画像処理エンジニア検定エキスパートとは?

**公益財団法人 CG-ARTS 協会** が主催する、画像処理・コンピュータビジョンの **理論と実装の両面** を測る検定。古典的画像処理(フィルタ・周波数解析)から DL ベース CV(CNN ・ U-Net ・ YOLO)まで広範に出題されます。

ベーシックとエキスパートの違いは?

**ベーシック** は基本的な画像処理(色・濃度変換・簡単なフィルタ)が中心、**エキスパート** はその上位で **周波数解析・機械学習・ DL ・ 3 次元視覚** まで含みます。エキスパートが画像 AI エンジニアの専門性証明として位置付けられます。

G 検定・ E 資格と何が違う?

G 検定 / E 資格は AI 全般を扱うのに対し、**画像処理エンジニア検定は画像・ CV に特化** しています。**古典手法(フィルタ・周波数・ SIFT ・ HOG)の比重が高い** のが他の AI 検定と最も異なる点です。

学習時間の目安は?

**100 〜 150 時間** が中央値。公式テキスト『ディジタル画像処理』(CG-ARTS 編著)を 1 周し、過去問演習で出題傾向を体感するのが王道です。

どんな職種で評価されますか?

**自動運転・医用画像・産業検査・ AR/VR ・監視カメラ・生成 AI** など、画像 AI が事業の中核となる企業で評価が高い検定です。

Related Certification

画像処理エンジニア検定エキスパート(CG-ARTS)

Q: 画像処理エンジニア検定 エキスパートとは?

**公益財団法人 CG-ARTS 協会** が主催する、画像処理 ・ コンピュータビジョンの **理論と実装の両面** を測る検定。古典的画像処理(フィルタ ・ 周波数解析)から DL ベース CV(CNN ・ U-Net ・ YOLO)まで広範に出題されます。

Q: ベーシックとエキスパートの違いは?

**ベーシック** は基本的な画像処理(色 ・ 濃度変換 ・ 簡単なフィルタ)が中心、**エキスパート** はその上位で **周波数解析 ・ 機械学習 ・ DL ・ 3 次元視覚** まで含みます。エキスパートが画像 AI エンジニアの専門性証明として位置付けられます。

Q: G 検定 ・ E 資格と何が違う?

G 検定 / E 資格は AI 全般を扱うのに対し、**画像処理エンジニア検定は画像 ・ CV に特化** しています。**古典手法(フィルタ ・ 周波数 ・ SIFT ・ HOG)の比重が高い** のが他の AI 検定と最も異なる点です。

Q: どんな職種で評価されますか?

**自動運転 ・ 医用画像 ・ 産業検査 ・ AR/VR ・ 監視カメラ ・ 生成 AI** など、画像 AI が事業の中核となる企業で評価が高い検定です。

**公益財団法人 CG-ARTS 協会** が主催する、画像処理・コンピュータビジョンの **理論と実装の両面** を測る検定。**ベーシック(基本)** の上位に位置し、フィルタ・周波数解析・パターン認識・機械学習・深層学習(CNN ・ Transformer)・ 3 次元視覚など、現代の画像処理に必要な広範な知識を扱います。

Overview

どんな検定?

画像処理エンジニア / コンピュータビジョンエンジニアの **専門性証明** として位置付けられる検定。**自動運転・医用画像・産業検査・ AR/VR ・監視カメラ** など、画像 AI が事業の中核となる企業で評価が高い試験です。

試験は **マークシート方式 / 80 分 / 計算・記述含む選択式 / 合格 70 点(参考) / 合格率 30 〜 40%**。古典手法と DL ベース手法の両方が出題されるのが特徴で、両軸での理解が必要です。

Topics

主な出題範囲

画像処理基礎

標本化 / 量子化 / 色空間 / ヒストグラム平坦化。

空間フィルタ

ガウシアン / メディアン / Sobel / Canny エッジ。

周波数解析

フーリエ変換 / DCT / ウェーブレット。

幾何変換・復元

アフィン / ホモグラフィ / バイキュービック / Wiener。

特徴抽出・認識

SIFT / HOG / BoF / SVM / AdaBoost。

DL ベース CV

CNN / ResNet / U-Net / YOLO / Transformer / Vision Transformer。

3 次元視覚

ステレオ / SfM / オプティカルフロー / NeRF。

応用領域

自動運転・医用画像・産業検査・AR/VR・生成 AI。

Strategy

対策の方針

公式テキストを 1 周: 『ディジタル画像処理』(CG-ARTS 編著)が事実上のリファレンス。
古典手法を手で 1 度動かす: 3×3 や 5×5 程度の畳み込みは試験中に手計算する場面がある。本サイトの[画像処理教科書](/certs/image-processing/textbook)で体系学習。
DL ベース手法も押さえる: ResNet ・ U-Net ・ YOLO などの代表モデルは構造を概念図で説明できるレベルまで。
3 次元視覚 + 動画: ステレオ・オプティカルフロー・ SfM の基礎を整理。
過去問演習: CG-ARTS の過去問と本サイトの[演習問題](/certs/image-processing/quiz)で出題傾向を体感。

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本サイトでは画像処理エンジニア検定エキスパート対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。古典的画像処理から DL ベース CV、3 次元視覚まで、合格に必要な範囲を体系的に学べます。

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Compare

G 検定 / 画像処理エンジニア / E 資格の比較

	G 検定	画像処理(エキ)	E 資格
主眼	AI 全般・倫理	画像処理・ CV 専門	DL 全般・数学+実装
古典手法	浅い	深い(フィルタ・周波数)	中
DL 比重	中	中(増加傾向)	非常に高い
向く人	AI 概観・企画	画像 AI 開発者	ML エンジニア

FAQ

よくある質問

Q. 画像処理エンジニア検定エキスパートとは?: A. **公益財団法人 CG-ARTS 協会** が主催する、画像処理・コンピュータビジョンの **理論と実装の両面** を測る検定。古典的画像処理(フィルタ・周波数解析)から DL ベース CV(CNN ・ U-Net ・ YOLO)まで広範に出題されます。
Q. ベーシックとエキスパートの違いは?: A. **ベーシック** は基本的な画像処理(色・濃度変換・簡単なフィルタ)が中心、**エキスパート** はその上位で **周波数解析・機械学習・ DL ・ 3 次元視覚** まで含みます。エキスパートが画像 AI エンジニアの専門性証明として位置付けられます。
Q. G 検定・ E 資格と何が違う?: A. G 検定 / E 資格は AI 全般を扱うのに対し、**画像処理エンジニア検定は画像・ CV に特化** しています。**古典手法(フィルタ・周波数・ SIFT ・ HOG)の比重が高い** のが他の AI 検定と最も異なる点です。
Q. 学習時間の目安は?: A. **100 〜 150 時間** が中央値。公式テキスト『ディジタル画像処理』(CG-ARTS 編著)を 1 周し、過去問演習で出題傾向を体感するのが王道です。
Q. どんな職種で評価されますか?: A. **自動運転・医用画像・産業検査・ AR/VR ・監視カメラ・生成 AI** など、画像 AI が事業の中核となる企業で評価が高い検定です。