画像処理エンジニア検定の試験対策として過去問はないのだろうかと探していませんか?
そのような方向けに、画像処理エンジニア検定の過去問を集めました。この記事を読めば、過去の試験問題をダウンロードできます。
画像処理エンジニア検定の過去問題を探している方はご利用ください。
【はじめに】画像処理エンジニア検定とは
画像処理エンジニア検定とは、画像処理分野の開発、設計に必要な知識を習得しているか、評価する検定です。
公益財団法人画像情報教育振興協会(CG-ARTS)のCG-ARTS検定の中に含まれる検定で、2つのレベルが用意されています。
- ベーシック:画像処理に関する基礎知識を習得していることを証明する
- エキスパート:画像処理に関する専門知識を習得して応用活用できることを証明する
この資格を取得すれば、スキルアップができたり、就職・転職を有利に進められたりします。
画像処理エンジニア検定の試験概要
| 試験日程 | 前期:7月
後期:11月 |
| 試験申込期間 | 前期:4~6月
後期:9~10月 |
| 受験料(税込) | ベーシック:5,600円
エキスパート:6,700円 |
| 試験詳細 | マーク形式 |
| 受験資格 | 制限なし |
| 合格基準点 | 70点/100点満点 |
| 申し込み方法 | Webサイトより申し込み |
画像処理エンジニア検定について詳しく知りたい方は、下記の記事を読んでみてください
画像処理エンジニア検定の試験内容
画像処理エンジニア検定の試験内容は、「ベーシック」「エキスパート」によって変わります。
効率良く勉強するためにも、どのような分野が試験範囲になるのかを覚えておきましょう。
| 画像処理エンジニア検定 ベーシック | 画像処理エンジニア検定 エキスパート |
|
|
画像処理エンジニア検定の過去問ダウンロードリンク
画像処理エンジニア検定の試験問題を解いてみたいという方は、CG-ART検定の公式ホームページ上で過去2回分の試験問題が公開されているためダウンロードしてみてください。以下に2025年9月現在最新までを更新しております。
【ベーシック】画像処理エンジニアの過去問
画像処理エンジニア検定ベーシックの過去問は、以下からダウンロードできます。
| 2025年前期 | 試験問題 | 解答 |
| 2024年後期 | 試験問題 | 解答 |
| 2023年後期 | 試験問題 | 解答 |
| 2023年前期 | 試験問題 | 解答 |
| 2022年後期 | 試験問題 | 解答 |
| 2022年前期 | 試験問題 | 解答 |
【エキスパート】画像処理エンジニアの過去問
画像処理エンジニア検定ベーシックの過去問は、以下からダウンロードできます。
| 2025年前期 | 試験問題 |
解答 |
| 2024年後期 | 試験問題 |
解答 |
| 2023年後期 | 試験問題 |
解答 |
| 2023年前期 | 試験問題 |
解答 |
| 2022年後期 | 試験問題 | 解答 |
| 2022年前期 | 試験問題 | 解答 |
画像処理エンジニア検定の公式問題集もおすすめ
出典元:『Amazon』
| 書籍名 | 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[改訂第五版] |
| 著者名 | 画像処理エンジニア検定問題集編集委員会 |
| 価格(税込) | 2,860円 |
画像処理エンジニア検定の過去問以外にも、問題を解きたい方は、「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」を購入してみてください。
この書籍は、画像処理エンジニア検定問題集編集委員会が監修しています。300人の専門家の協力により制作された書籍で、専門領域を体系的・網羅的に学習できます。
200ページ以上にも及ぶ、多く問題(エキスパート5回分、ベーシック3回目)が掲載されているため、過去問以外にも問題を解きたいという方におすすめです。
画像処理エンジニア検定の過去問を活用した勉強方法
画像処理エンジニア検定に関するセミナーなどはないため、基本的に独学で試験勉強していくことになります。
画像処理エンジニア検定の過去問をご紹介しましたが、闇雲に解答していくのではなく、効率の良い勉強方法で知識を身に付けていきましょう。
ここでは、画像処理エンジニア検定の過去問を活用した効率的な勉強方法をご紹介します。
- 公式テキストの目次を把握する
- 過去問題集を1年分見て出題傾向を確認する
- 公式テキストの各章の内容を理解する
- 公式テキストを速読する
- 最新の過去問1年分を解いてみる
- 試験本番として過去問を解いてみよう
①公式テキストの目次を把握する
試験対策では、重要なキーワードが書かれている、公式テキストの目次の把握からスタートしましょう。
なぜなら、目次に記載されているキーワードを中心に勉強すれば、理解を深めていくことができるからです。
②過去問題集を1年分見て出題傾向を確認する
次に、過去問題集を1年分見て、出題傾向を確認しておきましょう。
この段階ではまだ、過去問を解く必要はありません。大切なことは試験問題の傾向を把握しておくことです。
併せて試験問題を読み「このような感じで画像処理の問題が出題されるのか」と理解しておくことが大切です。
勉強時間に余裕がある場合は、過去問題集とテキストを交互に読んでみると良いでしょう。
③公式テキストの各章の内容を理解する
