次世代カメラの画像処理

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本セミナーでは、画像処理の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、デモ等も交えて説明いたします。

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開催予定

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:
      • 各種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
  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
  5. 次元色空間
    • Derhak/ LabPQR
  6. 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影像方式 (BT2020 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
  7. 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
  8. 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

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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