![ディジタル画像処理[改訂第二版]](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51nkfyU1a-L._AC_UL160_SR160,160_.jpg)
深層学習の登場により、画像処理の技術は一変した。しかし、だからと言って、深層学習以降の研究成果だけを追っても、現在の画像処理技術を十分には理解することはできない。そこで、深層学習以前の画僧処理に関する技術についても、最低限はおさえておく必要があると感じ、本書を選んだ。
本書は、深層学習による画像処理技術の革新が始まった後に書かれているので、深層学習以前と以後の両方の技術に関して書かれており、私の目的には適していた。ただし、深層学習による画像処理技術の進歩があまりにも速いので、各章ごとに異なる著者が担当して一冊にもとめることで対応している。その結果、部分的には研究論文の紹介の羅列に近い印象を受けるようなところもあるが、牛久氏による最終章（第１４章）の「画像キャプションの自動生成」は、例外的に大変わかりやすく説明されている。
深層学習以前の画像処理技術として、外せない項目を列記しておく。
１）SfM (Structure from Motion)
多視点画像から、カメラ姿勢と特徴点の３次元位置の両方を求める。両者は、鶏と卵の関係にあり、最終的に累積した誤差はバンドル調整により、化する。
２）MVS (Multi-View Stereo)
カメラの姿勢が既知の条件で、多視点幾何を利用して被写体の密なる３次元形状を求める。
３）RGBD画像による３次元物体認識
RGB画像による大域および局所の特徴量情報と距離画像における距離情報を組み合わせて、３次元形状を求める。
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