熱と流れを計測する可視化技術とディジタル画像計測技術を融合した可視化情報計測は理工学から医学・農学まで広い分野に関連する技術で、近年大いに注目されている。
本書は、オプティカルフロー、３次元画像計測、カラー画像計測、ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの画像計測への応用などについて、基本原理からいろいろな手法の問題点、ノウハウまでを具体的に解説している。
本書に添付のＣＤ－ＲＯＭプログラムを使って２次元速度ベクトル分布計測と新たな計測アルゴリズム開発も可能になると思われる。

第1章 可視化情報計測とは
1.1 可視化と画像処理の融合
1.2 本書の歴史的背景
1.3 本書の目的と構成
第2章 2次元速度情報の計測
2.1 個々の粒子を追跡する方法
2.1.1 流跡線解析法と多時刻粒子追跡法
2.1.2 流跡線の解析
2.1.3 多時刻で粒子を追跡する解析
2.1.4 2値画像相関法
2.1.5 多重露光法
2.2 濃度パターンの対応付けによる方法
2.2.1 相関法
2.2.2 輝度差累積法
2.2.3 時空間微分法
2.2.4 フーリエ変換法
第3章 3次元速度情報の計測
3.1 ステレオ写真法による粒子追跡
3.1.1 ステレオ写真法におけるカメラの使用法
3.1.2 粒子像の空間的対応付け
3.1.3 粒子の時間的対応付けアルゴリズム　その1
3.1.4 粒子の時間的対応付けアルゴリズム　その2
3.1.5 バネモデルによる粒子追跡法
3.2 その他の方法
3.2.1 色スペクトル法
3.2.2 時空間相関法
3.2.3 相関ステレオ写真法
第4章 温度情報の計測
4.1 感温液晶法
4.1.1 色フィルタ法
4.1.2 カラー画像処理法
4.1.3 3次元温度･速度計測
4.2 蛍光法(LIF法)
第5章 ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの応用
5.1 ニューラルネットワークの基礎
5.1.1 ニューロンモデル
5.1.2 バックプロパゲーション法
5.1.3 ポップフィールド･ネットワーク
5.2 ニューラルネットワークの応用例
5.2.1 流跡線の方向判別
5.2.2 過誤ベクトルの判定
5.2.3 感温液晶法の色･温度変換特性
5.3 遺伝的アルゴリズムの基礎
5.3.1 遺伝的アルゴリズムとは
5.3.2 遺伝子配列とコード化
5.3.3 適応度関数
5.3.4 遺伝的操作
5.3.5 最適化問題への適用
5.4 遺伝的アルゴリズムの応用例
5.4.1 トレーサ粒子の時間対応付け
5.4.2 過誤ベクトルの判定
第6章 可視化情報計測の展望
付録1 計測システムとトレーサ
付銀2 高次項を含む時空間微分法とその解法
付録3 2次元画像データのフーリエ変換
付属CD-ROMの利用法と注意
索引