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
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
３画像入力処理
- ３．１画像入力処理
- ３．２２次元実世界から画像入力
- ３．３解像度と量子化の関係
- ３．４３次元シーンからの画像入力
４画像出力処理
- ４．１出力デバイス
- ４．２擬似濃淡表現
- ４．３色表現
５画像復元
- ５．１画像復元の枠組み
- ５．２周波数領域での画像復元
- ５．３実空間での画像復元
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
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
８セグメンテーション（閾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単純閾値処理法
- 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
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
- ９．４１階微分（勾配）に基づく手法
- ９．５２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
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
１１２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
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