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改訂第3版図解でわかるはじめてのデジタル画像処理

「改訂第3版図解でわかるはじめてのデジタル画像処理」のカバー画像
著者
山田宏尚（やまだひろなお）　著
定価
2,860円（本体2,600円＋税10%）
発売日
2026.1.28
判型
A5
頁数
296ページ
ISBN
978-4-297-15434-9

サポート情報

概要

AI時代に必須となった画像処理の基礎を、図解で理解できる入門書の改訂第3版の登場です。

近年、画像生成AIやディープラーニングをはじめとするAI技術が急速に普及し、誰もが高精度な画像認識・画像生成を利用できる時代になりました。

しかし、その裏では
「画像とは何か」
「どう処理され、どう認識されるのか」
という基礎原理の理解が欠かせません。

本書では、画像のデジタル化、色のしくみ、フィルタ処理、濃度変換、周波数領域処理、画像圧縮などの基本を、図解を交えてわかりやすく説明。

さらに、AI画像認識、ディープラーニング、ステレオビジョン、医療・産業ロボット・自動車分野での応用、そして画像生成AIの基本概念も俯瞰できます。

複雑なアルゴリズムに入り込む前に「なぜ画像処理はAIに不可欠なのか」を体系的に理解できる一冊。

AIの実装に進む前の基礎固めに最適で、大学・高専の教材としてはもちろん、社会人の学び直しにも強い味方となります。

こんな方にオススメ

  • 画像処理を体系的に学びたい方
  • AIなどで画像処理をする方法を模索している方

※バイオメトリクスや自動運転などの高度な画像処理についても扱うので、プロの方にもオススメです。

目次

Chapter 0　デジタル画像処理って何？

  • 0-1　AI により進化する「デジタル画像処理」
  • 0-2　デジタル画像処理で何ができるのか

Chapter 1　画像の基礎

  • 1-1　アナログ画像処理とデジタル画像処理
  • 1-2　デジタルカメラと画像のデジタル化
  • 1-3　量子化のしくみ

Chapter 2　カラー画像のしくみ

  • 2-1　色を捉える視覚のしくみ
  • 2-2　カラー印刷と三原色
  • 2-3　色を数値で表現する
  • 2-4　カラー画像のデジタル化

Chapter 3　デジタル画像のフィルタ処理

  • 3-1　フィルタ処理のしくみ
  • 3-2　メディアンフィルタ
  • 3-3　輪郭を抜き出すフィルタ
  • 3-4　ラプラシアンによるエッジ検出
  • 3-5　画像をシャープにする鮮明化フィルタ

Chapter 4　画像の明るさを変えよう

  • 4-1　濃度ヒストグラムのしくみ
  • 4-2　濃度ヒストグラムによるコントラスト変換
  • 4-3　トーンカーブによるコントラスト変換
  • 4-4　いろいろなトーンカーブを試してみよう
  • 4-5　デジタルカメラのHDRとは

Chapter 5　印刷のための画像処理

  • 5-1　ハーフトーンのしくみ
  • 5-2　カラー印刷とハーフトーン
  • 5-3　パソコン用プリンタで使われる画像処理

Chapter 6　画像とフーリエ変換

  • 6-1　フーリエ級数とは何か
  • 6-2　複素フーリエ級数の世界
  • 6-3　離散フーリエ変換（DFT）
  • 6-4　離散コサイン変換（DCT）
  • 6-5　縞模様と周波数の関係
  • 6-6　2次元離散フーリエ変換
  • 6-7　2次元DCT

Chapter 7　静止画と圧縮のしくみ

  • 7-1　フーリエ変換とフィルタ
  • 7-2　標本化定理とエリアシング
  • 7-3　カラー画像と圧縮
  • 7-4　DCTを使った圧縮
  • 7-5　エントロピー符号化のしくみ
  • 7-6　JPEGと画質の劣化
  • 7-7　JPEG可逆圧縮

Chapter 8　動画像と圧縮のしくみ

  • 8-1　動画像のしくみと圧縮
  • 8-2　デジタル放送とMPEG2
  • 8-3　MPEG1のしくみ
  • 8-4　動き補償フレーム間予測符号化
  • 8-5　MPEGのフレーム構成とGOP
  • 8-6　MPEG2のしくみ
  • 8-7　MPEG4とH.264、H.265

Chapter 9　テレビ放送と画像処理

  • 9-1　デジタル放送の画像処理
  • 9-2　IP変換
  • 9-3　テレビシネマ変換
  • 9-4　テレビのHDRとは
  • 9-5　ビデオ端子とケーブル

Chapter 10　AI（人工知能）と画像認識

  • 10-1　AIとは何か
  • 10-2　コンピュータビジョンとロボットビジョン
  • 10-3　視覚情報処理は難しい
  • 10-4　ロボットと機械学習
  • 10-5　視覚情報処理の手順
  • 10-6　ロボットによる組み立て作業
  • 10-7　Hough変換
  • 10-8　文字の認識
  • 10-9　ニューラルネットワークとディープラーニング

Chapter 11　様々な分野で活躍する画像処理

  • 11-1　ステレオビジョン
  • 11-2　レンジファインダ
  • 11-3　積み木の世界
  • 11-4　見え方に基づく3次元物体の認識
  • 11-5　アクティブビジョンとビジュアルサーボ
  • 11-6　バイオメトリクス
  • 11-7　コンピュータ断層撮影
  • 11-8　自動車のための画像処理
  • 11-9　画像生成AI

プロフィール

山田宏尚（やまだひろなお）

1986年名古屋大学 工学部 機械工学科卒業。1991年名古屋大学大学院 博士課程修了。工学博士。

ドイツ・アーヘン工科大学客員研究員、名古屋大学 講師等を経て2007年より岐阜大学 教授。

メカトロニクス、人間支援工学、画像処理工学、バーチャルリアリティ等の教育・研究に従事。

主な著書に『デジタル画像処理』、『コンピュータグラフィックス』、『コンピュータのしくみ』、『CPUの働きと高速化のしくみ』（ナツメ社）、『画像処理と画像認識』（コロナ者<共著>）。