第１章 視覚システムとその特性
本章では、網膜の受光細胞で取られた光の情報が大脳視覚野へと伝達されるまでの経路と情報処理について述べる。網膜では光の
センシングのみならず色情報処理や簡単な画像処理を行っていることや、大脳における情報処理を第一視覚野を中心に説明を行う。網
膜や第一視覚野での処理は画像のエッジ検出等に応用されている。その後、視覚系の特性についてコントラスト弁別、空間周波数特性
や色覚メカニズム等について述べる。ヒトの感性合致の画像処理に対しては空間周波数特性を中心としたHuman Visual System (HVS)
を把握しておくことが必要であり、カラー画像処理のためには色覚の理解が重要となる。
1. 視覚系の構造
1.1 眼球光学系
1.2 網膜
1.3 視細胞
1.4 視細胞の性質
2. 網膜と大脳視覚野による初期視覚情報処理
2.1 視覚情報の流れ
2.2 網膜神経節細胞の機能
2.3 V1の機能
3. 視覚系の特性
3.1 明暗反応範囲
3.2 分光視感効率
3.3 コントラスト弁別
3.4 視力
3.5 空間周波数特性
3.6 空間異方特性
3.7 時間周波数特性
3.8 動きの知覚
3.9 視力の時空間周波数特性
4. 色覚現象
4.1 色覚のメカニズム
4.2 色覚異常
4.3 さまざまな色覚現象
4.4 色恒常性と色順応
第２章 表色系
色を定量的に取り扱うためや、目的にあったカラー画像処理を実現するための基礎知識となる表色系について説明を行う。第1章で説
明したように、最低でも三つの数値または属性があれば、色は規定・表現できる。ところが、色は多面的であり、着目する要素によって表
色系を変えることが可能であり変える必要もある。本章では、代表的な表色系として、色の見え方で色を体系化するマンセル表色系と色
の定量化（測色学）の根幹をなす、CIE表色系について説明を行う。
1. 表色系の分類
2. マンセル表色系
2.1 三属性
2.2 マンセル表色系の三属性
3. CIE表色系
3.1 色覚の三色性
3.2 加法混色
3.3 等色実験
3.4 三刺激値と色ベクトル
3.5 色度図
3.6 CIE 1391rgb色度図
3.7 CIE1931XYZ色度図
4. 均等色空間
4.1 XYZ表色系の問題点
4.2 CIELUV均等色空間
4.3 CIELAB均等色空間
4.4 2つの均等色空間の均等性の評価
5. デバイス・装置の色域
5.1 色域
5.2 標準の色域
6. マンセル表色系と同じ属性によって表現される表色系
第３章 視覚特性・システムに合致した画像処理/符号化
本章では、視覚システムを模擬した画像処理手法について具体例を説明する。その後、視覚特性や感性を考慮した画像処理手法、更
には、ヒトの空間周波数特性を考慮した画像符号化・処理手法に関して解説する。ヒトの視覚特性を反映させるためにはウェーブレット変
換領域での処理が好ましく、ウェーブレット変換と帯域分割についての説明も簡単に行う。
1. 視覚システムを模擬した画像処理手法
1.1 視覚順応モデルに基づく方法
1.2 Retinexモデルに基づく方法
1.3 Retinex処理の高性能化
2. 視覚特性に合致した画像処理手法
2.1 代表的な階調値変換法
2.2 ヒストグラム平坦化に対する改良法
3. ウェーブレット変換領域における視覚特性を考慮した画像処理/符号化
3.1 ウェーブレット変換
3.2 画像処理/符号化への空間周波数特性の利用
3.3 画像符号化への空間周波数特性の利用
3.4 画像処理(雑音除去)への空間周波数特性の利用
4. ヒトの知覚特性を考慮したサブバンド符号化
4.1 直交ミラーフィルタ(QMF)
4.2 他
第４章 感性(色覚系）に合致したカラー画像処理
本章では、感性に合致したカラー画像処理について説明する。特に、強調手法に着目し、カラー画像独特のコントラスト強調やエッジ強
調に関して述べる。
1. HSI色空間
1.1 マンセル表色系とHSI色空間
1.2 RGB色空間とHSI色空間
2. HSI色空間における感性に合致した画像処理手法
2.1 色空間形状を考慮した輝度信号の均等化
2.2 強調可変なHE法の輝度信号、彩度信号への適用
2.3 濃度勾配HEのカラー画像への応用
2.4 輝度、彩度アンシャープマスキングによる画像強調
3. RGB色空間におけるHSI成分処理手法
3.1 RGB色空間で色相を保存する処理条件
3.2 RGB色空間で色相の保存を保証した処理形態
第５章 感性・視覚系と合致した画像評価法
1. 画像の主観評価
1.1 心理物理的測定法
1.2 評定尺度法と系列範疇法
1.3 一対比較法
2. 感性と合致した画像評価法とその評価法に基づく画像処理
2.1 PSNRと主観評価の関係
2.2 MOSとDMOS
2.3 Structural Similarity (SSIM)による評価
2.4 SSIMに基づく画像処理/符号化
2.5 Just Noticeable Difference (JND)による評価
2.6 JNDに基づく画像処理
3. 視覚特性と感性を考慮した画像評価法
3.1 HVSを考慮したSSIM
3.2 SSIMとJNDの応用研究
