画像処理エンジニア検定とは？受験資格・科目・合格率・難易度・合格基準等を解説
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画像処理エンジニア検定とは？
画像処理エンジニア検定は、画像処理分野の開発、設計に必要な知識の習得を評価する検定で、CG-ARTS検定のひとつです。
画像処理エンジニア検定は、エキスパート、ベーシックの2グレードあります。
画像処理エンジニア検定の受験資格は？
画像処理エンジニア検定に受験資格はありません。
画像処理エンジニア検定の概要
科目・出題範囲
画像処理エンジニア検定の出題範囲は以下となります。
■エキスパート
| ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間 | ディジタルカメラの構成 画像生成の幾何学的モデル 撮影パラメータ 画像のディジタル化 カラー画像 画像の性質を表す諸量 人間の視覚 表色系と色空間 |
画素ごとの濃淡変換と領域に基づく濃淡変換 |
明るさ・コントラストの変換 特殊な効果 カラー画像の変換 複数の画像の利用 空間フィルタリング 平滑化 エッジ抽出 鮮鋭化 エッジを保存した平滑化 |
周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成 |
画像のフーリエ変換 周波数フィルタリング ローパスフィルタ，ハイパスフィルタ，バンドパスフィルタ 高域強調フィルタ ぼけ・ぶれ画像の復元 さまざまな画像復元・生成 コンピュテーショナルフォトグラフィ |
| 幾何学的変換 | 線形変換 同次座標とアフィン変換・射影変換 画像の再標本化と補間 イメージモザイキング |
| 2値画像処理と領域処理 | 2値化 2値画像の基本処理と計測 線画像のベクトル化 領域処理のための特徴量 領域分割処理 |
| パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識、深層学習による画像認識と生成 | テンプレートマッチングによるパターンの検出 エッジ情報とヒストグラムによるパターン検出 特徴点検出 特徴点の記述とマッチング 図形要素検出 顕著性マップ パターン認識の基本的なアプローチ 機械学習の概要 教師なし学習とクラスタリング 教師あり学習 機械学習による画像認識の応用例 ニューラルネットワーク 深層学習 CNNによる画像認識と画像生成 |
| 動画像処理、画像からの3次元復元、光学的解析 | 差分画像を用いた移動物体検出 オプティカルフロー 物体追跡 画像と空間の幾何学的関係 カメラキャリブレーション ステレオビジョン アクティブステレオ モーション推定と3次元復元 光学的解析 放射量 反射 反射成分の分離 形状の復元 反射特性の復元 照明環境の復元 形状・反射特性・照明環境すべての復元 |
| 画像符号化 | 2値画像の符号化 グレースケール画像の符号化 カラー画像と動画像の符号化方式 |
| 知的財産権 | 知的財産権 |
■ベーシック
| ディジタルカメラモデル | ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル 座標系とモデリング ビジュアル情報処理の幾何学的モデル ビジュアル情報処理の光学的モデル ディジタル画像 画像処理の分類と役割 |
| 画像の濃淡変換とフィルタリング処理 | 画像の性質を表す諸量 画素ごとの濃淡変換 領域に基づく濃淡変換（空間フィルタリング） そのほかの処理 |
| 画像の解析 | 2値画像処理 領域分割処理 動画像処理 |
| パターン・特徴の検出とパターン認識 | 特徴点による画像間のマッチング 図形の検出 パターンの検出 パターン認識 ニューラルネットと深層学習 |
| シーンの復元 | 画像と空間の幾何学的関係と3次元復元 光学的なシーン復元 |
| システムと規格 | CGと画像処理の融合 ビジュアル情報処理用システム ビジュアル情報処理用ソフトウェア リアルタイム3次元CGシステム 入出力装置 画像ファイル形式と記録方式 |
| 関連知識 | 知覚 知的財産権と情報セキュリティ ビジュアル情報処理の歴史と応用 |
出題形式
画像処理エンジニア検定の出題形式は、マークシートです。
試験時間
画像処理エンジニア検定の試験時間は、エキスパートが80分、ベーシックが60分です。
合格基準（合格ライン）
