到達目標
計算機上で行う画像処理の一般的なアルゴリズムを理解できる。
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 |
| 画像処理の基本原理の理解 | 数式により画像処理のアルゴリズムを説明できる | 概念的に画像処理のアルゴリズムを説明できる | 左に達しない |
| 画像処理のプログラミングによる実践 | アルゴリズムに則ったプログラムを作成できる | アルゴリズムに則ったプログラムを使うことができる | 左に達しない |
| 画像処理の応用 | 画像処理の応用についてアルゴリズムの観点から論じられる | 画像処理の応用をあげられる | 左に達しない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
人間の目に写る画像の性質を視覚の生理・心理学的性質から学び取る。
また、CAD、CGをはじめとする様々な装置・システム・ソフトウェアに使われている画像処理について、
その原理を理論的に理解するとともに、演習を通して応用する方法を学ぶ。
授業の進め方・方法:
講義と演習による。講義の一部は、広瀬キャンパスと遠隔授業を行う。
<事前学習>
Webシステム上にある資料・問題等をみておき、不明な点をはっきりさせておくこと。
<事後学習>
Webシステム上の演習問題を行うこと。
注意点:
微積分、統計などの数学的基礎知識並びに、C言語によるプログラムが組めることを前提とする。ま
た、Webを閲覧しての自己学習を行う環境を要する。広瀬キャンパス専攻科と合同で開講される。
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 |
イントロダクション |
画像処理の歴史と意義を理解できる。
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| 2週 |
画像入出力 （プログラミング演習付き） |
量子化、標本化、走査などが理解できる。
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| 3週 |
画像生成モデル |
色の理論、視覚心理について理解できる。
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| 4週 |
画像の性質と撮影パラメータ |
画像の性質を表す量の定義がわかる。
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| 5週 |
画素ごとの濃淡変換 （プログラミング演習） |
濃淡変換手法とそのﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞができる。
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| 6週 |
領域に基づく濃淡変換（プログラミング演習） |
空間ﾌｨﾙﾀﾘﾝｸﾞの概要が理解できる。
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| 7週 |
２次元フーリエ変換
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2次元フーリエ変換の概要が理解できる。
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| 8週 |
周波数領域におけるﾌｨﾙﾀﾘﾝｸﾞ
（プログラミング演習） |
2次元フーリエ変換ができ、フィルタリングができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
画像の復元と再構成 |
再構成アルゴリズムが理解できる。
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| 10週 |
幾何学的変換 |
アフィン変換が理解できる。
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| 11週 |
２値画像処理 |
2値画像の処理、ベクトル化を理解できる。
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| 12週 |
領域処理 |
領域分割処理が理解できる。
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| 13週 |
パターンと図形の検出 |
パターン検出の手法が理解できる。
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| 14週 |
パターン処理（プログラミング演習） |
ハフ変換を理解し、ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞができる。
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| 15週 |
総合演習（プログラミング演習） |
ハフ変換を理解し、ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞができる。
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| 16週 |
理論の総合演習
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学習した内容をまとめて、確認する。
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 6 | |
| コンピュータ上での数値の表現方法が誤差に関係することを説明できる。 | 6 | |
| コンピュータ上で数値計算を行う際に発生する誤差の影響を説明できる。 | 6 | |
| コンピュータ向けの主要な数値計算アルゴリズムの概要や特徴を説明できる。 | 6 | |
評価割合
| 試験 | 演習レポート | | | | | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |