画像処理エンジニア検定｜画像処理技術者を目指すなら

・画像処理関連業界の現場への就職や転職に向けたアピールとなる資格である。

・すでに関連業界の現場で働いている方にとっては現状からのスキルアップや守備範囲の拡大のいい機会となる資格である。

・画像処理技術を目指すには関連の学校で学ぶ方法もあるが、資格取得という形で知識を系統立ててしかも段階的に学べるのは『画像処理エンジニア検定』ならではである。

・CGクリエーターやCGエンジニアといった関連資格取得の足掛かりとなる資格でもある。

・勉強そのものは独学でしかも短期間で習得可能である。

・合格することで仕事へのモチベーションアップになり自信につながる。

• 受験資格　どなたでも
• 出題範囲　下記記載
• 試験機会　年２回（7月・11月）
• 試験時間　ベーシック 60分・エキスパート80分
• 出題形式　マークシート10問
• 合格基準　70点前後（100点満点）
• 合 格 率　ベーシック 60〜70%・エキスパート20〜40％

• ディジタルカメラモデル
  • ディジタルカメラモデルとビジュアル画像処理の原理を対応づけて理解する知識
• 画像の濃淡変換とフィルタリング処理
  • 画像の濃淡変換に関する各種処理技術についての基礎的な知識
• 画像の解析
  • 画像から情報を抽出するための主要な方法についての基礎的な知識
• パターン・特徴の検出とパターン認識
  • 画像から特定のパターンや特徴を検出する方法や、対象物をあらかじめ認識し、新たな画像を識別するパターン認識についての基礎的な知識
• シーンの復元
  • 撮影された画像から３次元シーンを復元する処理についての基礎的な知識
• システムと規格
  • 一般的なコンピュータシステム、ビジュアル情報処理、CG専用システム、周辺機器の基礎的な知識
• 関連知識
  • 知覚、知的財産権、情報セキュリティなどについての基礎的な知識

• ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間
  • 画像情報を入力する際の、撮影装置の幾何学的モデルと、撮影パラメータ、光学情報のディジタル化、カラー画像を撮影するための方法などについての知識
  • 画像の統計量とそれ以外の特性、人間の視覚特性、色彩を定量的に表す方法、色空間などについての知識
• 画素ごとの濃淡変換と領域に基づく濃淡変換
  • 明るさやコントラストの変換、カラー情報の交換など画像を画素ごとに変換できることについての知識
  • 平準化、エッジ抽出、鮮鋭化、モザイク処理などの空間フィルタリングについての知識
• 周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成
  • 周波数領域での画像の処理、画像を復元・生成することなどについての知識
• 幾何学的変換
  • 画像の線形変換や幾何学的変換、応用としてのイメージモザイキングなどについての知識
• ２値画像処理と領域処理
  • ２知画像処理や画像の領域特徴量を利用する領域分割処理についての知識
• パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識
  • パターン・図形・特徴の検出とマッチングやパターン認識の原理、パターン認識のための特徴選択などについての知識
• 動画像処理、画像からの３次元復元、光学的解析
  • 動画像に対する各種処理や３次元空間情報を取得する手法、光学的解析についての知識
• 画像符号化
  • 画像の圧縮や符号化などについての知識
• 知的財産権
  • 知的財産権についての基本的な知識

詳しい内容と試験の申し込みは

CG-ARTS をご覧ください。

1. 項目ごとにTEXTの読み込み。
2. 問題を解く。
3. 不正解の問題にチェックする・確認。
4. ①〜③を繰り返して最後までやる。
5. 全体を３回繰り返す。
6. 試験前に最終チェックする。