次世代カメラの画像処理

1. カメラの機構と高画質化技術
　　1.1 センサ：
　　　　CCDとCMOSの特徴，ノイズキャンセラー，
　　　　画素配列とデ・モザイク処理，
　　　　センサ感度とHDR, グローバルシャッタ機構
　　1.2 光学系：
　　　　各種AF機構/コントラスト方式，
　　　　位相差方式，像面位相差方式，
　　　　立体撮像機構，手振れ補正方式，
　　　　Diffractive Optics
　　1.3 画像処理エンジン：
　　　　機能と処理フロー，RAWデータ画像処理

2. カメラにおける色再現と色空間
　　2.1 sRGB標準色空間：
　　　　色再現特性と変換式，
　　　　絵作りとGMM，sRGBの課題
　　2.2 拡張色空間：
　　　　AdobeRGB, WideGamutRGB,
　　　　bg-sRGB, scRGB,
　　　　sYCC, xvYCCなど
　　　　拡張色空間の色再現特性, 
　　　　変換式，イメージステート
　　2.3 拡張色空間と国際標準化動向

3. カラーアピアランスモデルと環境光補正技術
　　3.1 色順応と色順応メカニズム, 視覚系の対比現象
　　3.2 CAMの歴史，von Kreis モデル，CIECAM02の詳細
　　3.3 CIECAM02の応用：
　　　　カラーマッチングと環境光補正カラーマネジメント

4. マルチバンドカメラと画像処理
　　4.1 分光画像処理：
　　　　メタメリズムとカラーコンスタンシー
　　4.2 マルチバンドと分光推定アルゴリズム：
　　　　主成分分析，Wiener推定
　　4.3 多次元色空間：
　　　　メタマーとメタメリズム回避，
　　　　6次元色空間，Derhak/ LabPQR

5. HDR画像処理とトーンマネジメント技術
　　5.1 HDR処理とトーンマネジメント：
　　　　イコライゼーション，エッジイコライゼーション
　　5.2 RetinexとDe-Hazing：
　　　　C/S理論, SSR, MSR, Bi-lateralフィルタ,
　　　　De-Hazingアルゴリズム
　　5.3 勾配保存：
　　　　Poisson画像処理

6. カメラ幾何とコンピューテーショナル・フォトグラフィ
　　6.1 多眼系カメラ幾何：
　　　　Epipola方程式，3次元モデルの生成，
　　　　特徴点抽出，SIFT, SURF
　　6.2 ライトフィールドビジョン：
　　　　多眼視カメラと距離画像，光線再構成，
　　　　リフォーカス
　　6.3 符号化撮像・符号化開口：
　　　　アルゴリズムとその応用

7. 顔画像認識処理と応用
　　7.1 機械学習：
　　　　パーセプトロン，SVM，
　　　　Adaboost による強識別器
　　7.2 画像特徴量：
　　　　Haar-like, ViolaとJoneの手法, 
　　　　HOG, Gaborおよび共起性特徴量
　　7.3 顔画像認識：
　　　　固有顔, AAM，CNNの構造, DeepLearning