第1章　はじめに
1.1　コンピュータビジョンとは？
1.2　コンピュータビジョンの歴史
1.3　本書の概要
1.4　シラバスの例
1.5　本書の記法
1.6　さらに学ぶために

第2章　画像生成
2.1　幾何プリミティブと幾何変換
2.2　測光学的な画像生成過程
2.3　デジタルカメラ
2.4　さらに学ぶために
2.5　演習

第3章　画像処理
3.1　点演算子
3.2　線形フィルタリング
3.3　その他の近傍演算
3.4　フーリエ変換
3.5　ピラミッドとウェーブレット
3.6　幾何変換
3.7　大域的最適化
3.8　さらに学ぶために
3.9　演習

第4章　特徴検出とマッチング
4.1　点とパッチ
4.2　エッジ
4.3　直線
4.4　さらに学ぶために
4.5　演習

第5章　領域分割
5.1　動的輪郭
5.2　分割と併合
5.3　平均値シフト法と最頻値検出
5.4　正規化カット
5.5　グラフカットとエネルギーに基づく手法
5.6　さらに学ぶために
5.7　演習

第6章　特徴に基づく位置合わせ
6.1　特徴に基づく2次元と3次元の位置合わせ
6.2　姿勢推定
6.3　幾何学的カメラ校正
6.4　さらに学ぶために
6.5　演習

第7章　運動からの形状復元
7.1　三角測量の原理
7.2　2フレームからの形状復元
7.3　因子分解法
7.4　バンドル調整
7.5　制約付きSfM
7.6　さらに学ぶために
7.7　演習

第8章　密な運動推定
8.1　並進の位置合わせ
8.2　パラメトリック運動
8.3　スプラインに基づく運動モデル
8.4　オプティカルフロー
8.5　レイヤー状の運動
8.6　さらに学ぶために
8.7　演習

第9章　画像の貼り合わせ
9.1　運動モデル
9.2　大域的な位置合わせ
9.3　合成
9.4　さらに学ぶために
9.5　演習

第10章　コンピュテーショナルフォトグラフィ
10.1　フォトメトリック校正
10.2　ハイダイナミックレンジ画像
10.3　超解像とボケ除去
10.4　画像のマッチングと合成
10.5　テクスチャの解析と合成
10.6　さらに学ぶために
10.7　演習

第11章　ステレオ対応
11.1　エピポーラ幾何
11.2　疎な対応付け
11.3　密な対応付け
11.4　局所的な手法
11.5　大域的最適化
11.6　多視点ステレオ
11.7　さらに学ぶために
11.8　演習

第12章　3次元復元
12.1　Xからの形状復元
12.2　能動的距離計測
12.3　表面の表現
12.4　点による表現
12.5　ボリューム表現
12.6　モデルベースの再構成
12.7　テクスチャマップとアルベドの復元
12.8　さらに学ぶために
12.9　演習

第13章　イメージベーストレンダリング
13.1　視点補間
13.2　レイヤードデプスイメージ
13.3　光線空間とルミグラフ
13.4　環境マット
13.5　ビデオベースのレンダリング
13.6　さらに学ぶために
13.7　演習

第14章　認識
14.1　物体検出
14.2　顔認識
14.3　特定物体認識
14.4　カテゴリ認識
14.5　文脈とシーン理解
14.6　認識データベースとテストセット
14.7　さらに学ぶために
14.8　演習

第15章　おわりに

付録A　線形代数と数値計算手法
A.1　行列分解
A.2　線形最小二乗法
A.3　非線形最小二乗法
A.4　直接的疎行列手法
A.5　反復的手法

付録B　ベイズモデリングと推論
B.1　推定理論
B.2　最尤推定と最小二乗法
B.3　ロバスト統計
B.4　事前モデルとベイズ推論
B.5　マルコフ確率場
B.6　不確実性推定（誤差解析）

付録C　副教材
C.1　データセット
C.2　ソフトウェア
C.3　スライドと講義
C.4　参考文献

付録D　日本語版補遺
D.1　日本語の参考文献
D.2　日本における情報源
D.3　世界的な情報源