Kinect特集(トラ技2012年8月号)

投稿日時: 2012年7月16日投稿者: Akira

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2012年８月号はKinect特集！

そこそこのページ数をさいて、Kinectに関する情報が分かり易くまとめられています。

Kinectの測定原理についても、今まで私が見たことのある資料の中で一番良くまとめられていると思います。

また、トラ技らしく各種センサとコラボした応用例も書いてありますが、これまで、プロジェクタとのコラボは見たことがありますが、センサとKinectとを組み合わせる事で、さらにKinectの可能性が広がっていくのを感じました。

Kinect SDKの事についても触れられていますが、こちらは別途、本やネットの情報の方が詳しいと思います。

【参考書籍】信号処理入門

投稿日時: 2012年5月10日投稿者: Akira

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この本は、知り合いの人から勧められた本なのですが、私も勧めたくなる本でした。

画像処理を勉強すると、とりあえずの集大成的なものがフーリエ変換だと思います。

しかし、いきなり公式が出来てきて何だか良く分からないままFFTまでやってみたりと、とても難しいという印象のまま終わってみたりもします。

この本は、そんなもう一度ちゃんとフーリエ変換を理解したいという人にはオススメです。
図が多めで、そんなに難しくは無いと思います。

信号処理の概要から始まり、ベクトル→内積→正規直交基底→フーリエ変換→DFT→FFTという流れで説明されています。

この流れがまさにお見事！

フーリエ変換の公式などは本の後半に書いてありますが、いきなり最後の部分を見るのではなく、最初から丁寧に読むと良いと思います。

今ではフーリエ変換って正規直交基底との内積でしょ！？

画像処理だと正規化相関も内積、３×３フィルタみたいのも内積、というぐらいの認識でいます。

内積ってサイコ―！！と思えるようになったのも、この本のおかげです。

信号処理入門 (図解メカトロニクス入門シリーズ)

1　信号処理とは
1．1　信号処理はどんなとき必要か
1．2　どんな信号があるか
1．3　アナログ信号とディジタル信号
1．4　サンプリング問題
2　信号処理の例
2．1　波形の平滑化
2．2　雑音の圧縮
3　数学の準備体操
3．1　信号処理を学ぶために
3．2　信号の表現
3．3　2次元ベクトルの距離と内積
3．4　正規直交基
3．5　多次元ベクトル空間から関数空間へ
3．6　正規直交関数系
4　相関関数
4．1　関数の類似性を測る
4．2　相互相関関数
4．3　自己相関関数
5　フーリエ級数展開
5．1　フーリエ級数展開とは
5．2　偶関数と奇関数
5．3　周期が2πでない場合
5．4　複素フーリエ級数展開
5．5　パーシバルの定理
5．6　フーリエ級数展開の実例
5．7　フーリエ級数展開の重要な性質
6　DFTとFFT
6．1　ディジタル信号のフーリエ解析
6．2　離散フーリエ変換（DFT）
6．3　DFTの性質
6．4　高速フーリエ変換（FFT）
7　フーリエ変換
7．1　フーリエ級数展開からフーリエ変換へ
7．2　フーリエ変換の性質
7．3　デルタ関数と白色雑音
8　線形システムの解析
8．1　線形システム解析へのアプローチ
8．2　入出力信号の関係
8．3　インパルス応答
8．4　周波数領域でのシステムの表現

信号処理入門 (図解メカトロニクス入門シリーズ)

と言っても、フーリエ変換は、あまり使わないな～

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【参考書籍】〔速攻入門〕 C#プログラミングすぐに現場で使える知識

投稿日時: 2012年4月10日投稿者: Akira

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最近はC#を基礎から勉強しようと思い、わんくま同盟でも活躍されている著者の面々にあこがれて買ったこの本。
サブタイトルの「JavaかC++の知識があれば、いっそう有利な最短ルート」とあるように、この本はC++やJavaと比較しながら説明されています。

とくに良かった点は、「C#の××はC++では○○に相当しますが、△△な点が異なります。」というような表現は多かった事。
知りたかったポイントや、知らなくてちょっとヒヤっとした点など、簡素にまとまっています。

C#は過去に何かしらのプログラムをやった事があって、.NETの名前空間に慣れれば何となくプログラムできてしまいますが、逆に過去の知識が邪魔をして陥り易いミスもあると思います。

そんなC#をある程度やって、初級から中級、上級をめざす方にお勧めな本だと思います。
逆にまったくC#が初めてだと、ちょっと難しく感じると思います。

Part 1　C#の文法速攻入門
Chapter 1　C#とは？
1.1　C#の特徴
1.2　.NET Framework
Chapter 2　プログラム構造
2.1　基本的な構文―Hello World
2.2　コメント
2.3　名前空間
2.4　型―名前空間に属するメンバー
2.5　Mainメソッド
Chapter 3　手続きの記述
3.1　式の概要
3.2　ステートメントの概要
3.3　変数の宣言
3.4　演算子
3.5　制御構文
3.6　オーバーフローのチェック
3.7　例外処理
3.8　usingステートメント
3.9　型情報
3.10　既定値
3.11　lockステートメント
3.12　ラムダ式
3.13　クエリ式
Chapter 4　型
4.1　値型と参照型の違い
4.2　組み込み型
4.3　ジェネリック
Chapter 5　クラス
5.1　クラスの定義
5.2　アクセシビリティ
5.3　クラスのメンバー
5.4　静的メンバー
5.5　継承
5.6　クラスの分割定義
5.7　外部メソッド
5.8　匿名クラス
Chapter 6　インターフェイス
6.1　インターフェイスの定義
6.2　インターフェイスの実装
Chapter 7　構造体
7.1　構造体の定義
7.2　クラスあるいは構造体の選択
Chapter 8　列挙型
8.1　列挙型の定義
8.2　列挙型の利用
8.3　ビットフラグ
8.4　拡張メソッドの利用
Chapter 9　デリゲート
9.1　デリゲートの定義
9.2　デリゲートの利用
9.3　匿名関数
Chapter 10　配列
10.1　配列の利用
10.2　多次元配列
10.3　System.Array型
10.4　配列の共変性
Chapter 11　Null許容型
11.1　Null許容型の利用
11.2　Nullable構造体
11.3　型変換
11.4　演算子
Chapter 12　属性
12.1　属性の例
12.2　属性の定義
12.3　属性の適用
12.4　属性値の実行時取得
12.5　C#コンパイラが使用する属性
12.6　相互運用のための属性
Chapter 13　安全でないコード
13.1　ポインターとは？
13.2　「安全でないコード」の注意点
13.3　unsafeコンテキスト
13.4　ポインター型
13.5　sizeof演算子の利用
13.6　アドレスの固定化
13.7　スタックの割り当て
13.8　固定サイズバッファーの埋め込み
Part 2　C#のポイント速攻入門
Chapter 1　ジェネリック
1.1　ジェネリックの利用方法
1.2　内部的な方式の比較
1.3　実装方式の比較
1.4　メンバー参照
1.5　強い型付け
Chapter 2　定数と読み取り専用
2.1　バージョニング問題
2.2　フィールドの再代入禁止とオブジェクトの不変性
2.3　引数の既定値
Chapter 3　例外処理
3.1　例外の利用場面
3.2　try-catchとtry-finally
Chapter 4　リソース管理
4.1　ガベージコレクション
4.2　デストラクター
Chapter 5　イベント駆動
5.1　イベント構文
5.2　イベントとメモリリーク
Chapter 6　暗黙的な型指定
6.1　冗長性の排除
6.2　オーバーロードとジェネリック
6.3　varと匿名型
Chapter 7　データ処理
7.1　反復子構文
7.2　反復子構文を使ったデータの加工
7.3　LINQ
Part 3　C#活用速攻入門
Chapter 1　ファイルの読み書き
1.1　サンプルの内容
1.2　LINQを使ったCSVファイルの読み書き
1.3　ReadLinesの内部挙動
1.4　LINQを使わない例
1.5　ファイルの読み書きに関係するその他のクラス
Chapter 2　GUI
2.1　簡単なGUIアプリケーションの例
2.2　GUIと非同期処理
2.3　視覚的デザインツールの利用
2.4　ビューの分離
Chapter 3　Webアクセス
3.1　Webページの表示
3.2　Webアクセスのためのクラス
3.3　Webサービスの利用
3.4　Webアクセスに関係するその他のクラス
Chapter 4　Win32 APIとCOMの扱い
4.1　単純なP/Invokeの例
4.2　文字列を受け渡しするP/Invoke
4.3　文字列を渡す場合のその他の方法
4.4　構造体を利用したP/Invoke
4.5　COMのやり取り
4.6　MS Officeなどとのやり取り
Chapter 5　データベースアクセス
5.1　一番シンプルなADO.NET
5.2　ExecuteReaderとMARS
5.3　DataSetを使ったデータアクセス方法
5.4　DataSetなどで隠蔽されたデータの行方
5.5　DataSetを使ってデータの絞り込みを行う方法
5.6　DataSetを使ったデータの更新削除
5.7　LINQ to SQLを使ってデータの絞り込みを行う方法
5.8　LINQ to SQLを使った更新方法
5.9　LINQ to SQLのその他の違い
5.10　LINQ to SQLのSELECTでストアドプロシージャを使う方法
5.11　Entity Frameworkを利用したデータアクセス
5.12　Entity FrameworkのSELECTでストアドプロシージャを使う方法
5.13　どの技術を使うのが良いのか？
Chapter 6　並列処理
6.1　Threadクラスを利用する方法
6.2　同期化の方法
6.3　プロセスをまたいだ排他処理
6.4　スレッドセーフなコレクション
6.5　デリゲートを利用する方法
6.6　BackgroundWorkerを利用する方法
6.7　Taskを利用する方法
6.8　Parallel.For，Parallel.ForEachを利用する方法
6.9　Parallel LINQを利用する方法
Chapter 7　実行時コード生成
7.1　静的なコード
7.2　リフレクション
7.3　動的に生成したコードのキャッシュ

