画像処理工学

科目基礎情報

学校	旭川工業高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	画像処理工学
科目番号	0033	科目区分	専門 / 選択
授業形態	講義	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	生産システム工学専攻	対象学年	専2
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	プリント（資料，演習問題）
担当教員	戸村 豊明

到達目標

1. グレースケール画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できる．
2. 2値画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できる．
3. カラー画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できる．

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	グレースケール画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で詳しく説明できるとともに，OpenCVを用いたソースプログラムに記述できる．	グレースケール画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で説明できる．	グレースケール画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できない．
評価項目2	2値画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で詳しく説明できるとともに，OpenCVを用いたソースプログラムに記述できる．	2値画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で説明できる．	2値画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できない．
評価項目3	カラー画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で詳しく説明できるとともに，OpenCVを用いたソースプログラムに記述できる．	カラー画像に対する基本的な画像処理の方法を，図や文章で説明できる．	カラー画像に対する基本的な画像処理の方法を説明できない．

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 (生産システム工学専攻の教育目標) （生産システム工学専攻の教育目標）

学習・教育到達度目標 (専攻科の教育目標) （専攻科の教育目標）

教育方法等

概要:

カラー画像，グレースケール画像，2値画像を対象とするさまざまな画像処理手法を学ぶとともに，各種分野において利用されている画像処理ライブラリであるOpenCVを用いた画像処理のプログラミングと実験を行う。

授業の進め方・方法:

配布プリントを用いて内容を説明した後にプログラミングや演習を行い，その結果をレポートとして提出する．

注意点:

・自学自習時間（60時間）は，日常の授業（30時間）に対する予習復習，レポート課題の解答作成時間，試験のための学習時間を総合したものとする．
・評価については，合計点数が60点以上で単位修得となる．その場合，各到達目標項目の到達レベルが標準以上であること，教育プログラムの学習・教育到達目標の各項目を満たしたことが認められる．
・一般的な数学の知識を必要とするので，充分に予め復習しておく。OpenCVを用いたプログラミングでは， C言語のみならず，C++言語に関する初歩的な知識を必要とするので，C++言語の入門書を読んで自学自習しておくのが望ましい。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	画像の読込・保存と表色系1	OpenCVを用いて，画像を読込・保存したり，表色系を変える方法を説明できる。
		2週	画像の読込・保存と表色系2	OpenCVを用いて，画像を読込・保存したり，表色系を変える方法を説明できる。
		3週	キーボード・マウス入力	キーボードやマウスから入力する方法を説明できる。
		4週	カメラの利用	カメラ画像を取得する方法を説明できる。
		5週	アフィン変換	カラー画像を反転・並進・回転・拡大縮小・せん断する方法を説明できる。
		6週	濃度変換	グレースケール画像における濃度を全体的に操作する方法を学ぶ。
		7週	平滑化	グレースケール画像における濃度変化を滑らかにする方法を説明できる。
		8週	鮮鋭化	グレースケール画像における濃度変化を協調する方法を説明できる。
	2ndQ
		9週	エッジ検出1	グレースケール画像における物体の稜線を検出する方法を説明できる。
		10週	エッジ検出2	グレースケール画像における物体の稜線を検出する方法を説明できる。
		11週	二値化	グレースケール画像を図形画素と背景画素（白と黒）からなる2値画像へ変換する方法を説明できる。
		12週	細線化	2値画像の各領域を太さ1の線分へ変換する方法を説明できる。
		13週	図形検出	2値画像から直線を検出する方法を説明できる。
		14週	輪郭線追跡	2値画像における各領域の輪郭線を見つける方法を説明できる．
		15週	クラスタリング1	画像内の各画素を，色や座標に基づいてグループ化する方法を説明できる。
		16週	クラスタリング2	画像内の各画素を，色や座標に基づいてグループ化する方法を説明できる。

評価割合

	試験	発表	相互評価	態度	ポートフォリオ	その他	レポート	合計
総合評価割合	0	0	0	0	0	0	100	100
基礎的能力	0	0	0	0	0	0	70	70
専門的能力	0	0	0	0	0	0	30	30
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0	0