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次世代カメラの画像処理

次世代カメラの画像処理

東京都 開催 会場 開催 デモ付き
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概要

本セミナーでは、次世代カメラの画像処理について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、デモ等もを交えて説明いたします。

開催日

  • 2019年9月26日(木) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

  1. カメラの機構と高画質化技術
    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
    2. 光学系:
      • 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
    3. 画像処理エンジン:
      • 画像処理フロー
      • JPEGとRAWデータ
    4. 特殊カメラ:
      • 全天球カメラと正距円筒図法
      • 3D撮像カメラと機構
  2. カメラにおける色再現と色空間
    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. 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
    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
    1. 色順応と色順応メカニズム, 視覚系の対比現象
    2. CAMの歴史,von Kreis モデル,CIECAM02の詳細
    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
    1. 分光画像処理:
      • メタメリズムとカラーコンスタンシー
    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
    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
    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 映像方式
        • BT.2020
        • ARIB STD-B67
        • SMPTE ST2084など
    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
    3. 勾配保存:
      • Poisson画像処理
    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
    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
    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
    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
    1. 画像認識のための機械学習:
      • パーセプトロン
      • SVM
      • ランダムフォーレスト
      • 自己組織化マップ (SOM)
      • Adaboost による強識別器
    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
    3. 顔画像認識:
      • 固有顔
      • AAM
      • ニューラルネットワーク
      • CNNの構造
      • Deep Learning
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講師

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会場

中央大学 駿河台記念館
東京都 千代田区 神田駿河台3丁目11−5
中央大学 駿河台記念館の地図
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
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