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2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
2015年前期・後期　画像処理エンジニア検定エキスパート出題範囲
2015年前期・後期画像処理エンジニア検定は、
『ディジタル画像処理』
『ディジタル画像処理 - 改訂新版 - 』の共通
する範囲からのみの出題となります。2015年度は、赤文字で取り消し線のある章・節・項からの出題はございません。
2016年以降は、
『ディジタル画像処理 - 改訂新版 - 』の全般より出題されます。
ディジタル画像処理
1
イントロダクション
画像処理の位置付けと分類
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
1
イントロダクション
画像処理の位置付けと分類
本書の構成
本書の構成
座標系について
座標系について
2
画像入出力
2-1
画像処理システムの構成
2
2-2
ディジタル画像の撮影
2-1
ディジタルカメラの構成
画像入力装置
2-2
画像生成の幾何学的モデル
2-2-1
CCD カメラ
2-2-1
ピンホールカメラ
2-2-2
リニアセンサカメラ
2-2-2
透視投影モデル
2-2-3
イメージスキャナ
2-2-3
レンズモデル
2-3
画像のディジタル化
2-3
撮影パラメータ
2-3-1
アナログ画像とディジタル画像
2-3-1
撮影画角
2-3-2
画像の標本化
2-3-2
画像の明るさ
2-3-3
画像の量子化
2-3-3
被写界深度
補足説明 - 画像の空間周波数とゾーンプレート
2-3-4
フレームレート
2-4
多様な画像化と画像形式
2-4
画像のディジタル化
2-4-1
グレースケール画像とカラー画像
2-4-1
グレースケール画像
2-4-2
マルチスペクトル画像
2-4-2
標本化と量子化
2-4-3
動画像
2-4-3
カメラ応答関数　追加
2-4-4
距離画像，温度画像，X 線透過画像
2-4-4
撮像素子のノイズ　追加
2-4-5
3 次元画像
2-4-5
時系列画像
2-5
画像出力装置
2-5
カラー画像
2-5-1
ディスプレイモニタ
2-5-1
加法混色と減法混色
2-5-2
プリンタ
2-5-2
グレースケール画像とカラー画像
2-5-3
ガンマ補正
2-5-3
カラー画像の撮影
2-5-4
カラーマッチング
2-6
限定色表示
2-6-1
カラーマップとルックアップテーブル
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
2-6-2
均等量子化法
2-6-3
頻度法
2-7
ハーフトーニング
2-7-1
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
3
画像の性質と色空間
3-1
画像の性質を表す諸量
ハーフトーニング
3-1-1
画像の統計量
2-7-2
濃度パターン法
3-1-2
コントラストとシャープネス
2-7-3
ディザ法
3-2
人間の視覚
2-7-4
誤差拡散法
3-3
表色系と色空間
2-7-5
各種ハーフトーニングによる処理結果の比較
3-3-1
マンセル表色系
3-3-2
CIE-RGB 表色系
3-3-3
CIE-XYZ 表色系
3-3-4
CIE-L ＊ a ＊ b ＊色空間
3
画像生成モデル
3-1
画像生成の幾何学的モデル
3-3-5
sRGB 色空間
3-1-1
ピンホールカメラモデル
3-3-6
輝度信号と色差信号
3-1-2
透視投影モデル
3-3-7
HSI変換と逆変換
3-1-3
レンズモデル
3-2
人間の視覚
3-3
画像生成の光学的モデル
3-3-1
物体の明るさや色彩を決定する要素
3-3-2
電磁波の放射エネルギーとしての光量
3-3-3
光量の基本法則
3-3-4
人間の視覚やカラーカメラで測定する輝度
3-3-5
物体表面の反射モデル
3-3-6
光の屈折
3-4
色彩と表色系
3-4-1
加法混色と減法混色
3-4-2
CIE-XYZ 表色系
3-4-3
CIE-L ＊ a ＊ b ＊表色系
3-4-4
RGB 画像データの利用方法
3-4-5
マンセル表色系
3-4-6
HSI 変換と逆変換
4
画像の性質と撮影パラメータ
4-1
画像の性質を表す諸量
4-1-1
画像の統計量
4-1-2
画像の主観的特性に関わる量
4-2
撮影パラメータ
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
4-2-1
撮影画角
4-2-2
明るさに影響を及ぼす撮影パラメータ
4-2-3
色彩に影響を及ぼす要因
4-2-4
時系列画像
5
画素ごとの濃淡変換
5-1
明るさ・コントラストの変換
5-1-1
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
4
画素ごとの濃淡変換
4-1
明るさ・コントラストの変換
トーンカーブ
4-1-1
トーンカーブ
5-1-2
折れ線型トーンカーブによる変換
4-1-2
折れ線型トーンカーブによる変換
5-1-3
指数対数型トーンカーブ
4-1-3
累乗型トーンカーブ
5-1-4
S 字トーンカーブによる変換
4-1-4
S 字トーンカーブによる変換
5-1-5
ヒストグラム平坦化
4-1-5
ヒストグラム平坦化
5-2
特殊な効果
4-2
特殊な効果
5-2-1
濃淡の反転
4-2-1
濃淡の反転
5-2-2
ポスタリゼーションと 2 値化
4-2-2
ポスタリゼーションと2 値化
5-2-3
ソラリゼーション
4-2-3
ソラリゼーション
5-3
カラー画像の変換
4-3
カラー画像の変換
5-3-1
R，G，Bトーンカーブによる変換
4-3-1
R,G,Bトーンカーブによる変換
5-3-2
擬似カラー
4-3-2
擬似カラー
5-3-3
色相・彩度・明度の変化
4-3-3
色相・彩度・明度の変化
5-4
複数の画像の利用
4-4
複数の画像の利用
5-4-1
画像間演算
4-4-1
画像間演算
5-4-2
マスク処理
4-4-2
マスク処理
6
領域に基づく濃淡変換
（空間フィルタリング）
6-1
空間フィルタリング
6-2
5
領域に基づく濃淡変換
（空間フィルタリング）
5-1
空間フィルタリング
平滑化
5-2
平滑化
6-2-1
平均化
5-2-1
平均化
6-2-2
重み付き平均化
5-2-2
重み付き平均化
6-2-3
特定方向の平滑化
5-2-3
特定方向の平滑化
6-3
エッジを保存した平滑化
5-3
エッジ抽出
6-3-1
局所領域の選択と平均化を行うフィルタ
5-3-1
微分フィルタ
6-3-2
k 最近隣平均化フィルタ
5-3-2
プリューウィットフィルタ，ソーベルフィルタ
6-3-3
バイラテラルフィルタ
5-3-3
2 次微分とラプラシアン
6-3-4
メディアンフィルタ
5-4
鮮鋭化
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
6-4
エッジ抽出
5-5
エッジを保存した平滑化
6-4-1
微分フィルタ
5-5-1
局所領域の選択と平均化を行うフィルタ
6-4-2
プリューウィットフィルタ，ソーベルフィルタ
5-5-2
k 最近隣平均化フィルタ
6-4-3
2次微分とラプラシアン
5-5-3
バイラテラルフィルタ
6-5
鮮鋭化
5-5-4
ノンローカルミーンフィルタ　追加
6-5-1
鮮鋭化フィルタ
5-5-5
メディアンフィルタ
6-5-2
鮮鋭化の程度の制御
5-6
画像構成要素の置き換え
6-6
画像構成要素の置き換え
7
周波数領域における
フィルタリング
7-1
画像のフーリエ変換
7-1-1
6
周波数領域における
フィルタリング
6-1
画像のフーリエ変換
2次元フーリエ変換
6-1-1
2 次元フーリエ変換
7-1-2
