• 2023年03月20日(月) 10:30 ~ 17:30

１．画像処理基礎技術１：画像の濃度変換

　　（１）．濃度ヒストグラム

　　（２）．コントラストストレッチング

　　（３）．２値化処理手法

　　　　ａ．モード法

　　　　ｂ． P－タイル法

　　　　ｃ．判別分析法

　　　　ｄ．微分ヒストグラム法

　　　　ｅ．移動平均法

　　　　ｆ．部分画像分割法

　　（４）．ノイズ除去と平滑化処理

　　　　ａ．平均化(移動平均)フィルタ

　　　　ｂ．平滑化フィルタ

　　　　ｃ．メディアン(中央値)フィルタ

　　　　ｄ．ガウシアンフィルタ

　　　　ｅ．鮮鋭化フィルタ

２．画像処理基礎技術２：画像の連結性

　　（１）．近傍と連結

　　（２）．連結成分とオイラー数

　　（３）．連結数

　　（４）．距離計算

　　（５）．距離変換画像

３．画像認識前処理技術１：線分の抽出

　　（１）．線分検出オペレータ

　　（２）．微分オペレータ

　　　　ａ．プレウィットフィルタ

　　　　ｂ．ソーベルフィルタ

　　　　ｃ．ラプラシアンフィルタ

　　　　ｄ．キルシュフィルタ

　　（３）．ハフ変換

４．画像認識前処理技術２：特徴量の抽出

　　（１）．基本的な特徴量

　　　　ａ．形状特徴量

　　　　ｂ．凹凸性

　　　　ｃ．統計量

　　（２）．膨張と収縮

　　（３）．骨格抽出

　　（４）．輪郭抽出

　　（５）．細線化

　　（６）．色特徴(表色系)

　　　　ａ．RGB表色系

　　　　ｂ．YMC(CMY)表色系

　　　　ｃ．HSV(HIS)表色系

　　　　ｄ．L a b 表色系

　　（７）．周波数特徴

※３章、４章は検査装置などの応用につながる話を交えながら説明します

５．画像認識技術と応用事例

　　（１）．パターン認識

　　　　ａ．人間の行動

　　　　ｂ．人物顔(正面顔)

　　　　ｃ．指文字

　　（２）．機械学習

　　　　ａ．ニューラルネットワーク

　　　　ｂ．人物顔(正面顔)

　　　　ｃ．Haar－like特徴

　　　　ｄ．指文字(判別困難文字)

　　（３）．深層学習

　　　　ａ．日本手話

　　　　ｂ．自動車の速度推定

　　（４）．医療応用

　　　　ａ．大動脈の抽出

　　　　ｂ．舌表面の抽出と動き解析

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