画像処理エンジニア検定の合格基準は、100点満点中70点以上で、難易度により多少変動します。
受験料
画像処理エンジニア検定の受験料は、エキスパートが6700円（税込）、ベーシックが5600円（税込）です。
試験会場
画像処理エンジニア検定の試験会場は、札幌市、仙台市、宇都宮市、川崎市、千葉市、東京23区内、横浜市、静岡市、名古屋市、金沢市、京都市、大阪市、姫路市、広島市、松山市、福岡市、那覇市の17会場です。
画像処理エンジニア検定の免除制度
画像処理エンジニア検定に免除制度はありません。
画像処理エンジニア検定の日程
画像処理エンジニア検定は、前期と後期の年2回実施されます。
申込み期間
画像処理エンジニア検定の申込み期間は、例年4月上旬～6月上旬、9月上旬～10月下旬です。
試験日
画像処理エンジニア検定の試験日は、例年7月上旬、11月下旬です。
合格発表日
画像処理エンジニア検定の合格発表日は、検定日より約30日後です。
画像処理エンジニア検定の合格率・受験者数
| エキスパート | ベーシック | ||||
| 合格率 | 受験者数 | 合格率 | 受験者数 | ||
| 2023年 | 後期 | ||||
| 前期 | 42.7% | 509人 | 69.4% | 522人 | |
| 2022年 | 後期 | 32.3% | 644人 | 66.4% | 636人 |
| 前期 | 38.6% | 601人 | 62.3% | 696人 | |
| 2021年 | 後期 | 22.2% | 684人 | 68.3% | 724人 |
| 前期 | 32.6% | 524人 | 66.5% | 510人 | |
| 2020年 | 後期 | 42.83% | 557人 | 68.95% | 677人 |
| 前期 | – | – | – | – | |
| 2019年 | 後期 | 32.60% | 484人 | 67.90% | 602人 |
| 前期 | 45.40% | 412人 | 61.20% | 402人 | |
| 2018年 | 後期 | 40.4% | 415人 | 68.3% | 426人 |
| 前期 | 31.8% | 411人 | 63.9% | 346人 | |
画像処理エンジニア検定の難易度は？
画像処理エンジニア検定の合格率は、エキスパートが30～40％前後、ベーシックが60～70％程度となっており、エキスパートの難易度は少し高め、ベーシックの難易度は低めです。
すでに実務や趣味で実践している方であれば、より難易度は下がるでしょう。
画像処理エンジニア検定の勉強法・対策方法は？
画像処理エンジニア検定の学習を始めるにあたり、まずは公式の参考書を読むことから始めましょう。
参考書はベーシックとエキスパートそれぞれに対応したものがあり、基本的な知識を理解するためには「ディジタル画像処理」や「ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門」があります。これらの参考書を用いて、基礎知識を身につけることが重要です。
基礎知識が身についたら、次に問題演習に移ります。具体的には、「画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集 」を用いて、問題を解く練習を行います。この問題集では、ベーシックとエキスパートの両方の問題を3回分解くことができ、解説も詳しく載っているため、知識の定着とアウトプットをしっかり行うことができます。
さらに、CG-ARTSの公式サイトでは過去分の試験問題が公開されており、これらを解くことで試験の傾向を掴むことができます。過去問題を解くことは、試験対策の一部として非常に有効です。
また、実際にプログラミングを行いながら学習を進めることも推奨されています。具体的には、「OpenCV-Pythonチュートリアル」を用いて、コードを動かしながら学習を進めることが有効です。これにより、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。
などがあります。
これらの方法を取り入れながら、効果的かつ継続的に学習を進めることで、試験に備えることができます。
画像処理エンジニア検定の対策におすすめのテキスト・参考書
画像処理エンジニア検定実施団体
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