【参考書籍】C#.NETアプリケーション開発徹底攻略 C#3.0/.NET Framework3.5対応

投稿日時: 2012年3月20日投稿者: Akira

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この本はたまたま本屋で見つけた本なのですが、よくあるTipsやリファレンス系の参考書籍とは違い、実際のプログラムでどのようにすべきか？みたいな事が書かれています。

.NETのプログラムをしていると、結果は同じ様になる事でも幾つかのメソッドが用意されているため、これで本当にいいのか？.NETを使っていると処理が遅くないか？ガーベージコレクションはどうなってるのか？というようなモヤモヤ感が残る場合があります

これらの事が理論的に書かれているので、とても参考になりました。

あまり初心者向けな本ではありませんが、C#である程度プログラムできるようになった人が、読むと良いと思います。

OpenCV 2 プログラミングブック OpenCV 2.2/2.3対応

投稿日時: 2011年12月14日投稿者: Akira

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OpenCV2.0から登場したC++インターフェースに日本語で初めて？対応した参考書が登場します。

従来のOpenCV プログラミングブックを持っている方も多いかと思いますが、その第３弾です。

全くのOpenCV初心者にとっては、少し難しく感じるかも？しれませんが、これまでC言語のOpenCVを使っていた人が、C++インターフェースを使ってみたいという人には、ちょうど良いと思います。
個人的にはcv::Matを画像データに使う事は無いのですが、行列演算に使う分にはC++インターフェースもかなり、便利だと感じました。
ケーススタディもあるので、参考になると思います。

正誤表はこちらにあるので、読む前にチェックして下さい。
http://book.mycom.co.jp/support/pc/opencv2/#ERRATA

【目次】

▽Chapter.1 導入編
1.1 画像処理とコンピュータビジョン
1.2 OpenCV
1.3 OpenCV 2.0
1.4 ライセンス条項

▽Chapter.2 スタートアップ編
1 OpenCV 2.3簡単インストール(Windows編)
1.1 OpenCVの取得
1.2 OpenCVのインストール
1.3 環境変数の設定
1.4 Visual C++ 2010の環境設定
1.5 新規プログラムの作成方法
1.6 サンプルプログラムの実行

