 商品概要

• 目次

  ■Chapter 0　デジタル画像処理って何？
  　0-1　AI により進化する「デジタル画像処理」
  　0-2　デジタル画像処理で何ができるのか
  
  ■Chapter 1　画像の基礎
  　1-1　アナログ画像処理とデジタル画像処理
  　1-2　デジタルカメラと画像のデジタル化
  　1-3　量子化のしくみ
  
  ■Chapter 2　カラー画像のしくみ
  　2-1　色を捉える視覚のしくみ
  　2-2　カラー印刷と三原色
  　2-3　色を数値で表現する
  　2-4　カラー画像のデジタル化
  
  ■Chapter 3　デジタル画像のフィルタ処理
  　3-1　フィルタ処理のしくみ
  　3-2　メディアンフィルタ
  　3-3　輪郭を抜き出すフィルタ
  　3-4　ラプラシアンによるエッジ検出
  　3-5　画像をシャープにする鮮明化フィルタ
  
  ■Chapter 4　画像の明るさを変えよう
  　4-1　濃度ヒストグラムのしくみ
  　4-2　濃度ヒストグラムによるコントラスト変換
  　4-3　トーンカーブによるコントラスト変換
  　4-4　いろいろなトーンカーブを試してみよう
  　4-5　デジタルカメラのHDRとは
  
  ■Chapter 5　印刷のための画像処理
  　5-1　ハーフトーンのしくみ
  　5-2　カラー印刷とハーフトーン
  　5-3　パソコン用プリンタで使われる画像処理
  
  ■Chapter 6　画像とフーリエ変換
  　6-1　フーリエ級数とは何か
  　6-2　複素フーリエ級数の世界
  　6-3　離散フーリエ変換（DFT）
  　6-4　離散コサイン変換（DCT）
  　6-5　縞模様と周波数の関係
  　6-6　2次元離散フーリエ変換
  　6-7　2次元DCT
  
  ■Chapter 7　静止画と圧縮のしくみ
  　7-1　フーリエ変換とフィルタ
  　7-2　標本化定理とエリアシング
  　7-3　カラー画像と圧縮
  　7-4　DCTを使った圧縮
  　7-5　エントロピー符号化のしくみ
  　7-6　JPEGと画質の劣化
  　7-7　JPEG可逆圧縮
  
  ■Chapter 8　動画像と圧縮のしくみ
  　8-1　動画像のしくみと圧縮
  　8-2　デジタル放送とMPEG2
  　8-3　MPEG1のしくみ
  　8-4　動き補償フレーム間予測符号化
  　8-5　MPEGのフレーム構成とGOP
  　8-6　MPEG2のしくみ
  　8-7　MPEG4とH.264、H.265
  
  ■Chapter 9　テレビ放送と画像処理
  　9-1　デジタル放送の画像処理
  　9-2　IP変換
  　9-3　テレビシネマ変換
  　9-4　テレビのHDRとは
  　9-5　ビデオ端子とケーブル
  
  ■Chapter 10　AI（人工知能）と画像認識
  　10-1　AIとは何か
  　10-2　コンピュータビジョンとロボットビジョン
  　10-3　視覚情報処理は難しい
  　10-4　ロボットと機械学習
  　10-5　視覚情報処理の手順
  　10-6　ロボットによる組み立て作業
  　10-7　Hough変換
  　10-8　文字の認識
  　10-9　ニューラルネットワークとディープラーニング
  
  ■Chapter 11　様々な分野で活躍する画像処理
  　11-1　ステレオビジョン
  　11-2　レンジファインダ
  　11-3　積み木の世界
  　11-4　見え方に基づく3次元物体の認識
  　11-5　アクティブビジョンとビジュアルサーボ
  　11-6　バイオメトリクス
  　11-7　コンピュータ断層撮影
  　11-8　自動車のための画像処理
  　11-9　画像生成AI

• 内容紹介

  AI時代に必須となった画像処理の基礎を、図解で理解できる入門書の改訂第3版の登場です。
  
  近年、画像生成AIやディープラーニングをはじめとするAI技術が急速に普及し、誰もが高精度な画像認識・画像生成を利用できる時代になりました。
  しかし、その裏では
  「画像とは何か」
  「どう処理され、どう認識されるのか」
  という基礎原理の理解が欠かせません。
  本書では、画像のデジタル化、色のしくみ、フィルタ処理、濃度変換、周波数領域処理、画像圧縮などの基本を、図解を交えてわかりやすく説明。
  さらに、AI画像認識、ディープラーニング、ステレオビジョン、医療・産業ロボット・自動車分野での応用、そして画像生成AIの基本概念も俯瞰できます。
  複雑なアルゴリズムに入り込む前に「なぜ画像処理はAIに不可欠なのか」を体系的に理解できる一冊。
  AIの実装に進む前の基礎固めに最適で、大学・高専の教材としてはもちろん、社会人の学び直しにも強い味方となります。

• 著者について

  山田 宏尚 (ヤマダ ヒロナオ)
  1986年名古屋大学 工学部 機械工学科卒業。1991年名古屋大学大学院 博士課程修了。工学博士。ドイツ・アーヘン工科大学客員研究員、名古屋大学 講師等を経て2007年より岐阜大学 教授。メカトロニクス、人間支援工学、画像処理工学、バーチャルリアリティ等の教育・研究に従事。主な著書に『デジタル画像処理』、『コンピュータグラフィックス』、『コンピュータのしくみ』、『CPUの働きと高速化のしくみ』（ナツメ社）、『画像処理と画像認識』（コロナ者<共著>）。

改訂第3版　図解でわかるはじめてのデジタル画像処理 の商品スペック