画像情報処理論
Digital Image Processing

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【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と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。

　　１. パターン認識・理解の基本的枠組
　　２. ディジタル画像処理（画像変換，２値画像処理，特徴抽出）
　　３. 統計的パターン識別（教師つき分類，クラスタリング）
　　４. 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）
　　５. コンピュータビジョン（正則化，3次元情報の獲得，3次元物体認識）

【教科書】
　　なし

【参考書】
　　１. 田村秀行（監修）：コンピュータ画像処理入門，総研出版 ，1985
　　２. 江尻正員，大田友一， 池内克史： マシンビジョン， 昭晃堂 ，1990
　　３. 井口征士，佐藤宏介：三次元画像計測， 昭晃堂 ，1990
　　４. D.H. Ballard and C.M. Brown: Computer Vision, Prentice-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）