到達目標
評価項目1:ディジタル画像処理の主要なアルゴリズムを説明できる.
評価項目2:アルゴリズムの原理が説明できる.
評価項目3:各種の処理のためのプログラムを作成できる.
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 | ディジタル画像処理の主要なアルゴリズムを全て説明できる. | ディジタル画像処理の主要なアルゴリズムをほとんど説明できる. | ディジタル画像処理の主要なアルゴリズムをどれも説明できない. |
評価項目2 | 扱う全てのアルゴリズムの原理が説明できる. | 扱うほとんどのアルゴリズムの原理が説明できる. | 画像処理のアルゴリズムの原理を全く説明できない. |
評価項目3 | 各種の処理のためのプログラムを複数組み合わせることができる. | 各種の処理のためのプログラムを作成できる. | プログラムを作成できない. |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 C
説明
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JABEE d-1
説明
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教育方法等
概要:
ディジタル画像処理の各種のアルゴリズムを学び、実際の画像に適用する。このことによってアルゴリズムへの理解を深め、応用のための基礎を修得する.本科目はプログラム言語I,IIと関連する。
授業の進め方・方法:
講義と演習を繰り返しながらすすめる。演習課題には教科書の問題を用いる。自学自習にも教科書の小待つ問題を用いるとよい。
注意点:
プログラム言語としてPythonを用いるので積極的に言語の知識を習得すること.また、数学の基礎力も必要である.
○成績の評価方法
合否判定:定期試験(中間50%+期末50%)で60点以上を合格とする.
最終評価:合否判定点と同じ.
不合格の場合には再試験を実施し、60点以上を合格とする.最終評価は60点とする.
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
ガイダンスとディジタル画像の基礎 |
年間の講義内容について把握する。ディジタル画像の基礎について説明できる。
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2週 |
Pythonの基礎(1) |
Pythonを用いて基本的なプログラムを書くことができる.
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3週 |
Pythonの基礎(2) |
PythonでOpenCVを扱うことができる.
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4週 |
画像の入出力 |
画像ファイルの入出力を説明できる.
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5週 |
グラフィックス |
図形などを出力できる.
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6週 |
アフィン変換(1) |
画像を線形変換できる.
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7週 |
アフィン変換(2) |
画像を線形変換できる.
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8週 |
中間試験 |
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2ndQ |
9週 |
カラー画像の処理(1) |
色を用いて画像を処理できる.
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10週 |
カラー画像の処理(2) |
色を用いて画像を処理できる.
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11週 |
フィルタ処理(1) |
各種フィルタを用いて画像を処理できる.
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12週 |
フィルタ処理(2) |
各種フィルタを用いて画像を処理できる.
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13週 |
画像の合成(1) |
2つの画像を合成する手法を説明できる.
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14週 |
画像の合成(2) |
2つの画像を合成きる.
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15週 |
演習 |
これまでの学んだ内容を説明できる.
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16週 |
期末試験 |
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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 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |