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授業科目名
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担当教官
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画像情報処理演習
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坂井 一雄／盛 拓生
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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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| 273751 | 1 | G | 4 | 後期 | 水 | IV |
| ［概要］ | ||||||
| 本演習では、並行して開講される画像情報処理の講義で学んだことを、実際に プログラミング言語で、コーディングしそれらへ対する理解を深める。 プログラミング言語としてはJavaを取り上げる。 はじめに、Javaによる画像の入出力、ディジタル画像の操作を学んだ後に、 実際の画像情報処理として、 画像の変換、画像の符号化、画像のセグメンテーション、画像の特徴抽出 をプログラミングを通して学習する。 カリキュラム中での位置付け： Gコースのカリ キュラム |
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| ［具体的な達成目標］ | ||||||
| 1) 計算機上のでラスタ画像の性質を知り，その基本的な操作が できるようになる． 2) ラスタ画像に対して，空間領域上および周波数領域上で フィルタリングを行なうことができる． 3) 画像に対する直交変換の意味を理解し，それを利用して基本的な 画像の情報源圧縮技法を実装できる． 4) 人間の視覚情報処理を計算機上で実装するという観点から， 画像の特徴抽出と特徴空間でのクラスタリングの基本的手法を実装できる． 5) 画像について，パターンマッチングと画像の領域分割の 基本的手法を実装できる． |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||
| 画像情報処理 信号処理 信号処理演習 情報理論 プログラミングIII プログラミングIII演習 |
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| ［評価基準］ | ||||||
| 原則として毎回レポートを出す。評価はレポートにより行う。 原則として、レポートの提出が2/3未満の場合、単位を認めない。 |
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| ［教科書］ | ||||||
| ［参考書］ | ||||||
| (未登録) | ||||||
| ［講義項目］ | ||||||
| １．画像の入出力１：ディジタル画像について ２．画像の入出力２：補正、諧調変換、ヒストグラム平坦化、色変換 ３．画像のフィルタリング１：差分フィルタ、平滑化フィルタ ４．画像のフィルタリング２：パターン抽出フィルタ ４．画像の直交変換１：フーリエ変換 ５．画像の直交変換２：その他の直交変換 ６．画像の圧縮 ７．２値画像処理１：輪郭線追跡、２値画像抽出 ８．２値画像処理２：２値画像認識 ９．特徴空間とクラスタリング１：特徴空間 １０．特徴空間とクラスタリング２：クラスタリング １１．パターンマッチング１：最小距離法 １２．パターンマッチング２：識別関数法 １３．画像の領域分割１：現画像上でのクラスタリング １４．画像の領域分割２：特徴空間でのクラスタリング |
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| ［教育方法］ | ||||||
| 教材は、Web上で公開する。 各演習毎に、プログラムするアルゴリズムについて、pdf等の資料で説明した後に、プログラムを作成させる。 作成するプログラムの仕様については、JavadocおよびDoxygenで作成したAPIを公開し、それに従って、プログラムを作成するよう指示する。 各課題については、時間内で完成できなかった場合、レポートして、次回までに 完成するよう求める。 |
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| ［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］ | ||||||
| 教育目標(A)について、計算機上での画像の取り扱いの基礎を学ぶ。 教育目標(C)に対して、英文で書かれたJavaのAPIに関するドキュメントを 利用できるようになる。 教育目標(F)-2に対して、情報理論、信号処理の観点から見た画像処理の基礎を学ぶ。 教育目標(F)-4に対して、人間の視覚情報処理の観点から見た画像処理の基礎を学ぶ。 |
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| ［その他］ | ||||||
| (未登録) | ||||||