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画像処理エンジニア検定の本選びでは、問題集から始めるか、理論のテキストも読むかで迷う方が多いですよね。ベーシックとエキスパートでは、身につけたい知識の深さも変わってきます。
ここでは、試験形式の問題に取り組める公式問題集2冊と、画像処理のしくみを学べるテキスト3冊を紹介します。演習と理論、それぞれの役割を押さえると、教材を選ぶときの迷いも減るでしょう。
価格は税込の希望小売価格を目安に記載しています。実際の販売価格は時期や店舗によって変わりますので、購入時に確認してください。
全体像
| 本 | 主な対象・内容 | 参考価格 |
|---|---|---|
 画像処理エンジニア検定ベーシック公式問題集［第五版］ | ベーシックの問題3回分 | 2,200円 |
 画像処理エンジニア検定エキスパート公式問題集［第五版］ | エキスパートの問題4回分 | 2,860円 |
 ディジタル画像処理［改訂第二版］ | 理論・手法・応用を体系的に学習 | 4,290円 |
 改訂第3版 図解でわかるはじめてのデジタル画像処理 | 図解中心の基礎とAI関連の内容 | 2,860円 |
 画像処理と画像認識 – AI時代の画像処理入門 – | 信号処理から画像認識まで | 3,410円 |
公式問題集なら、試験形式の問題を練習できます。用語や手法の意味を整理するときはテキストが役立ちます。演習で答えに迷った項目を本で読み直せば、知識をつなげやすくなります。
ベーシック版には問題が3回分、エキスパート版には4回分収録されています。エキスパートでは理論を扱う本も併せて読むと、正解を覚えるだけで終わりにくくなるでしょう。
ベーシック問題集
『画像処理エンジニア検定ベーシック公式問題集［第五版］』は、ベーシック受験者向けの公式問題集です。2025年2月7日発行で、過去の出題問題などを再編した3回分が収録されています。
問題はB5判83ページで、フルカラー。解答と解説はモノクロの別冊18ページにまとまっています。問題を解いてから答えを確かめる流れを作りやすい構成ですね。
希望小売価格は税込2,200円。試験形式に沿った演習を重ねたい人におすすめです。用語や処理の意味をうまく説明できない場合は、基礎を扱うテキストも併用すると理解を補えます。
エキスパート問題集
『画像処理エンジニア検定エキスパート公式問題集［第五版］』は、エキスパート向けの問題を4回分収録。2025年2月14日発行で、過去に出題された問題などを再編しています。
問題はB5判143ページで、フルカラー。解答・解説は別冊28ページです。解き終えたら正答に加えて考え方も確認できます。ベーシック版より1回分多く、実戦形式の演習を重ねたい人におすすめです。
希望小売価格は税込2,860円です。演習の軸にしやすい一冊ですが、解説を読んでも理論が曖昧な分野は残るもの。フィルタや変換への理解を広げるテキストも合わせると、対策を進めやすくなります。
ディジタル画像処理
『ディジタル画像処理［改訂第二版］』は、エキスパートに対応した体系的なテキストです。画像処理の基礎理論から手法、アルゴリズム、応用事例まで、幅広く学べます。
B5判、フルカラー480ページ。サンプル画像を多く使った解説が特徴です。文章を追うだけでは違いが分かりにくい処理も、画像の変化と一緒に見ると理解を深めやすいでしょう。
改訂第二版で、2024年8月26日発行の第三刷があります。希望小売価格は税込4,290円。情報量が多く、エキスパートの理論をしっかり固めたい人におすすめです。気になる分野を行き来しながら読めます。
図解でつかむ基礎
『改訂第3版 図解でわかるはじめてのデジタル画像処理』は、画像処理を初めて学ぶ人向けの入門書です。2026年1月28日発売、A5判296ページ。社会人の学び直しにも役立つ内容です。
画像のデジタル化や色、フィルタ、濃度変換に加え、周波数領域の処理や画像圧縮も扱います。図解で基礎から説明するので、専門用語を見たときに処理をイメージしやすいでしょう。
AI画像認識、ディープラーニング、画像生成AIにも触れています。希望小売価格は税込2,860円。画像処理の基礎知識を一から学びたい人や、AIを学ぶ前に基本を整理したい人におすすめです。
AIと画像認識
『画像処理と画像認識 – AI時代の画像処理入門 –』は、画像処理から認識までを学べる本です。信号処理、画像処理手法、画像計測、グラフィックス、画像認識を扱い、B5判206ページで構成されています。
フーリエ変換などの直交変換やフィルタ処理、画像圧縮の理論に加え、機械学習や深層学習を含む画像認識の基礎も扱います。数式とAIの話題をまとめて押さえたい人におすすめです。
2022年10月26日発行で、希望小売価格は税込3,410円。OpenCVなどのライブラリを使う人に必要な理論的基礎も扱っています。実装経験がある人にも、処理の背景を学ぶ本としておすすめです。
画像を数値で見る
デジタル画像は、画素ごとの値が集まってできています。画像のデジタル化や色の表現を学ぶと、見た目の変化を、どの値をどう変えたのかという処理の視点で捉えられます。
フィルタで見るのは、画像の一部や全体にどんな変化が生じるかです。明るさや濃度の調整と周波数領域の処理では、対象となる性質が異なります。
画像圧縮は、ファイル容量を小さくする仕組みと画像情報の表し方を扱う分野です。こうした処理の流れに用語を置いてみると、覚えた知識がつながってきます。
手法のつながり
画像処理では、手法の名前を覚えることに加えて、どの場面で何をするか説明できることが大切です。入力画像、処理の目的、出力の変化を結び付けると、似た用語も見分けやすくなります。
たとえばフィルタ処理なら、画像のどんな特徴に働きかけるのかを考えます。周波数領域の処理と比べると、空間上で画像を扱う方法との違いも整理しやすいですね。
エキスパートでは、理論・アルゴリズム・応用事例を関連付けて覚えることも重要です。問題集に出た用語をテキストの図やサンプル画像で確かめ、処理の意味まで理解すれば、得点につながる知識が残ります。
結論
ベーシックの試験対策を一冊から始めるなら、税込2,200円の第五版公式問題集がおすすめです。エキスパートは税込2,860円の公式問題集で演習し、理論も固めるなら『ディジタル画像処理』を加えるのが堅実でしょう。
初学者には図解中心の『改訂第3版 図解でわかるはじめてのデジタル画像処理』、理論と認識をまとめて学ぶ人には『画像処理と画像認識 – AI時代の画像処理入門 –』がおすすめです。今の課題に合う一冊から始めてください。
価格は希望小売価格を目安にしつつ、購入時の販売価格も確認しましょう。問題演習で理解が止まったらテキストを足し、すでに知識があるなら公式問題集を優先する。この進め方なら、教材を増やしすぎず対策できます。
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