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授業科目名
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担当教員
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画像情報処理及び実習
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坂井 一雄
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| 273755 | 2 | G | 3 | 後期 | 金 | IV |
| ［概要］ | ||||||
| 画像情報処理は今日、産業のほとんどの分野で必要な技術・工学の一つである。この講義では画像の入出力から、さまざまな変換処理、特徴抽出、画像分割、そして画像認識まで、画像処理の基本的技術及びその背景にある理論を学ぶ。また、実際に画像処理アルゴリズムを実装し理解を深める。また、毎回の講義の冒頭で前回の講義に関連した小テストを実施する。Gコースのカリキュラム > |
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| ［具体的な達成目標］ | ||||||
| 画像処理のプロセスと応用及び基本的な画像処理アルゴリズムを理解することを目的とする。理解を深めるためにいくつかのアルゴリズムについてはC言語で実装し、処理の効果を確認するとともに、画像処理プログラムを書く基礎的スキルを身に着ける。 | ||||||
| ［必要知識・準備］ | ||||||
| 情報理論、信号処理を先修しておくことが望ましい。また基礎代数や基礎解析などの数学的知識を使用する。さらにC言語のプログラミングをマスターしていることを要する。 | ||||||
| ［評価方法・評価基準］ | ||||||
| 小テスト20点、実習課題レポート20点、中間試験30点、期末試験30点で総合評価する。 | ||||||
| ［教科書］ | ||||||
| ［参考書］ | ||||||
| ［講義項目］ | ||||||
| １．画像の入出力１：ディジタル画像について ２．画像生成モデル ３．画像の性質と撮影パラメータ ４．画素ごとの濃淡変換 ５．領域に基づく濃淡変換（空間フィルタ） ６．周波数領域におけるフィルタリング ７．中間試験 ８．画像の復元と再構成 ９．画像の幾何学的変換 １０．2値画像処理 １１．領域処理 １２．パターンと図形の検出 １３．パターン認識 １４．動画像処理 １５．期末試験 |
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| ［教育方法］ | ||||||
| 講義においてはアルゴリズムを理解させることを主にし、板書を使用するので、ノートを取ることを求める。 アルゴリズムの例をデモするとともに、いくつかのアルゴリズムの実装をレポートして課し、その面白さを体験してもらう。 | ||||||
| ［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］ | ||||||
| １）情報処理技術者としての基礎的素養及び基礎的スキル：ディジタル画像とは何かを理解する ２）マルチメディアコンテンツを開発処理する基礎的技術：画像コンテンツの変換処理と応用について理解する ３）人間の知性・感性を知り応用するための知性・感性情報工学における基礎的技術：画像認識の方法について理解する |
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| ［その他］ | ||||||
| (未登録) | ||||||