次世代カメラの最新画像処理アルゴリズムを分かりやすく紹介し、
実装プログラム、デモ等を交え解説します

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナープログラム

     1. カメラの機構と高画質化技術
        1.1 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
        1.2 光学系:
            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
        1.3 画像処理エンジン:
            画像処理フロー,JPEGとRAWデータ
        1.4 特殊カメラ:
            全天球カメラと正距円筒図法,3D撮像カメラと機構

     2. カメラにおける色再現と色空間
        2.1 sRGB標準色空間:
            色再現特性と変換式,
            絵作りとGMM,sRGBの課題
        2.2 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
        2.3 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
        3.1 色順応と色順応メカニズム, 視覚系の対比現象
        3.2 CAMの歴史,von Kreis モデル,CIECAM02の詳細
        3.3 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
        4.1 分光画像処理:
            メタメリズムとカラーコンスタンシー
        4.2 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
        4.3 多次元色空間:
            メタマーとメタメリズム回避,
            6次元色空間,Derhak/ LabPQR

      5. HDRトーンマネジメントとデ・ノイジング技術
        5.1 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 映像方式(BT.2020 ARIB STD-B67, SMPTE ST2084など)
        5.2 RetinexとDe-Hazing:
            C/S理論, SSR, MSR, Bi-lateralフィルタ,
            De-Hazingアルゴリズム
        5.3 勾配保存:
            Poisson画像処理
        5.4 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

      6. カメラ幾何とコンピューテーショナル・フォトグラフィ
        6.1 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
        6.2 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
        6.3 符号化撮像・符号化開口:
            アルゴリズムとその応用

      7. 顔画像認識処理と応用
        7.1 画像認識のための機械学習:
            パーセプトロン,SVM,
            ランダムフォーレスト、
            自己組織化マップ(SOM)、
            Adaboost による強識別器
        7.2 画像特徴量:
            Haar-like, ViolaとJoneの手法,
            HOG, Gaborおよび共起性特徴量
        7.3 顔画像認識:
            固有顔, AAM,ニューラルネットワーク、
            CNNの構造, DeepLearning 

    セミナー講師

    河村 尚登 氏 
    画像電子学会 フェロー / 元 キヤノン株式会社

    セミナー受講料

    お1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名
    1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)
    受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。


     

    受講料

    51,700円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    10:00

    受講料

    51,700円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込

    開催場所

    東京都

    主催者

    キーワード

    光学技術   機械学習・ディープラーニング   情報技術

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    10:00

    受講料

    51,700円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込

    開催場所

    東京都

    主催者

    キーワード

    光学技術   機械学習・ディープラーニング   情報技術

    関連記事

    もっと見る