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授業科目名 画像処理及び演習
時間割番号 TCS219
担当教員名 豊浦　正広
開講学期・曜日・時限 前期・水・I 単位数 2
＜対象学生＞
(未登録)
＜授業の目的＞
スマートフォンなどのカメラ付き携帯端末の普及に伴い，画像を取得・加工・流通させることが日常的に行われるようになった．また，画像処理技術はロボット工学，医療，品質検査などをはじめ，様々な分野で必要とされている．この講義では画像処理の基本アルゴリズムについて，実習を交えながら，実践的に学んでいく．
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
工学部(～2023年度入学生)>コンピュータ理工学科向け
記号コンピテンシー（能力・資質） 
CS-A専門6.情報科学、及び、数学や自然科学等の知識と手法を用いて、以下のことができる。6a.解決すべき問題を形式化することができる。○
CS-B6b.要求、時間、費用、資源等の制約条件を考慮した上で、複数の解が存在するような複雑な問題の中から適切な解を見つけ出すことができ◎
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
CS
1画像処理のアルゴリズムを理解するCS-A
2基本アルゴリズムを実装し，処理の効果を確認するとともに，画像処理プログラム技術を身に着けるCS-B
＜成績評価の方法＞
目標No割合評価の観点
150%小テストによって評価する。
250%レポート課題によって評価する。
合計100% 
＜授業の方法＞
授業中に行われる小テストで理解度を確認し，実装課題に取り組むことでさらに理解を進める．
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
Pythonによる実装課題を課す．教科書中にはC++と併記されたPythonコードのサンプルが掲載されているので，これを参考にする．また，自習教材によってPythonの実装の基礎を学ぶことを期待する．
＜テキスト＞
  1. 小枝正直, 上田悦子, 中村恭之著, OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版, 講談社, ISBN:9784065301173
＜参考書＞
  1. 柴田望洋著, 新・明解Python入門, SBクリエイティブ, ISBN:9784815601522
  2. ディジタル画像処理 改訂新版, CG-ARTS協会, ISBN:9784903474502
＜授業計画の概要＞
1タイトル画像処理概要，OpenCV導入
事前学習
事後学習		教科書(1章，2章)の指示を参考にして，OpenCVで実装するための実装環境の導入を行う．
授業内容授業の進め方を確認し，画像処理の概要を説明する．資料を参考にOpenCVを各自の端末に導入する．
2タイトル画像と動画のフォーマット
事前学習
事後学習		教科書(3章，4章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容画像の入出力装置の原理を説明し，画像と動画が配列で表現されることを説明する．
3タイトル色空間
事前学習
事後学習		教科書(5章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容色空間と異なる色空間への変換の考え方を説明する．
4タイトル色空間実習
事前学習
事後学習		教科書(5章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容色空間と異なる色空間への変換を実装する方法を説明する．
5タイトルトーンカーブ
事前学習
事後学習		教科書(6章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容トーンカーブの操作による濃淡変換を説明する．
6タイトル疑似濃淡変換
事前学習
事後学習		教科書(6章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容ディザリングによる疑似濃淡変換を説明する．
7タイトル濃淡変換実習
事前学習
事後学習		教科書(6章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容トーンカーブとディザリングによる濃淡変換を実装する方法を説明する．
8タイトル平滑化フィルタ
事前学習
事後学習		教科書(7章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容フィルタの概念を説明し，平滑化フィルタの原理を説明する．
9タイトルエッジ検出フィルタと鮮鋭化フィルタ
事前学習
事後学習		教科書(7章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．まとめられた資料を参考にして，実習課題に取り組む．
授業内容エッジ検出フィルタと鮮鋭化フィルタの原理を説明する．
10タイトルフィルタ処理実習
事前学習
事後学習		教科書(7章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容フィルタ処理を実装する方法を説明する．
11タイトルモルフォロジー演算
事前学習
事後学習		教科書(8章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容モルフォロジー演算によるノイズ除去の方法を説明する．
12タイトル形状特徴パラメータ
事前学習
事後学習		教科書(8章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容ラベリングと形状特徴パラメータの実現方法を説明する．
13タイトル2値画像処理実習
事前学習
事後学習		教科書(8章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容2値画像処理を実装する方法を説明する．
14タイトル複数画像の利用
事前学習
事後学習		教科書(9章)の内容に沿って展開される授業に対して，理解を深める．
授業内容マスク画像や背景差分，フレーム間差分の表現を説明する．
15タイトル複数画像の利用実習
事前学習
事後学習		教科書(9章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容複数画像を使った画像合成を実装する方法を説明する．
＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
画像処理のプログラム技術を実践的に学ぶ．
＜前年度授業に対する改善要望等への対応＞
生成AIの登場で，画像処理のプログラム実装ができるかどうかを問う問題は出題が難しく，レポート課題のような形を取ることができません．実践では生成AIが出してきたプログラムの妥当性を正しく判定できる能力が必要されていることが想定されますので，定期試験では，"用語"を覚えているかではなく，"概念"を覚えているかを問う問題を出題します．
＜備考＞
(未登録)