2 OpenCVをMacで利用する
2.1 Xcodeのインストール
2.2 MacPortsのインストール
2.3 OpenCVのインストール
2.4 サンプルプログラムによる動作確認
2.5 XcodeでOpenCVを使う

3 Ubuntu 10.04 LTSでOpenCVを利用する
3.1 設定
3.2 luvcviewでキャプチャ
3.3 luvcviewの使い方
3.4 aptパッケージを使ったOpenCVのインストール
3.5 新しいバージョンのOpenCVのインストール

4 C++インタフェース
1 OpenCV 2.0のC++向けインタフェースについて
2 従来のインタフェースとの違い
3 従来のインタフェースとC++インタフェースを混在させる

5 Pythonインタフェース
5.1 Pythonインタフェースのインストール
5.2 Pythonインタフェースを試す

6 GPUによる画像処理
6.1 OpenCVのGPU対応
6.2 OpenCVでGPUを利用した画像処理を行う方法
6.3 インストール
6.4 プログラムの作成
6.5 サンプル

▽Chapter.3 リファレンス編
1 cv::Matの基本処理
1.1 cv::Matを初期化する
1.2 cv::Matのそのほかの処理
1.3 cv::Matの様々なプロパティ
1.4 std::cout への出力
1.5 cv::Matの型（ビット深度）を変換する
1.6 cv::Matをリサイズする
1.7 cv::Matを変形する
1.8 cv::Matの要素をシャッフルする
1.9 cv::Mat_を使う
1.10 cv::Matxを使う
1.11 cv::Vecを使う
1.12 cv::MatとIplImageの相互変換
1.13 cv::MatとCvMatの相互変換
1.14 cv::MatとSTL vectorの相互変換
1.15 cv::Matとcv::Matxの相互変換
1.16 cv::Matとcv::SparseMatの相互変換
1.17 cv::MatとEigen::Matrixの相互変換
1.18 チャンネルの合成と分離
1.19 列/行ごとの合計，平均値，最小，最大値を求める

2 線形代数
2.1 行列要素の四則演算を行う
2.2 行列同士の積を求める
2.3 cv::Vecの内積と外積
2.4 ノルムを求める
2.5 行列式を求める
2.6 行列の転置
2.7 行列の対角成分を取り出す
2.8 行列のトレースを求める
2.9 逆行列/疑似逆行列を求める
2.10 2次元ベクトルの角度と大きさを求める
2.11 角度と大きさから2次元座標を求める
2.12 行列を反転する
2.13 行列要素の最小値・最大値を求める
2.14 2次元点集合間の最適なアフィン変換を推定する
2.15 連立1次方程式を解く

3 画像処理
3.1 画像を単色で塗りつぶす
3.2 色空間を変換する
3.3 画像サイズを変更する
3.4 画像を垂直・水平に反転する
3.5 画像をネガポジ反転する
3.6 画像を2値化する
3.7 画像ピラミッドを作る
3.8 画像を平滑化する（ぼかす）
3.9 点座標集合に外接する図形を求める
3.10 画像の修復・不要オブジェクトを除去する
3.11 直線を検出する
3.12 円を検出する
3.13 楕円フィッティングを行う
3.14 画像のヒストグラムを計算・描画する
3.15 画像の一部を切り抜いて保存する
3.16 画像の一部のみを処理する
3.17 矩形領域のピクセル値をサブピクセル精度で取得する
3.18 顔を検出する
3.19 目を検出する
3.20 複数の矩形をグループ化する
3.21 チャンネルの合成と分離
3.22 画像に境界領域を追加する

4 描画処理
4.1 線分を描く
4.2 矩形を描く
4.3 円を描く
4.4 楕円・円弧を描く
4.5 折れ線を描く
4.6 ポリゴンを描く
4.7 テキストを描く

5 入出力
5.1 画像を表示する
5.2 ファイルから画像を読み込む
5.3 ファイルに画像を書き出す
5.4 カメラ画像をキャプチャする
5.5 画像をメモリ上でエンコード/デコードする
5.6 YAML/XMLを読み込む・書き出す

6 その他の機能
6.1 OpenCVのバージョンを調べる
6.2 処理時間を計測する
6.3 printf風の表記で文字列を出力する
6.4 CV_Assert/CV_DbgAssert
6.5 CPUがサポートする機能（SSEなど）をチェックする

▽Chapter.4 ケーススタディ編
1 画素値の直接操作
1.1 画素単位の操作
1.2 サンプルプログラムと速度比較
1.3 画像のディザリング – 画素値の直接操作事例1
1.4 画像の細線化 – 画素値の直接操作事例2

2 カメラキャリブレーションとステレオ視による距離計測
2.1 カメラキャリブレーション
2.2 ステレオマッチング

3 画像のJPEG圧縮とPSNRの計算
3.1 PSNR
3.2 プログラムと実行結果

4 簡単な笑顔度の算出
4.1 笑顔度の算出方法
4.2 プログラムと実行結果

5 CAPTCHA画像の生成
5.1 解読を困難にするには
5.2 プログラムと実行結果

6 KinectとOpenCVの連携
6.1 Kinectとは
6.2 ドライバ一式のインストール
6.3 プログラムと実行結果

7 ミニチュア風画像処理
7.1 プログラムと実行結果

8 SURF特徴を使ったイメージモザイキング
8.1 イメージモザイキングの流れ
8.2 特徴点抽出
8.3 前フレームとの特徴点の対応付け
8.4 ホモグラフィ行列の推定と画像ワーピング
8.5 画像の重ね合わせ（画像マスク）
8.6 イメージモザイキングプログラムと実行結果

9 機械学習と画像処理
9.1 学習の種類
9.2 混合ガウス分布とEMアルゴリズムを用いたクラスタリング
9.3 OpenCVにおける実装
9.4 オプティカルフローのクラスタリング
9.5 クラスタリング手法の適用
9.6 実行結果

10 顔の子供化
10.1 子供らしく見える顔
10.2 顔の子供化処理

11 Photoshop向けプラグインの作成
11.1 Photoshop プラグインについて
11.2 環境の作成

12 動画ファイルをカメラ入力のように扱う
12.1 動画ファイルの入力
12.2 VideoCaptureのパラメータ

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コンピュータビジョン最先端ガイド４

投稿日時: 2011年12月12日投稿者: Akira

返信

コンピュータビジョン最先端ガイド１，２，３に引き続き第４弾が発売されました。

今回の最先端ガイド４では、これまでの１～３のように画像処理アルゴリズ中心の話とは異なり、カメラや照明に関するテーマが中心なので、画像処理アルゴリズムを期待している人は注意して下さい。

とは言うのもの、実際の画像処理では、カメラや照明などの撮影方法についても大事だと思います。

【目次】

第１章　画像化プロセスと画像ノイズ

１．はじめに
２．前知識
３．画像化プロセス
４．画像化プロセスと画像ノイズ
５．画像ノイズの計測
６．画像化プロセス・画像ノイズの利用
７．画像ノイズとノルム
８．まとめと今後の課題

第２章　コンピュテーショナルフォトグラフィ理解のための光学入門

１．はじめに
２．レンズ
３．光線の表現とカメラの動き
４．応用例
５．ライトフィールドの特性と解析
６．まとめ

第３章　符号化撮像

１．はじめに
２．ぼけ関数の符号化
３．絞りによる符号化
４．レンズなどを用いた符号化
５．モーションブラー復元のための符号化
６．デコンボリューション
７．おわりに

第４章　光と色の計測と表現ーコンピュータビジョンの観点からー

１．はじめに
２．光源の特性
３．物体表面の特性
４．分光画像情報の獲得
５．人間の感覚系の特性
６．表色のためのカラーオーダーシステム
７．色の数値化と測色原理
８．均等色空間と色差
９．色名による表現
１０．カラー画像の表示
１１．おわりに

第５章　反射・錯乱の計算とモデル化

１．はじめに
２．光の物理量と伝播
３．反射特性のモデル
４．反射特性の計測
５．散乱特性のモデル
６．散乱特性の計測
７．POV-Ｒａｙ
８．書籍
９．まとめ

【OpenCV2対応参考書籍】OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook

投稿日時: 2011年5月7日投稿者: Akira

2011.5月現在、OpenCV2以降に対応した参考書籍としては、まだ、発売されていませんが、これのみ？しかも英語

OpenCV Ver2.0からはC++インターフェースが追加され、大きく変わったのですが、このC++に対応していると思われる？この書籍の概要は以下の通りです。

Teaches you how to program computer vision applications in C++ using the different features of the OpenCV library
Demonstrates the important structures and functions of OpenCV in detail with complete working examples
Describes fundamental concepts in computer vision and image processing
Gives you advice and tips to create more effective object-oriented computer vision programs
Contains examples with source code and shows results obtained on real images with detailed explanations and the required screenshots

なにせ、発売前なので、詳細は不明ですが、気になるところです。

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【参考書籍】ディジタル画像処理

投稿日時: 2011年4月30日投稿者: Akira

返信

画像処理関連の本はかなり持っていますが、その中でも一番のお気に入りがこの本。

はじめての画像処理技術のような本で画像処理の基礎の基礎は覚えてから読むとちょうど良いと思います。

書かれている内容もカメラや照明、レンズなどの概要説明から始まり、文字やナンバープレート、指紋などのパターン認識の概要など難しめのテーマの概要も説明されています。

画像処理をするのであれば、まずは持っておきたい一冊です。

1. イントロダクション
2. 画像入出力
3. 画像生成モデル
4. 画像の性質と撮影パラメータ
5. 画素ごとの濃淡変換
6. 領域に基づく濃淡変換（空間フィルタリング）
7. 周波数領域におけるフィルタリング
8. 画像の復元と再構成
9. 幾何学的変換
10. ２値化画像処理
11. 領域処理
12. パターンと図形の検出
13. パターン認識
14. 動画像処理
15. 空間情報の取得と利用
16. 画像符号化
17. 応用

コンピュータビジョン最先端ガイド　１、２、３

投稿日時: 2011年4月24日投稿者: Akira

画像処理系の学会などに参加すると、AdaBoostなどこの本に出てくるキーワードがたくさん出てきます。
学会に参加している間は、何も分からず聞いている場合もあるのですが、そんな今時なアルゴリズムが解説されている、数少ない本だと思います。
ただ、難しめの数式がずらずらと並んでいるので、ちょっと難しい。

難しいので無駄になるかも？しれませんが、２０００円と安いので、買ってみるのもいいかもしれません。
私はとりあえず、全部持ってます。

コンピュータビジョン最先端ガイド１

第1章レベルセット法とその実装法について倉爪　亮(九州大学)

1.はじめに
2.Active Contour Modelとは
3.Snakesの理論と実装
4.Level Set Method
5.Level Set Methodの高速な実装法
6.まとめ
A.Level Set Methodの実装例

第2章グラフカット石川　博(名古屋市立大学)

1.はじめに
2.エネルギー最小化
3.グラフカット概観
4.グラフとその最小切断
5.グラフカットによる大域最小化
6.グラフカットを使った近似最小化
7.グラフカットの応用
8.むすび

第3章パーティクルフィルタとその実装法　加藤丈和(情報通信研究機構)

1.はじめに
2.時系列フィルタの概要
3.カルマンフィルタ
4.パーティクルフィルタ
5.パーティクルフィルタを用いた追跡
6.パーティクルフィルタの実装
7.まとめ
A.サンプルプログラム

第4章テンソルと多視点幾何　佐藤淳(名古屋工業大学)

