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MATLABプログラム事例解説Ⅴ マルチメディア画像処理

MATLABプログラム事例解説Ⅴ マルチメディア画像処理

~フィルタ処理からDCT&WaveletによるMPEG/JPEG最新画像圧縮まで~

概要

本書は、MATLABプログラムの事例解説の第5弾として、フィルタ処理からDCT、ウェーブレット変換によるMPEG/JPEG最新画像圧縮までを網羅した一冊です。

目次

第1章 ディジタル画像の基礎

  • 1.1 アナログ画像情報の3次元表示
  • 1.2 画像情報の標本化
  • 1.3 エイリアスとシャノンのサンプリング定理
  • 1.4 サブナイキスト標本化による画像の折返し歪
  • 1.5 2次元空間周波数平面
  • 1.6 画像の量子化 : 多階調画像と2値画像
  • 1.7 ビットマップ形式カラー画像のRGB3原色成分
  • 1.8 パレットテーブル参照によるカラー画像 : インデックス画像
  • 1.9 カラーマップ交換によるインデックス画像の色変換
  • 1.10 HSV成分によるカラー画像表現
  • 1.11 YUV成分によるカラー画像
  • 1.12 色差成分の間引き処理 : UV成分ダウンサンプリング
  • 1.13 色差成分の補間処理 : UV成分アップサンプリング
  • 1.14 色差及び輝度成分の補間処理 : Y成分ダウン&アップサンプリング
  • 1.15 γ補正
  • 1.16 濃度最適化 : 輝度成分濃度ヒストグラム線形変換
  • 1.17 カラーマップ補正による画質変換
  • 1.18 多階調画像の2値化処理
  • 1.19 ランダムディザ法による擬似中間調画像
  • 1.20 ディザマトリクス
  • 1.21 組織的ディザ法による中間調画像
  • 1.22 誤差拡散法による擬似中間調画像
  • 1.23 誤差拡散マトリクス

第2章 近傍演算画像処理

  • 2.1 移動平均フィルタによる平滑化処理
  • 2.2 加重平均フィルタによる平滑化処理
  • 2.3 近傍画素差分処理によるエッジ成分抽出
  • 2.4 Sobel演算子によるエッジ成分抽出
  • 2.5 Robertsオペレータによるエッジ成分抽出
  • 2.6 Laplacianオペレータによるエッジ強度抽出と強調
  • 2.7 テンプレート型エッジ検出オペレータによるエッジ抽出<解説>
  • 2.8 エッジ保存平滑処理Ⅰ : メディアンフィルタ (Median Filter)
  • 2.9 エッジ保存平滑処理Ⅱ : その他のエッジ保存フィルタ (Edge Preserving Filter) <解説>
  • 2.10 適応ウィナーフィルタによるS/N比最適化平滑処理
  • 2.11 平滑化処理によるノイズ除去Ⅰ
    ~適応ウィナー/メディアン/移動平均フィルタによるガウスノイズ除去効果~
  • 2.12 平滑化処理によるノイズ除去Ⅱ
    ~適応ウィナー/メディアン/移動平均フィルタによるゴマ塩ノイズ除去効果~
  • 2.13 マトリクス演算子の2次元空間周波数応答

第3章 2次元ディジタルフィルタ設計手法

  • 3.1 ディジタルフィルタの基礎
  • 3.2 FIR (Infinite Impulse Response) フィルタ : 巡回型フィルタ
  • 3.3 IIR (Infinite Impulse Response) フィルタ : 非巡回型フィルタ
  • 3.4 高次FIRフィルタとIIRフィルタのインパルス応答
  • 3.5 インパルス応答と周波数特性
  • 3.6 インパルス応答の有限化によるギブス現象
  • 3.7 窓関数法<解説>
  • 3.8 方形窓によるインパルス応答有限化
  • 3.9 ハミング、ハニング、ブラックマン窓によるリップル低減効果
  • 3.10 カイザー窓によるリップル減衰量の可変
  • 3.11 周波数選択性フィルタ : LPF/HPF/BPF/BRF
  • 3.12 周波数変換法による2次元FIRフィルタ設計
  • 3.13 2次元FIR LPFによる画像フィルタリング
  • 3.14 周波数選択性2次元FIRフィルタ : LPF/HPF/BPF/BRF
  • 3.15 通過帯域を可変した2次元FIRフィルタによる画像処理
  • 3.16 周波数サンプリング法による2次元FIRフィルタ
  • 3.17 窓関数法による2次元FIRフィルタの設計
  • 3.18 窓関数法による空間周波数の選択的フィルタリング
  • 3.19 空間周波数選択フィルタⅠ : 周波数サンプリング法と窓関数法
  • 3.20 空間周波数選択フィルタⅡ : 周波数サンプリング法と窓関数法

第4章 差分予測符号化

  • 4.1 差分予測符号化 : DPCM
  • 4.2 DPCM : 1次元予測と2次元予測

第5章 DCT (直交変換) による画像圧縮

  • 5.1 フーリエ級数
  • 5.2 直交基底
  • 5.3 複素型フーリエ級数展開
  • 5.4 フーリエ変換 : FT
  • 5.5 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換 : DTFT&DFT
  • 5.6 標準関数の離散フーリエ変換
  • 5.7 画像の2次元離散フーリエ変換 : 2D-DFT
  • 5.8 2次元DFTによるパターン画像の空間周波数分析
  • 5.9 2次元DFTによる画像の成分分析
  • 5.10 2次元DFTによる画像の周波数振幅スペクトラム解析
  • 5.11 フィルタ処理画像のDFTによる周波数解析
  • 5.12 空間周波数選択フィルタリング画像の周波数解析
  • 5.13 2次元離散フーリエ変換による空間フィルタ処理Ⅰ
  • 5.14 直交変換の原理
  • 5.15 2次元離散コサイン変換 : 2D-DCT
  • 5.16 DCT基底関数
  • 5.17 DCT基底関数の空間周波数特性
  • 5.18 2次元逆離散コサイン変換 : 2D-IDCT
  • 5.19 ジグザグスキャンによるDCT画像圧縮
  • 5.20 RGB3原色カラー画像のDCT画像圧縮
  • 5.21 輝度量子化テーブルによるDCT係数情報圧縮
  • 5.22 色差成分量子化テーブルによるDCT係数情報圧縮
  • 5.23 各フォーマットにおけるカラー画像のDCT画像圧縮
  • 5.24 アダマール変換による画像圧縮 : Hadamard Transform
  • 5.25 ハール変換よる画像圧縮 : Haar Transform<解説>
  • 5.26 カルーネン-レーベル変換による画像圧縮 : Karhunen-Loevel Transform<解説>

第6章 Wavelet変換による画像処理

  • 6.1 フーリエ変換の短所
  • 6.2 短時間フーリエ変換
  • 6.3 ウェーブレット変換
  • 6.4 ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の時間周波数分解能
  • 6.5 連続ウェーブレット変換
  • 6.6 マザーウェーブレットとトランスレートファクタ
  • 6.7 マザーウェーブレットとスケールファクタ
  • 6.8 1次元信号の連続ウェーブレット変換事例
  • 6.9 離散ウェーブレット変換
  • 6.10 連続&離散ウェーブレット変換の比較分析
  • 6.11 離散ウェーブレット変換 : サブバンド帯域分割
  • 6.12 多重解像度解析分割 : MRA
  • 6.13 逆離散ウェーブレット変換 : IDWT
  • 6.14 画像処理における2次元離散ウェーブレット変換 : 2次元多重解像度解析
  • 6.15 2次元逆離散ウェーブレット変換 : 画像再構成
  • 6.16 2次元逆離散ウェーブレット変換レベル2
  • 6.17 2次元離散ウェーブレット変換の画像処理への応用<解説>
  • 6.18 ウェーブレットファミリー (1) : マザーウェーブレット関数
  • 6.19 ウェーブレットファミリー (2) : 直交ウェーブレット
  • 6.20 ウェーブレットファミリー (3) : 双直交ウェーブレット
  • 6.21 DWTによる画像圧縮とノイズ除去処理の基本
  • 6.22 DWTによる画像圧縮処理事例Ⅰ
    ~圧縮率を一定にした場合の1、4、10次のDWTによるサブバンド符号化画像圧縮処理後の画質劣化度の比較~
  • 6.23 DWTによる画像圧縮処理事例Ⅱ
    ~マザーウェーブレットの違いによるサブバンド符号化画像圧縮特性比較~
  • 6.24 DWTによる画像圧縮処理事例Ⅲ
    ~ソフトウエアスレッショホールド処理によるサブバンド符号化画像圧縮~
  • 6.25 DWTによるノイズ除去処理
    ~ウェーブレット成分の非線形処理によるノイズ除去フィルタ~
  • 6.26 DWTによる非線形画像処理Ⅰ
    ~ウェーブレット成分の選択的再構成による水平、垂直、斜め成分抽出フィルタ~
  • 6.27 DWTによる非線形画像処理Ⅱ
    ~帯域分割ウェーブレット成分の非線形処理による画像フィルタリング~

参考文献

執筆者

小川 勝久

キヤノン株式会社
デバイス開発本部
半導体デバイス製品開発センター

担当課長

出版社

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お問い合わせ

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体裁・ページ数

CD-R 127ページ

発行年月

2002年3月

販売元

tech-seminar.jp

価格

49,600円 (税別) / 54,560円 (税込)

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