画像処理アルゴリズムの基礎と雑音除去・オブジェクト抽出・画像合成への応用

・画像処理に携わるエンジニア、プログラマ、研究者の方

　近年、OpenCVの普及に伴い、何らかの形で画像処理システムに携わるエンジニアやプログラマの方が増えているように思います。しかし一方で、最近の画像処理の論文（IEEEやSIGGRAPHなど）を見ると、高度な数理モデルを基礎とした強力なアルゴリズムが主流となってきており、これらの技術を正しく理解して使いこなすのはかなりハードルの高い作業であるといえます。
　本講座では、画像処理に携わる技術者の方々に、PDEbasedmethodと呼ばれる最新の画像処理アルゴリズムの一端を紹介するとともに、その強力な手法を現実のシステムに活かすために必要な情報を提供したいと考えています。　

　　１．ディジタル画像表現の基礎
　　２．空間フィルタリング
　　　　ａ．平滑化／エッジ抽出／鮮鋭化
　　　　ｂ．非線形フィルタ
　　３．画像の幾何構造を保存する平滑化フィルタ
　　　　ａ．バイラテラルフィルタ（BilateralFilter）
　　　　ｂ．ノンローカルミーンフィルタ（NonlocalMeansFilter

　　１．画像のBeltrami表現
　　２．エッジの記述方法（ColorEdge）
　　３．テクスチャの記述方法（TextureDescriptor）

　　１．PDEとスケールスペース
　　　　ａ．線形スケールスペース
　　　　ｂ．エッジ抽出への応用：CannyEdgeDetector
　　２．画像の正則化（ImageRegularization）
　　　　ａ．非等方拡散法（AnisotropicDiffusion）
　　　　ｂ．OrientedLaplaciansへの拡張
　　　　ｃ．インペインティング（Inpainting）への応用
　　３．変分原理に基づく雑音除去
　　　　ａ．TV（TotalVariation）フィルタ
　　　　ｂ．TVインペインティングによる混合雑音除去
　　　　ｃ．NonlocalPrincipleの導入

　　１．古典的なSnakes
　　２．レベルセット法による曲線の運動表現
　　３．エッジを用いた動的輪郭法
　　　　・GeodesicActiveContours
　　４．エッジを用いない動的輪郭法
　　　　ａ．Chan-Veseモデル（ActiveContoursWithoutEdges）
　　　　ｂ．ShapeOperatorに基づくテクスチャセグメンテーション

　　１．勾配領域における画像処理（GradientDomainImageProcessing）
　　２．適用事例
　　　　ａ．シームレスクローニング（SeamlessCloning）
　　　　ｂ．マット合成（Matting）
　　　　ｃ．パノラマ画像生成（SeamlessImageStitching）
　　３．ポアソン画像合成（PoissonImageEditing）
　　　　ａ．アルゴリズム
　　　　ｂ．モノクロ画像のカラー化（Colorization）への応用