出版社内容情報
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。
【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
■Cha
内容説明
ＡＩ時代の「画像処理」ってどんなしくみなの？画像処理技術を基礎から体系的に学べる。
目次
０ デジタル画像処理って何？
１ 画像の基礎
２ カラー画像のしくみ
３ デジタル画像のフィルタ処理
４ 画像の明るさを変えよう
５ 印刷のための画像処理
６ 画像とフーリエ変換
７ 静止画と圧縮のしくみ
８ 動画像と圧縮のしくみ
９ テレビ放送と画像処理
１０ ＡＩ（人工知能）と画像認識
１１ 様々な分野で活躍する画像処理
著者等紹介
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などの教育・研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
