到達目標
１ 輝度分布作成のアルゴリズムが理解でき，雑音除去・2 値化・エッジ抽出を行うプログラムが作成できる。
２ ハフ変換・アフィン変換の概念が理解できるとともに，画像処理に幾何学的変換を応用できる。
３ AIのアルゴリズムが理解でき，AIを用いた簡単な画像処理プログラムが作成できる。
４ メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 輝度分布作成のアルゴリズムが理解でき，雑音除去・2 値化・エッジ抽出を行うプログラムが作成できる。 | 雑音除去・2 値化・エッジ抽出を行うプログラムが作成できる。 | 雑音除去・2 値化・エッジ抽出を行うプログラムが作成できない。 |
| 評価項目2 | ハフ変換・アフィン変換が理解できるとともに，画像処理に幾何学的変換を応用できる。 | 画像処理に幾何学的変換を応用できる。 | 画像処理に幾何学的変換を応用できない。 |
| 評価項目3 | AIのアルゴリズムが理解でき，AIを用いた簡単な画像処理プログラムが作成できる。 | AIを用いた簡単な画像処理プログラムが作成できる。 | AIを用いた簡単な画像処理プログラムが作成できない。 |
| 評価項目4 | メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 少なくとも一つの表現形式や処理技法について説明できる。 | メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
画像のディジタル処理の基礎事項を理解し，画像処理を活用するための基礎知識を習得することを目的とする。さらに，AIのアルゴリズムを理解し，プログラミングを行う。また，目的とする事例を行うためのアルゴリズムを組み立て，提供できる力を養う。
授業の進め方・方法:
【授業方法】
講義を中心に授業を進める。毎回の授業において演習問題を，単元毎に課題問題を与える。特に課題問題はプログラム作成に重点をおく。
授業展開の中では，理解度の確認のために課題の発表を求めることがある。
【学習方法】
本科目は授業での学習と授業外での自己学習で成り立つものである。
画像工学の理解には基本的な数学力が必要となる。各単元の事前の自己学習において既習内容は復習しておくこと。
また，画像工学の理解を深め，応用力を養うために毎回の演習問題および単元毎に課す課題問題を，４時間程度の自己学習として義務付け，その回答を指定日時までに提出してもらう。
注意点:
【成績の評価方法・評価基準】
定期試験を実施する。時間は50分とする。
到達目標の到達度を基準として成績を評価する。
定期試験60％とポートフォリオ（自己学習としての課題レポート等）40％の合計を総合成績とする。
【履修上の注意】
本科目は，授業での学習と自己学習で成り立つものである。
提出期限を過ぎた課題は受け取るが，遅れに応じた減点を課すことがあるので注意すること。
毎回の講義教室（講義室かPC室か）を確認しておくこと。
【教員の連絡先】
研究室 A棟3階（A-321）
内線電話 8960
e-mail: k.moriアットマークmaizuru-ct.ac.jp (アットマークは@に変えること。)
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
シラバス内容の説明，ディジタル画像とは |
１
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| 2週 |
画像処理技術の概要 |
１，４
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| 3週 |
色彩と表色系 |
４
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| 4週 |
静止画像のフォーマット |
１，４
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| 5週 |
前処理 （雑音除去，2値化 等) |
１
|
| 6週 |
特徴抽出①エッジ抽出，細線化 等 |
２
|
| 7週 |
特徴抽出②ハフ変換 等 |
２
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| 8週 |
特徴抽出③テンプレートマッチング |
４
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| 4thQ |
| 9週 |
AIと画像処理①ニューラルネットワーク |
３
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| 10週 |
AIと画像処理②深層学習 |
３
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| 11週 |
AIと画像処理③畳み込みニューラルネットワーク |
３
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| 12週 |
AIと画像処理④オートエンコーダ，敵対的生成ネットワーク |
３
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| 13週 |
画像処理技術の実現手法 |
４
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| 14週 |
応用事例 |
４
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| 15週 |
画像処理技術の将来展望と演習 |
４
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| 16週 |
（15週目の後に期末試験を実施）
期末試験返却・達成度確認 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 実技等 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 60 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |