非会員：
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会員：
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学生：
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画像処理の多くはディジタルフィルタリングである。その設計方法を理解し、実行方法を習得することにより、多種多様な画像処理が可能となる。
最近では、画像認識/画像理解への応用が注目を集めている。
本セミナーでは、主要なフィルタ設計法を取り上げ、その理論をできる限り詳細に説明することを心がける。また、MATLABを併用し、実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進める。現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、最近評判のフィルタリング方法を紹介しつつ、特に画像の復元問題においては、複雑なアルゴリズムの中に存在するキーテクニックの特徴をわかりやすく解説する。最近の研究動向にも触れ、オリジナリティをどのように生み出すかにも言及する。
1 画像処理の基礎
1.1 画像表現
1.2 フーリエ変換
1.3 畳み込み
1.4 空間領域と周波数領域のフィルタリング
2 ノイズ除去フィルタの設計
2.1 平均値フィルタ
2.2 メディアンフィルタ
2.3 ガウシアンフィルタ
2.4 バイラテラルフィルタ
2.5 2次元フィルタ
3 エッジ検出（強調）フィルタの設計
3.1 Prewittフィルタ
3.2 Sobelフィルタ
3.3 ラプラシアンフィルタ
3.4 鮮鋭化フィルタ
4 画像復元のためのフィルタリング
4.1 劣化の種類
4.2 ウィーナーフィルタ
4.3 ARMAモデリング
4.4 圧縮センシング
4.5 画像復元フィルタの選択
5 最近の研究動向
6 画像認識/画像理解への応用
