Visual C# 2013 画像処理・数値プログラミング プレミアムブックス版

  • 著作者名:石立喬
    • 書籍:4,320円
    • 電子版:3,456円
  • A5判:264ページ
  • ISBN:978-4-8399-5109-2
  • 発売日:2014年09月17日
  • シリーズ名:プレミアムブックス
  • 備考:オンラインストア限定販売
    初中級/Windows
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内容紹介

原理を理解し、自ら作成する。理工系学生・技術者のための“Visual C#の勉強部屋”

原理を理解し、自ら作成する。
本書は数値計算アルゴリズム、電気・電子回路の動作確認、画像処理・画像認識のC#プログラミングを紹介していきます。Windowsフォームアプリケーションのつくり方にあわせ、画像処理・数値計算が学べます。

―本書「はじめに」より
筆者は、2000年ごろから、ウェブサイト「Visual C++の勉強部屋」で、代表的な数値計算アルゴリズムを体験してみたり、電気回路や電子回路の動作を確認してみたり、興味ある図形を描いてみたりと電気・情報系の学生、若手技術者に、楽しみながらプログラムに親しんでもらう記事を公開してきた。
やがて画像処理や画像認識に範囲を広げていったが、原理を理解し楽しんでもらうことを目的に紹介してきた。その結果、余り難解でない入門用として広く親しまれてきた。

・なぜ画像処理なのか
クルマの自動運転が話題になっている。衝突防止装置や道路標識認識システムも、実用化されつつある。犯罪捜査では監視カメラが活躍し、医療ではMRIやCTなどによる画像診断が必須である。銀行ATMも、入出国管理も、生体認証技術が利用されている。
これらは、すべて画像認識技術の応用であり、この前段階としての画像補正や特徴抽出には、高度な画像処理が使用されている。すなわち、情報処理技術の応用分野において、画像処理の比重は非常に高くなっているのである。
個人レベルで画像処理を見ると、自分がデジカメで撮影した画像を、自分で作成したプログラムで独自に加工する、いわば、手作りの楽しみを味わうことができる。

・数値計算が面白い
数値計算の歴史は古い。多くは、精度向上と計算時間短縮の相反する目標との戦いであり、難解なアルゴリズムも増えた。しかし、最近の高速CPUの出現により、直接的で理解しやすいプログラムでも、十分使用に耐える結果を得られるようになった。
数値計算は、現在では特別な技巧を要さず、直感的な結果が容易に得られる便利なツールに生まれ変わったのである。したがって、実験データの整理や、電気回路の動作理解に、気軽に数値計算を活用して欲しい。見違えるような論文やレポートになることは間違いない。

・基礎もしっかりと、その他への応用も
Visual Studio Express 2013は、非常に優れた開発環境である。入門者が必ず通るコンソールアプリケーション作成、Visual C#が得意とするWindowsフォームアプリケーションの基礎を紹介する。
主なコントロール部品の使い方を、理工系技術者が興味を持てる内容で解説しているので、「Visual C++の勉強部屋」と併せて利用していただければ、その他の応用にも、十分お役に立てると思われる。
本書が、皆さんにとって、易しい読み物であることを願う。

開発環境:Windows 8.1上にてVisual Studio Express 2013 for Windows Desktopを用いて行いました。

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石立 喬(いしだて・たかし)
1955年東京工業大学卒。同年、日本電気株式会社へ入社し、NEC初のコンピュータの開発に参画。磁気メモリ、半導体メモリの開発、LSI設計などを経て、1989年帝京大学理工学部教授。情報、通信、電子関係の教育を担当。2002年定年により退職し現在に至る。
2000年より、Webサイト「Visual C++の勉強部屋」を公開。情報処理技術者一種、特種、工学博士。

Visual C++の勉強部屋

関連ページ

目次

Chapter 1 入門 編
1.1 コンソールアプリケーションを始める
1.2 コンソールに文字を表示しファイルに出力する
1.3 Windowsフォームに文字を表示する
 
Chapter 2 基礎 編
2.1 Windowsフォームにグラフを描く
2.2 Windowsフォームでテキストボックスとラベルを使う
2.3 Windowsフォームで子フォームを用いる
2.4 Windowsフォームでスピンボタンとスクロールバーを使う
2.5 Windowsフォームでマウス操作を受け取る
 
Chapter 3 画像処理 編
3.1 画像ファイルを読み込み・モノクロ化・色反転を行う
3.2 トーンカーブでコントラストを補正する
3.3 ヒストグラムを変えてコントラストを補正する
3.4 HSV表色系に変換して色相を補正する
3.5 コンボリューションを用いて平滑化、鮮鋭化を行う
3.6 コンボリューションを用いてエッジを検出する
3.7 グローバルしきい値とローカルしきい値で二値化する
3.8 シンプルな方法で二値画像を細線化する
 
Chapter 4 数値計算 編
4.1 最小二乗法で曲線あてはめ(Curve Fitting)を行う
4.2 Complex構造体を使って回路特性を求める
4.3 Complex構造体で等角写像を試みる
4.4 RungeKutta法で微分方程式を解き電気回路の過渡特性を求める
4.5 DCT(離散コサイン変換)とIDCT(逆DCT)を使ってみる
 

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