1.はじめに
2.テンソルの基礎
3.幾何学的拘束とテンソル
4.多視点幾何
5.高次元空間における多視点幾何
6.多焦点テンソルの計算に必要な最小点数
7.多焦点テンソル間の関係
8.多視点幾何の縮退
9.多焦点テンソルの計算法
10.まとめ

第5章 AdaBoost 三田雄志(東芝)

1.はじめに
2.2クラスを識別できるだけで役に立つのか？
3.AdaBoost
4.訓練誤差の性質
5.汎化誤差の性質
6.まとめ

コンピュータビジョン最先端ガイド２

第1章「物体認識のための画像局所特微量」　藤吉　弘亘，山下隆義

1.一般物体認識
2.Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)
3.物体検出に有効な特徴量
4.まとめ
A.第二世代の特徴量の実装例

第2章「ミーンシフトの原理と応用」　岡田　和典

1.はじめに
2.ミーンシフトの原理
3.ミーンシフトの理論
4.ミーンシフトの利点と欠点
5.理論的拡張
6.ミーンシフトの応用
7.むすび

第3章「カーネル情報処理入門　―非線形の魅惑―」　前田　英作

1.はじめに
2.線形から非線形へ
3.カーネル関数
4.ベクトルデータに対するカーネル法（Ⅰ）
5.ベクトルデータに対するカーネル法（Ⅱ）
6.構造化データに対するカーネル法
7.まとめと数学的補足
8.より深い理解のために

第4章「画像処理とコンピュータビジョンのためのGPU」　ノジク・ヴァンソン，石川　尋代，ドゥソルビエ・フランソワ

1.はじめに
2.コンピュータグラフィックスの基礎
3.GLSL(OpenGL Shading Language)
4.Shaderプログラム
5.画像処理
6.幾何学的処理
7.コンピュータビジョン　ツール
8.Virtual Reality
9.General Purpose GPU(GPGPU)
10.How to start
11.まとめ

コンピュータビジョン最先端ガイド３

1章　バンドルアジャストメント

1.はじめに
2.バンドル調整の概要
3.最小化のための数値計算
4.バンドル調整と統計的推測
5.ゲージの自由度
6.逐次計算と再帰的計算
7.おわりに

2章　ICPアルゴリズム

1.はじめに
2.ＩＣＰアルゴリズム
3.派生ＩＣＰアルゴリズム
4.おわりに

3章　Bag-of-Featuresに基づく物体認識(1)　- 特定物体認識 –

1.まえがき
2.処理の流れ
3.特徴抽出
4.画像表現
5.索引付けと照合
6.その他の工夫
7.検証
8.特定物体認識を作ってみる
9.むすび

4章　Bag-of-Featuresに基づく物体認識(2)　- 一般物体認識 –

1.はじめに
2.一般物体認識とは？
3.局所特徴量とbag-of-features
4.分類手法
5.特徴統合による分類
6.対象位置の検出とコンテキストを利用したシーン認識
7.データセット
8.おわりに

5章　最近傍探索の理論とアルゴリズム

1.はじめに
2.最近傍探索問題
3.最近傍探索アルゴリズム
4.近似最近傍探索アルゴリズム
5.次元の呪縛を解くために
6.まとめ

6章　大規模確率場と確率的画像処理の深化と展開

1.はじめに
2.画像生成モデルと大規模確率場
3.ノイズ生成モデルとベイズ推定
4.確率伝搬法
5.情報統計力学と統計的性能評価
6.統計的機会学習理論を用いた確率的画像処理
7.おわりに

はじめての画像処理技術

投稿日時: 2011年4月15日投稿者: Akira

言わずと知れた「はじめて」シリーズの画像処理版です。
画像処理のアルゴリズムの紹介や処理の高速化の方法など実用的な説明がされています。

これから画像処理を始めてみようという方にはオススメの一冊です。
私もこの本から読みはじめました。

はじめての画像処理技術(第2版)

イメージングソリューション

画像処理の入門～基礎～応用まで理解できるのを目指して！

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