到達目標
□濃度変換、空間フィルタ、２値化画像処理の概念を理解できる
□２次元フーリエ変換、周波数フィルタリングが理解できる
□種々の基本的な画像処理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 | ディジタル画像の仕組みを理解し、簡単なディジタル画像をもとめる計算ができる。 | ヒストグラムと画像の表示・出力を理解し、ディジタル画像の仕組みを説明できる。 | デイジタル画像の仕組みが説明できない。 |
| 評価項目2 | 濃度変換、空間フィルタリング、２値化が説明でき、それらの基本的な画像処理プログラムが作成できる。 | 画像処理の仕組みが説明でききる。 | 画像処理の仕組みが説明できない。 |
| 評価項目3 | 種々の基本的な画像処理プログラムを作成が説明できる。 | 種々の基本的な画像処理プログラムを作成が説明できる。 | 種々の基本的な画像処理プログラムを作成が説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
画像処理は、画像を入力として、それに対してなんらかの処理を施すことである。この講義では、ディジタル画像の仕組み、フィルタリング、動画処理・動画解析といったディジタル画像処理技術の基礎的な部分をプログラム作成を通して学ぶ。
授業の進め方・方法:
パソコン室での実習を中心に進める。学習内容は以下の通りである。
○ディジタル画像の基礎
○濃度変換
○空間フィルタ
○２値化画像処理
○２次元フーリエ変換、周波数フィルタリング
注意点:
プログラミング実習はしっかりと取り組んでください。
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 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ディジタル画像の基礎と画像処理システム |
ディジタル画像処理システムの仕組みが理解できる。
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| 2週 |
ディジタル画像の基礎と画像処理システム |
python, opencvの仕組みが理解できる。
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| 3週 |
画像動画の表示・出力
リサイズ
色空間・グレースケール |
色空間・グレースケールができる。
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| 4週 |
濃度変換とコントラスト改善 |
濃度ヒストグラム、ヒストグラム平滑化、コントラスト改善などの種々の濃度変換を理解できる。
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| 5週 |
γ変換
GUI環境 |
γ変換ができる。Draw an object
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| 6週 |
アファイン変換
透視変換 |
アファイン変換ができる。
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| 7週 |
畳み込みの基礎 |
平均値、メディアンフィルタによる画像の平滑化が理解できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
空間フィルタリングと特徴抽出フィルタ
（１） |
微分フィルタによるエッジ抽出が理解できる。
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| 10週 |
空間フィルタリングと特徴抽出フィルタ（２） |
微分フィルタによるエッジ抽出が理解できる。
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| 11週 |
２値化画像処理 |
２値化画像処理が理解できる。
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| 12週 |
直線・円の検出（１） |
直線・円の検出ができる。
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| 13週 |
直線・円の検出（２） |
直線・円の検出ができる。
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| 14週 |
２次元フーリエ変換、周波数フィルタリング（１）
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２次元フーリエ変換、周波数フィルタリングができる。
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
２次元フーリエ変換、周波数フィルタリング（２）
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２次元フーリエ変換、周波数フィルタリングができる。
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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 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 60 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |