山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名 画像処理及び演習
時間割番号 UCS208
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＞
工学科２年次以上
＜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>工学科向け
記号コンピテンシー（能力・資質）説明 
工-A専門②専門的知識専門分野の基礎的知識を体系的に理解して説明◎
工-B③数理データ分析力ICT等により多様な情報を適切に収集し数理的に分析○
工-C⑧論理的思考力問題や課題を論理的思考で解決○
工-D⑨創造的思考力・デザイン総合的な知見･専門知識･学科学的修経験による創造的思考で課題解決○
＜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
工学
1画像処理のアルゴリズムを理解する工-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工-B
3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工-C
4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工-D
＜成績評価の方法＞
目標No割合評価の観点
160%小テスト・中間試験・期末試験によって評価する
220%小テスト・中間試験・期末試験によって評価する
310%小テスト・中間試験・期末試験によって評価する
410%小テスト・中間試験・期末試験によって評価する
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．中間試験および期末試験で理解を確認する．
＜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,
    (2022年出版)
＜参考書＞
  1. 柴田望洋著, 新・明解Python入門 第2版, SBクリエイティブ, ISBN:9784815617837,
    (2023年出版)

  2. ディジタル画像処理 改訂第2版, CG-ARTS協会, ISBN:9784903474649,
    (2020年出版)
＜授業計画の概要＞
1タイトル画像処理概要，OpenCV導入 (1章，2章)
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 (3章)
事前学習
事後学習		教科書(3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．
授業内容画画像と動画のフォーマットを説明する．
3タイトル画像入出力導入(4章)
事前学習
事後学習		教科書(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．
4タイトル色空間 (5章)
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．
5タイトルトーンカーブ (6章)
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タイトル濃淡変換 (6章)
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タイトル疑似濃淡変換 (6章)
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タイトル中間試験およびまとめ
事前学習
事後学習		中間試験に取り組み，まとめを行う．
授業内容中間試験に取り組み，まとめを行う．
9タイトル平滑化フィルタ (7章)
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．
10タイトルエッジ検出フィルタ (7章)
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．
授業内容エッジ検出フィルタの原理を説明する．
11タイトル鮮鋭化フィルタ (7章)，モルフォロジー演算 (8章)
事前学習
事後学習		教科書(7章，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．
授業内容鮮鋭化フィルタの原理と，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 (8章)
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タイトル複数画像の利用 (9章)
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．
14タイトル幾何学変換(10章)，距離画像処理 (11章)
事前学習
事後学習		教科書(10章，11章)の実装例を理解し，実装課題に取り組む．
授業内容幾何学変換と距離画像処理の方法を説明する．
15タイトル期末試験およびまとめ
事前学習
事後学習		期末試験に取り組み，まとめる．
授業内容期末試験に取り組み，まとめる．
＜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＞
端末室外からの小テスト受験は厳正に対処します。演習の時間が長く取れるように心掛けます。
Pythonの学習については、paizaラーニングの教材活用を推奨します。
https://paiza.jp/works/search_courses/2208
＜備考＞
(未登録)