画像のフーリエ変換
6-1-2
画像のフーリエ変換
7-2
周波数フィルタリング
6-2
周波数フィルタリング
7-2-1
周波数フィルタリング
6-2-1
周波数フィルタリング
7-2-2
ローパスフィルタ
6-2-2
空間フィルタリングと周波数フィルタリングの関係—
7-2-3
ハイパスフィルタ
6-3
ローパスフィルタ，ハイパスフィルタ，
7-2-4
バンドパスフィルタ
バンドパスフィルタ
7-2-5
高域強調フィルタ
6-3-1
ローパスフィルタ
7-3
空間フィルタリングと周波数フィルタリング
6-3-2
空間フィルタリングによる平滑化との関係
7-3-1
空間フィルタリングと周波数フィルタリングの関係
6-3-3
ハイパスフィルタ
7-3-2
いくつかの具体的なフィルタの考察
6-3-4
バンドパスフィルタ
6-4
高域強調フィルタ
6-4-1
高域強調フィルタ
6-4-2
空間フィルタリングによる鮮鋭化との関係
7
画像の生成と復元
8
画像の復元と再構成
8-1
画像の復元
8-1-1
7-1
ぼけ・ぶれ画像の復元
点拡がり関数
7-1-1
画像の劣化モデル
8-1-2
画像復元の方法
7-1-2
点拡がり関数のモデル化とパラメータ
8-1-3
点拡がり関数のモデル化とパラメータ推定
7-1-3
逆フィルタ・ウィーナフィルタによる画像復元
8-2
投影からの再構成
7-2
さまざまな画像復元・生成　追加（ 7 - 2 すべて）
8-2-1
線積分値と投影
7-2-1
ノイズ除去
8-2-2
投影からの再構成アルゴリズム
7-2-2
画像超解像
7-2-3
ハイダイナミックレンジ画像
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
9
幾何学的変換
9-1
線形変換
9-1-1
ディジタル画像処理
- 改訂新版 7-2-4
ガイド画像を利用した画像処理
7-2-5
ライトフィールド撮影
7-2-6
コンピュテーショナルフォトグラフィ
8
幾何学的変換
8-1
線形変換
線形変換の一般形
8-1-1
線形変換の一般形
9-1-2
拡大・縮小
8-1-2
拡大・縮小
9-1-3
回転
8-1-3
回転
9-1-4
鏡映
8-1-4
鏡映
9-1-5
スキュー
8-1-5
スキュー
9-1-6
合成変換
8-1-6
合成変換
9-2
同次座標とアフィン変換・射影変換
8-2
同次座標とアフィン変換・射影変換
9-2-1
平行移動
8-2-1
平行移動
9-2-2
同次座標
8-2-2
同次座標
9-2-3
アフィン変換
8-2-3
アフィン変換
9-2-4
射影変換
8-2-4
射影変換
9-3
画像の再標本化と補間
8-2-5
合成変換　追加
9-3-1
画像の再標本化
8-3
画像の再標本化と補間
9-3-2
ニアレストネイバー
8-3-1
画像の再標本化
9-3-3
バイリニア補間
8-3-2
ニアレストネイバー
9-3-4
バイキュービック補間
8-3-3
バイリニア補間
9-4
イメージモザイキング
8-3-4
バイキュービック補間
9-4-1
イメージモザイキングの処理手順
8-4
イメージモザイキング
9-4-2
幾何学的変換パラメータの推定
8-4-1
イメージモザイキングとその概略処理手順
9-4-3
画像の幾何学的変換と色補正
8-4-2
特徴点の検出とマッチング
9-4-4
全周モザイキング
8-4-3
幾何学的変換の推定
8-4-4
画像の幾何学的変換と合成
8-4-5平面パノラマ，円筒面パノラマ，球面パノラマ
10
2 値画像処理
9
2 値画像処理
10-1
2値化
9-1
2 値化
10-1-1
2値化
9-1-1
2 値化
10-1-2
p-タイル法
9-1-2
p- タイル法
10-1-3
モード法
9-1-3
モード法
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
10-1-4
判別分析法
9-1-4
判別分析法
10-2
