Course Objectives
１．画像処理技術の概要（ディジタル画像処理の撮影、画像の性質と色空間）を理解し、説明できる。
２．画像処理技術の基本手法を理解し、プログラミングに応用できる。
３．画像の圧縮符号化の原理とアルゴリズムを理解し、説明できる。
４．画像処理技術の応用事例について説明できる。
Rubric
| 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 |
| 画像処理技術の概要 | ディジタル画像処理の撮影、画像の性質と色空間を理解し、説明できる。 | ディジタル画像処理の撮影、画像の性質と色空間の概略を簡潔に説明できる。 | ディジタル画像処理の撮影、画像の性質と色空間の概略を説明できない。 |
| 基本的な画像処理技術 | 基本的な画像処理技術を理解し、説明できる。また、プログラミングに応用できる。 | 基本的な画像処理技術を理解し、概略を簡潔に説明できる。また、簡単なプログラミングに応用できる。 | 基本的な画像処理技術を理解し、説明できない。また、プログラミングに応用できない。 |
| 画像符号化 | 画像の圧縮符号化の原理とアルゴリズムを理解し、説明できる。 | 画像の圧縮符号化の原理とアルゴリズムを理解し、概略を簡潔に説明できる。 | 画像の圧縮符号化の原理とアルゴリズムを理解し、概略を簡潔に説明できない。 |
| 画像処理技術の応用 | 画像処理技術の応用事例を説明できる。 | 画像処理技術の応用事例の概略をを説明できる。 | 画像処理技術の応用事例を説明できない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
コンピュータの高速化・大容量化にともない多くの分野で画像が取り扱われるようになってきた。この科目では，代表的な画像処理の理論，手法を学ぶことにより，目的に応じて適切な画像処理を選定し，プログラミングに応用できるようになることを学習目標とする。
Style:
講義を中心に授業を進める。各授業の中で学習内容の理解を深めるために演習問題を出題する。授業外学習の自習課題としてレポート課題を出題する。
Notice:
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
|
|
|
Theme |
Goals |
| 2nd Semester |
| 3rd Quarter |
| 1st |
１．ガイダンス
２．ディジタル画像の撮影
|
・ディジタルカメラを使ってカラー画像データをコンピュータに入力する際の、撮像装置の幾何学的モデル、撮影パラメータを理解する。
|
| 2nd |
２．ディジタル画像の撮影 |
・ディジタルカメラを使ってカラー画像データをコンピュータに入力する際の、撮像装置の幾何学的モデル、撮影パラメータを理解する。
|
| 3rd |
３．画像の性質と色空間 |
・画像の統計量とそれ以外の特性、および人間の視覚特性を理解し説明できる。
|
| 4th |
４．画素ごとの濃淡変換 |
・画素ごとの濃淡変換を行う画像処理のアルゴリズムを理解し説明できる。
|
| 5th |
５．領域に基づく濃淡変換 |
・空間フィルタリングを行う画像処理のアルゴリズムを理解し説明できる。
|
| 6th |
６．周波数領域におけるフィルタリング |
・周波数領域におけるフィルタリング処理のアルゴリズムを理解し説明できる。
|
| 7th |
７．画像の生成と復元 |
・ぼけや雑音などで劣化した画像の復元などの画像処理アルゴリズムを理解し説明できる。
|
| 8th |
８．幾何学的変換 |
・画像の形状や位置を変更する処理について、その原理とアルゴリズムを理解し説明できる。
|
| 4th Quarter |
| 9th |
９．２値画像処理 |
・２値画像処理のアルゴリズムを理解しプログラミングに応用できる。
|
| 10th |
１０．領域処理 |
・画像を領域ごとに分割する処理を理解し説明できる。
|
| 11th |
１１．パターン・図形・特徴の検出とマッチング
１２．パターン認識 |
・画像から特定の対象を検出し、何であるかを識別する処理を理解し説明できる。
|
| 12th |
１３．深層学習による画像認識と生成 |
・人工知能を応用した画像処理技術の概要を理解し説明できる。
|
| 13th |
１４．動画像処理
１５．画像からの３次元復元 |
・動画像に関する処理の概要を理解し、説明できる。
・2次元の画像から３次元の空間を復元する処理の概要を理解し説明できる。
|
| 14th |
１６．画像符号化 |
・画像データの圧縮に関する技術を理解し説明できる。
|
| 15th |
１７．画像処理技術の応用 |
・画像処理技術を利用したシステム、機器を動作原理を理解し説明できる。
|
| 16th |
期末試験 |
|
Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | レポート | Total |
| Subtotal | 80 | 20 | 100 |
| 画像処理技術の概要 | 15 | 0 | 15 |
| 基本的な画像処理技術 | 45 | 20 | 65 |
| 画像符号化 | 10 | 0 | 10 |
| 画像処理技術の応用 | 10 | 0 | 10 |