画像情報処理論
Digital Image Processing
講義内容
人間の認識機能を工学的に実現するパターン情報の認識・理解，特に，視覚情
報の認識・理解技術について学ぶ。
まず，パターン認識・理解の基本的な枠組を与え，ディジタル画像処理の基本
概念と特徴抽出を目的とした画像処理手法について述べる。
次に，特徴量をもとに対象を認識するための統計的パターン識別理論を構造マッ
チング手法を説明する。
最後に，3次元シーンの理解を目指したコンピュータビジョンの基本的なアプ
ローチを紹介する。
- パターン認識・理解の基本的枠組
- ディジタル画像処理（画像変換，2値画像処理，特徴抽出）
- 統計的パターン識別（教師つき分類，クラスタリング）
- マッチングと認識（テンプレートマッチング，モデルと記述の照合）
- コンピュータビジョン（正規化，3次元情報の獲得，3次元物体認識）
教科書
なし
参考書
- 田村秀行（監修）：コンピュータ画像処理入門，総研出版，1985
- 江尻正員，太田友一，池内克史：マシンビジョン，昭晃堂，1990
- 井口征士，佐藤宏介：三次元画像計測，昭晃堂，1990
- D.H.Ballard and C.M.Brown: Computer Vision, Printice-Hall, 1982
前提とする知識(必ずしも先修条件ではない)
- 線形代数，解析学（基礎数学 I）
- フーリエ解析（基礎数学 II）
- ディジタル信号処理（情報通信概論）