2値画像の基本処理と計測
9-2
2 値画像の基本処理と計測
10-2-1
連結性
9-2-1
連結性
10-2-2
輪郭追跡
9-2-2
輪郭追跡
10-2-3
収縮・膨張処理
9-2-3
輪郭追跡の応用例　追加
10-2-4
ラベリング
9-2-4
収縮・膨張処理
10-2-5
形状特徴パラメータ
9-2-5
収縮・膨張処理の応用例　追加
10-2-6
距離
9-2-6
ラベリング
10-3
線画像のベクトル化
9-2-7
形状特徴パラメータ
10-3-1
ベクトル化処理の流れ
9-2-8
距離
10-3-2
細線化手法
9-3
線画像のベクトル化
10-3-3
細線の特徴点抽出
9-3-1
ベクトル化処理の流れ
10-3-4
ベクトル化
9-3-2
細線化手法
9-3-3
細線の特徴点抽出
9-3-4
ベクトル化
9-3-5
ベクトル化の応用例　追加
11
領域処理
11-1
領域特徴量
11-1-1
10
領域処理
10-1
領域処理のための特徴量
領域のテクスチャ
10-1-1
領域のテクスチャ
11-1-2
2次元フーリエ変換による周波数特徴量
10-1-2
2 次元フーリエ変換による周波数特徴量
11-1-3
同時生起行列を用いた統計的特徴量
10-1-3
ガボールフィルタによる局所周波数特徴量　追加
11-2
領域分割処理
10-1-4
同時生起行列を用いた統計的特徴量
11-2-1
近接画素の統合による領域分割処理
10-2
領域分割処理
11-2-2
画素特徴量のクラス分けによる領域分割処理
10-2-1
隣接画素の統合による領域分割処理
11-2-3
対象物と背景の間のエッジを利用した領域分割処理
10-2-2
画素特徴量のクラス分けによる領域分割処理
11-2-4
領域分割処理の利用例
10-2-3
ミーンシフトを用いた領域分割処理　追加
10-2-4
対象物と背景の間のエッジを利用した領域分割処理
10-2-5
グラフカットを用いた領域分割処理　追加
10-2-6
領域分割処理の利用例
12
パターンと図形の検出
12-1
パターンの検出
12-1-1
12-1-2
11
パターン・図形・特徴の検出
とマッチング
11-1
テンプレートマッチングによるパターンの検出
テンプレートマッチング
11-1-1
テンプレートマッチング
類似度
11-1-2
類似度
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
12-1-3
サブピクセル位置推定
11-1-3
サブピクセル位置推定
12-1-4
高速探索法
11-1-4
高速探索法
12-2
特徴点検出
11-1-5
参照画素の選択による高速化　追加
12-2-1
コーナー検出
11-2
エッジ情報とヒストグラムによるパターン検出
12-2-2
輪郭線検出
追加（11- 2 すべて）
12-3
図形要素検出
11-2-1
エッジ情報を用いたチャンファーマッチング
12-3-1
ハフ変換
11-2-2
ヒストグラム情報を用いたアクティブ探索
12-3-2
一般化ハフ変換
11-3
特徴点検出
12-3-3
幾何学的ハッシング
11-3-1
コーナー検出
12-3-4
ランダム化ハフ変換
11-3-2
DoG 画像を用いた特徴点とスケールの検出　追加
11-3-3
輪郭線検出
11-4
特徴点の記述とマッチング　追加（11- 4 すべて）
11-4-1
スケールと回転に不変な特徴記述（SIFT）
11-4-2
2 値特徴量
11-4-3
対応点マッチング
11-5
図形要素検出
11-5-1
ハフ変換
11-5-2
一般化ハフ変換
11-5-3
ランダム化ハフ変換
11-6
顕著性マップ　追加（11- 6 すべて）
11-6-1
特徴統合理論
11-6-2
顕著性マップ
13
パターン認識
13-1
画像処理におけるパターン認識
13-1-1
12
パターン認識
12-1
パターン認識の基本的なアプローチ
パターン認識の流れ
12-1-1
パターン認識の流れ
