内容

目次

第1章　CMOSイメージセンサの機能と特性 1.1　CMOSイメージセンサの正体 　1.1.1　CMOSイメージセンサの画素の基本機能 　1.1.2　CMOSイメージセンサの画素特性の定式化 　1.1.3　画素に関する重要な事項 　1.1.4　重要なイメージセンサの仕様・特性値 1.2　アナログ・デジタル混載集積回路としてのCMOSイメージセンサ 　1.2.1　設計の流れ 　1.2.2　回路設計のポイント 　1.2.3　CMOSイメージセンサの製造 　1.2.4　集積回路における回路素子 　1.2.5　素子の特性ばらつきの抑制 　1.2.6　回路素子が生じるランダムノイズ 1.3　CMOSイメージセンサの特異性とアーキテクチャの選択 　1.3.1　CMOSイメージセンサ設計の特異性と制約 　1.3.2　回路の稼働率と共有・時分割多重による稼働率の向上 　1.3.3　バス構造を用いた回路の共有化と時分割多重 　1.3.4　並列度によるイメージセンサアーキテクチャの分類 1.4　要素回路 　1.4.1　受光回路 　1.4.2　ユニット選択回路 　1.4.3　プライオリティエンコーダ 　1.4.4　クロックツリー 　1.4.5　スイッチトキャパシタ回路 　1.4.6　A/D変換器 1.5　まとめ 第2章　特化した機能・性能を持つイメージセンサ 2.1　光子計数 　2.1.1　SPAD 　2.1.2　高変換ゲインFDアンプ 2.2　高ダイナミックレンジ（HDR） 　2.2.1　マルチ露光時間方式 　2.2.2　マルチ変換ゲイン方式 　2.2.3　マルチフォトダイオード方式 　2.2.4　オーバフロー方式 　2.2.5　飽和時間検出方式 2.3　可変解像度（電荷領域） 2.4　イベント駆動型CMOSイメージセンサ 2.5　オンチップ信号処理機能を持つ低電圧・低消費電力イメージセンサ 2.6　LiDARイメージセンサ 　2.6.1　直接法ToF 　2.6.2　間接法ToF 　2.6.3　マルチパス干渉 2.7　符号化露光/読出し 2.8　光強度以外の検出：波面，波長，偏光 2.9　まとめ 第3章　ライトフィールドカメラ・ディスプレイ 3.1　ライトフィールドカメラ 　3.1.1　ライトフィールドカメラの分類 　3.1.2　ライトフィールドカメラの発展 　3.1.3　ライトフィールドカメラの実用化 3.2　ライトフィールドディスプレイ 　3.2.1　ライトフィールドディスプレイの分類 　3.2.2　ライトフィールドディスプレイの周波数特性 　3.2.3　ライトフィールドディスプレイの実装面における技術 　3.2.4　ライトフィールドのHMDへの応用 　3.2.5　ライトフィールドディスプレイの応用技術 　3.2.6　ライトフィールドディスプレイの実用化 3.3　まとめ 第4章　反射・光伝搬のモデル化と計測 4.1　反射現象のモデル化と計測 　4.1.1　放射輝度の計測 　4.1.2　反射モデル 4.2　光伝搬のモデル化と計測 　4.2.1　プレノプティック関数とライトフィールド 　4.2.2　光伝搬行列とライトトランスポート 　4.2.3　反射現象とライトトランスポートの関係 　4.2.4　曲率に依存した反射関数 4.3　まとめ 第5章　人物の計測・認識・モデル化 5.1　人物表面形状 　5.1.1　物理的・幾何学的制約に基づいた手法 　5.1.2　統計的形状モデルを用いた手法 　5.1.3　画像から直接推論する手法 　5.1.4　人体3次元形状推定のためのデータセット 5.2　骨格姿勢・運動 　5.2.1　モーションキャプチャ 　5.2.2　マーカーレスモーションキャプチャ 　5.2.3　骨格姿勢推定のためのデータセット 5.3　視線 　5.3.1　眼球を直接計測する手法 　5.3.2　顔画像を計測する手法 　5.3.3　体や顔の動きから推論する手法 5.4　まとめ 第6章　現代のCV基盤技術 6.1　画像認識と機械学習 　6.1.1　顔検出 　6.1.2　姿勢推定 　6.1.3　局所特徴量 6.2　深層学習とCV 　6.2.1　データセットとコンペティション 　6.2.2　ニューラルネットワーク 　6.2.3　CNN 6.3　高次特徴量と潜在空間 　6.3.1　end-to-endとpretrainによる転移学習 　6.3.2　中間特徴量とアテンション 　6.3.3　エンコーダ・デコーダと潜在空間への埋込み表現 　6.3.4　時系列モデル 6.4　CNNによる画像処理 　6.4.1　教師なし学習 　6.4.2　大規模データセットの作成 　6.4.3　潜在空間の利用 　6.4.4　画質の改善への応用 6.5　まとめ 第7章　CVをとりまく環境 7.1　オープンソースソフトウェア 　7.1.1　CVライブラリ 　7.1.2　深層学習フレームワーク 7.2　CVのビジネス事例 　7.2.1　顔検出 　7.2.2　顔認証 　7.2.3　一般物体認識 　7.2.4　物体検出/追跡 　7.2.5　姿勢推定 　7.2.6　拡張現実感 　7.2.7　画像生成 　7.2.8　クラウドサービス 7.3　まとめ 引用・参考文献 索引