公式テキストの各章を段階的に理解していきましょう。
どの章からスタートするかは、毎年、試験問題で出題されている章から勉強しておきましょう。このような方法であれば、試験日までに勉強時間を割けないという方も効率的に勉強していけます。
④公式テキストを速読する
過去問題を読んだら、公式テキストを速読しましょう。
公式テキストの速読がおすすめの理由は、文章を速く読めるため、インプット量が増やせることです。
また、復習の回数が増えるため、一度覚えた内容を忘れにくくなります。
速読した後に内容をまとめるなどアウトプットすれば、知識が定着します。
⑤最新の過去問1年分を解いてみる
公式テキストの速読を終えたら、過去問1年分を解いてみましょう。
このとき、試験本番と同じように80分間のタイマーを設定して問題を解いていきます。合格ラインに到達していないからと落ち込む必要はありません。
大切なことは、わからなかった問題をテキストを読みながら解くことです。このような復習タイムを設けることで、画像処理の知識を確実に身に付けていきましょう。
⑥試験本番として過去問を解いてみよう
画像処理エンジニア検定の過去問を、試験本番として捉えて解いてみましょう。
画像処理エンジニアの合格点は、ベーシックもエキスパートも70点以上となっています。
そのため、過去問題で80点以上は取れるように何度も学習しておきましょう。
画像処理エンジニア検定の最新出題範囲
画像処理エンジニア検定のベーシックとエキスパートの出題範囲の違いからみると、ベーシックは「画像処理の基礎力を確認したい初心者や実務者向け」、エキスパートは「高度な理論や応用技術を習得し、研究開発や専門職で活かしたい人向け」と認識して、希望するキャリアプランにあったものを受験すると良いでしょう。
以下に、2025年9月時点最新の出題範囲を表にまとめました。過去問対策する際の参考にご活用ください。
画像処理エンジニア検定(ベーシック)の出題範囲
| 単元 | 出題範囲 |
|---|---|
| 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 | |
| ビジュアル情報処理システム | 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 |
画像処理エンジニア検定(エキスパート)の出題範囲
| 単元 | 出題範囲 |
|---|---|
| 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 | |
| 知的財産権 | 知的財産権 |
| 動画像処理/画像からの3次元復元/光学的解析とシーンの復元/画像符号化 | 差分画像を用いた移動体検出 |
| オプティカルフロー | |
| 物体追跡 | |
| 画像と空間の幾何的関係 | |
| 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 | |
| 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 |
画像処理エンジニア検定関連の書籍
画像処理エンジニア検定関連の書籍をお探しの方は、CG-ARTが出版している書籍を購入してみてください。
ディジタル画像処理
出典元:『Amazon』
| 書籍名 | ディジタル画像処理 |
| 発行日 | 2020年2月26日 |
| 発行所 | 公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS) |
| 価格(税込) |
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| 購入先 |
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画像処理の基礎、手法、アルゴリズムなど事例を踏まえて解説されているテキストです。
イメージ図が挿入されているため、画像処理の勉強が初学者の方でも理解できるように工夫されています。
※画像処理エンジニア検定エキスパート向け
ビジュアル情報処理
出典元:『Amazon』
| 書籍名 | ビジュアル情報処理 |
| 発行日 | 2020年7月30日 |
| 発行所 | 公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS) |
| 価格(税込) |
|
| 購入先 |
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別々に取り扱われてきたCGと画像処理の基礎をまとめて紹介しているテキストです。
図解や注釈が入っているため、初学者の方でも理解できるように工夫されています。
※画像処理エンジニア検定ベーシック向け
画像処理エンジニア検定の過去問題集 まとめ
今回は、画像処理エンジニア検定の過去問をご紹介しました。
公式ホームページにも、過去2年分の試験問題と解答が公開されています。また、インターネット上でも過去問題が入手できることもあるため探してみて試験対策に問題を解いてみてください。
また、この記事では、画像処理エンジニア検定の過去問を活用した勉強方法をご紹介しました。
この勉強方法であれば、効率的に画像処理の知識を習得できるようになるでしょう。
そのため、この記事を読みながら、画像処理エンジニアの試験勉強に取り組んでみてください。