13-1-2
画像からの特徴抽出
12-1-2
画像からの特徴抽出
13-1-3
学習
12-1-3
プロトタイプ法による識別
13-1-4
識別
12-1-4
クラスの分布を考慮した識別
13-2
特徴選択
12-1-5
NN法とkNN法
13-2-1
画像からの特徴選択
12-1-6
kd-tree 法　追加
13-2-2
主成分分析の利用
12-1-7
ハッシングによる近似最近傍探索　追加
13-2-3
線形判別分析の利用
12-2
教師あり学習による2クラス識別
13-3
さまざまな識別法
12-2-1
教師あり学習
13-3-1
NN法とkNN 法
12-2-2
アダブースト　追加
13-3-2
部分空間を用いた識別
12-2-3
サポートベクタマシン　追加
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
13-4
教師なし学習とクラスタリング
12-3
教師あり学習による多クラス識別
13-4-1
クラスタリング
12-3-1
1対他分類器による多クラス識別　追加
13-4-2
階層的クラスタリング
12-3-2
ニューラルネットワーク
13-4-3
k-means法
12-3-3
ランダムフォレスト　追加
13-5
ニューラルネットワーク
12-4
教師なし学習とクラスタリング
13-5-1
ニューラルネットワーク
12-4-1
クラスタリング
13-5-2
パーセプトロン
12-4-2
階層的クラスタリング
13-5-3
3 層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
12-4-3
k-means 法
12-5
特徴空間の変換と部分空間法
12-5-1
主成分分析
12-5-2
線形判別分析
12-5-3
部分空間法
12-6
画像認識の応用　追加（12 - 6 すべて）
12-6-1
物体検出
12-6-2
画像検索
12-6-3
人体姿勢推定
14
動画像処理
14-1
差分画像を用いた移動物体検出
14-1-1
13
動画像処理
13-1
差分画像を用いた移動物体検出
差分画像
13-1-1
差分画像
14-1-2
背景差分法
13-1-2
背景差分法
14-1-3
フレーム間差分法
13-1-3
フレーム間差分法
14-1-4
統計的背景差分法
13-1-4
統計的背景差分法
14-2
オプティカルフローを用いた移動物体検出
13-2
オプティカルフロー
14-2-1
ブロックマッチング法
13-2-1
ブロックマッチング法
14-2-2
勾配法
13-2-2
勾配法
14-2-3
オプティカルフローからの移動物体検出
13-3
移動体追跡　追加（13 - 3 すべて）
14-3
時空間画像
13-3-1
テンプレートマッチングによる移動体追跡
14-4
映像編集のための動画像処理
13-3-2
KLTトラッカー
14-4-1
カット検出
13-3-3
ミーンシフトトラッキング
14-4-2
カメラモーション推定
13-3-4
ベイジアンフィルタ
14-5
動画像処理の利用例
13-4
その他の動画像処理
14-5-1
ノンリニア編集システム
13-4-1
カット検出
14-5-2
動画像からの自動ストロボ画像生成
13-4-2
カメラモーション推定
13-4-3
時空間画像処理
13-4-4
動画像からの自動ストロボ画像生成
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
15
空間情報の取得と利用
15-1
画像と空間の幾何学的関係
15-1-1
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
14
画像からの 3 次元復元
14-1
画像と空間の幾何学的関係
透視投影モデルに基づく幾何学的関係の記述
14-1-1
透視投影モデルに基づく幾何学的関係の記述
15-1-2
同次座標を用いた記述
14-1-2
同次座標を用いた記述
