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次世代カメラの画像処理

最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等も交えて説明します。

セミナー概要

略称
次世代カメラ
セミナーNo.
tr170201  
開催日時
2017年02月02日(木)10:00~17:00
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
オームビル 
講師
画像電子学会 フェロー / 元 キヤノン株式会社 河村 尚登 氏
価格
非会員: 50,760円(税込)
会員: 50,760円(税込)
学校関係者: 50,760円(税込)
価格関連備考
お1人様受講の場合 50,760円(47,000円+税)/ 1名
1口でお申込の場合 61,560円(57,000円+税)/ 1口(3名まで受講可能)

講座の内容

プログラム
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,
        手振れ補正方式,Diffractive Optics
    1.3 画像処理エンジン:
        画像処理フロー,JPEGとRAWデータ

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,BT2020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トーンマネジメントとデ・ノイジング技術
    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
        HDR-TV影像方式(BT2020 ARIB STD-B67 SMPTE ST2084など)
    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
    5.4 デ・ノイジング技術:
        ノンローカルミーン法,Guided Filteringのアルゴリズムと高速化

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,
        特徴点抽出と画像合成(SIFT, SURFアルゴリズム)
        射影変換(Homography)とカメラキャリブレーション
    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,
        リフォーカスアルゴリズム
    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 画像認識のための機械学習:
        パーセプトロン,SVM,ランダムフォレスト,
        自己組織化マップ(SOM),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,MY-らるネットワーク,
        CNNの構造,DeepLearning

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