コンピュータ画像処理 (改訂 2 版)(コンピュータガゾウショリカイテイニハン)

画像処理の基礎知識をポイントを押さえて、わかりやすく、コンパクトにまとめた大学学部向け教科書の改訂版。
定評ある「コンピュータ画像処理」の代表的教科書、ロングセラーの約 20 年ぶりの改訂で、以下の点に配慮されている。
1 深層学習等の最新の話題をカバーしつつ、 10 年後も生き残っていると思われる技術を厳選した。
2 画像処理技術体系の俯瞰に適していて、これから登場する新技術も位置付けやすくなっている。
3 大学の学部教育、大学院教育、独習での利用方法が案内されていて、多目的に利用できる。
4 実務面から画像処理に興味をもった技術者が、改めて基礎から学びたいと感じたときに手にすべき本。いつまでも座右に置いておきたくなる。
第 1 章 総 論
第 2 章 基本概念
第 3 章 画像情報の圧縮
第 4 章 画質改善と画像再構成
第 5 章 2 値画像処理
第 6 章 画像特徴の抽出
第 7 章 立体情報と動きの抽出
第 8 章 画像認識の手法

画像認識の実装が深層学習ライブラリ頼みになるほど、その土台にある画像処理の体系を知らないまま結果だけを扱う場面が増えます。オーム社の『コンピュータ画像処理』は、この分野で定評のある大学学部向け教科書で、 2022 年に約 20 年ぶりの改訂となる改訂 2 版が刊行されました。著者は田村秀行氏と斎藤英雄氏。改訂にあたっては深層学習を含む話題を押さえつつ、 10 年先にも残ると判断された技術に絞って内容が選び直されています。

構成は総論と基本概念に始まり、画像情報の圧縮、画質改善と画像再構成、 2 値画像処理、画像特徴の抽出、立体情報と動きの抽出を経て、画像認識の手法へ進む 8 章立てです。個々の手法を羅列するのではなく技術体系のどこに位置づくかを示しながら進む編集で、読み終えると新しく登場する手法も自分の地図に載せられるようになります。学部の講義、大学院、独習それぞれでの使い方が案内されている点も教科書として行き届いています。

水準は理工系学部の専門課程向けで、数式を追う覚悟は必要ですが、コンパクトにまとめる方針のため通読の負荷は抑えられています。版元は、実務で画像処理に興味を持った技術者が基礎から学び直す際の本としても位置づけており、深層学習の前処理や評価で「なぜこの手法を選ぶのか」を自分の言葉で説明したい人にとって確かな足場になります。