15-1-3
カメラキャリブレーション
14-1-3
エピポーラ幾何
15-2
ステレオビジョン
14-2
カメラキャリブレーション
15-2-1
空間位置の計算
14-3
ステレオビジョン
15-2-2
平行ステレオ
14-3-1
空間位置の計算
15-2-3
ステレオマッチング
14-3-2
平行ステレオ
15-3
アクティブステレオ
14-3-3
ステレオマッチング
15-4
モーション推定と形状復元
14-4
アクティブステレオ
15-4-1
エピポーラ幾何
14-5
モーション推定と3 次元復元
15-4-2
モーションと形状の推定
14-5-1
既知の空間点からのカメラ位置・姿勢の推定
15-5
照度差ステレオによる陰影からの形状復元
14-5-2
画像対応点からのカメラモーションと
15-5-1
光源の強度と物体面の明るさの関係
3 次元位置の推定
15-5-2
照度差ステレオによる面法線方向の推定
14-5-3
大量の画像を用いた復元　追加
15-5-3
参照テーブルを用いた照度差ステレオ
15-6
任意光源下における画像の生成
15-6-1
基底画像の線形和による画像生成
15-6-2
影が存在する場合の任意光源下の画像の生成
15-7
15
光学的解析とシーンの復元
15-1
光学的解析　追加
陰影からの光源分布の推定
15-2
放射量
15-7-1
光源分布の推定方法
15-2-1
放射量の定義
15-7-2
画像合成への応用
15-2-2
放射量の基本法則
15-8
反射成分の分離
15-3
反射　追加
15-8-1
照度差ステレオに基づく反射成分の分離
15-3-1
反射の種類　追加
15-8-2
色に基づく反射成分の分離
15-3-2
BRDFの定義と性質　追加
15-3-3
反射モデル
15-4
反射成分の分離
15-4-1
色に基づく分離
15-4-2
偏光に基づく分離　追加
15-5
形状の復元
15-5-1
位置の推定と法線の推定
15-5-2
照度差ステレオ
15-5-3
参照物体を用いた照度差ステレオ
15-6
反射特性の復元　追加（15 - 6 すべて）
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
16
画像符号化
16-1
画像と符号
16-1-1
ディジタル画像処理
- 改訂新版 15-6-1
BRDFの計測
15-6-2
反射モデルパラメータの推定
15-7
照明環境の復元　追加（15 - 7 すべて）
15-7-1
光源の種類と表現
15-7-2
光源分布の計測
15-7-3
インバースライティング
16
画像符号化
16-1
画像の転送
画像情報と符号
16-1-1
画像情報の転送　追加
16-1-2
画像圧縮の原理
16-1-2
画像の符号量
16-1-3
画像符号化の分類
16-1-3
画像の性質と画像フォーマット
16-2
要素となる符号化
16-2
画像と符号
16-2-1
ハフマン符号化
16-2-1
画像圧縮の原理
16-2-2
算術符号化
16-2-2
画像符号化の分類
16-3
代表的な画像符号化方式
16-3
エントロピー符号化
16-3-1
エントロピー符号化
16-3-1
ハフマン符号化
16-3-2
変換符号化
16-3-2
算術符号化
16-3-3
ベクトル量子化
16-4
多値画像の符号化
16-3-4
認識符号化
16-4-1
予測符号化
16-4
2 値画像の符号化
16-4-2
変換符号化
16-4-1
ランレングス符号化
16-5
2 値画像の符号化
16-4-2
チェイン符号化
16-5-1
ランレングス符号化
16-4-3
差分チェインコード
16-5-2
チェイン符号化
16-5
カラー画像と動画像の符号化
16-5-3
差分チェインコード
16-5-1
カラー画像の符号化
16-6
カラー画像と動画像の符号化方式
16-5-2
動画像の符号化方式
16-6-1
カラー画像の符号化
16-6
電子透かし
16-6-2
静止画像の符号化方式
16-6-1
電子透かしと暗号・秘匿通信
16-6-3
動画像の符号化方式
16-6-2
可視透かし
16-6-3
不可視透かし
17
応用
17-1
パターン検査
17-1-2
目的と方式
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
17-1-3
事例
17-2
文字認識技術
17-1-1
目的と方法
17-1-2
文字の切り出し
17-1-3
文字認識
17-1-4
動向
17-3
ナンバープレート認識
17-3-1
目的と方法
17-3-2
認識方式
17-4
指紋による個人認証
17-4-1
目的と手法
17-4-2
周波数解析による指紋照合
17-5
医用画像による診断支援
17-5-1
身体内部の可視化
17-5-2
画像データ蓄積・伝送・表示
17-5-3
疾患の抽出
17-6
リモートセンシング
17-6-1
歴史
17-6-2
リモートセンシングの利用
17-6-3
リモートセンシング画像の特徴
17-6-4
リモートセンシングの画像処理
17-7
交通流計測
17-7-1
手法の歴史
17-7-2
ステレオ画像処理による交通流計測
17-8
ロボット視覚
17-8-1
産業用ロボットにおける画像処理の応用例
17-8-2
家庭用ロボットにおける画像処理の応用例
17-9
バーチャルスタジオ
17-9-1
バーチャルスタジオの原理
17-9-2
バーチャルスタジオの応用例
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
appendi x
appendi x
a-1-1
画像処理の幕開け
a-1
画像処理の歴史
a-1-1
画像処理の幕開け
a-1-1
画像処理の幕開け
a-1-2
画像処理の工業応用
a-1-2
画像処理の工業応用
a-1-3
画像処理のオフィス応用
a-1-3
画像処理のオフィス応用
2015年画像処理エンジニア検定出題範囲
ディジタル画像処理
ディジタル画像処理
- 改訂新版 -
a-1-4
画像処理の社会応用
a-1-4
画像処理の社会応用
a-1-5
最近の動向
a-1-5
最近の動向
a-2
数学的基礎
a-2
数学的基礎
a-2-1
フーリエ変換
a-2-1
フーリエ変換　a-2-2
擬似逆行列
a-2-2
確率　追加
a-2-3
固有値と固有ベクトル
a-2-3
擬似逆行列
a-2-4
KL展開と主成分分析
a-2-4
固有値と固有ベクトル
a-3
ハードウェアと周辺機器
a-2-5
KL 展開と主成分分析
a-3-1
撮像素子の種類と特徴
a-3
画像入力
a-3-2
高速度カメラ
a-3-1
撮像素子の種類と特徴
a-3-3
レンジファインダ
a-3-2
高速度カメラ
a-3-4
動画像のキャプチャ
a-3-3
リニアイメージセンサ
a-3-5
ディスプレイ
a-3-4
距離画像の取得
a-3-6
プリンタ
a-4
画像出力
a-4
規格
a-4-1
ディスプレイ
a-4-1
テレビジョンの走査方式
a-4-2
3Dディスプレイ
a-4-2
NTSCカラーテレビ信号
a-4-3
プリンタ
a-4-3
D端子
a-4-4
画像出力における画像処理
a-4-4
ディジタル映像信号
a-5
画像処理の特性測定
a-4-5
動画像の符号化方式
a-5-1
ゾーンプレート
a-4-6
画像フォーマット
a-6
規格
a-5
知的財産権
a-6-1
テレビジョンの走査方式
a-5-1
知的財産権とは
a-6-2
映像信号接続端子
a-5-2
著作権
a-6-3
動画像の符号化方式
a-5-3
産業財産権と不正競争防止法
a-6-4
画像ファイルフォーマット
a-5-4
情報セキュリティ
a-7
知的財産権
a-7-1
知的財産権の概要
a-7-2
著作権
a-7-3
産業財産権と不正競争防止法

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