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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］ | ||||||
| 基本的な画像処理アルゴリズムを理解し、かつ実装できるスキルの獲得を目指す。 | ||||||
| ［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。 | ||||||
| ［評価基準］ | ||||||
| 小テスト、レポート、中間試験、期末試験を総合して評価する。 | ||||||
| ［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：平滑化フィルタ ４．画像のフィルタリング２：差分フィルタ ５．２値画像処理１：輪郭線追跡、２値画像抽出 ６．２値画像処理２：ラベリング、細線化 ７．中間試験 ８．画像の直交変換１：フーリエ変換 ９．画像の圧縮 １０．カラー画像処理 １１．特徴空間とクラスタリング１：特徴空間 １２．特徴空間とクラスタリング２：クラスタリング 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 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) | ||||||