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、パターン認識、パターンマッチングについて説明できる。 | 簡単な画像処理の仕組みが説明できる。 | 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の課題(プログラム作成)が説明できる。 | 種々の基本的な画像処理の課題(プログラム作成)が説明できる。 | 種々の基本的な画像処理の課題(プログラム作成)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、パターン認識、パターンマッチングといったディジタル画像処理技術の基礎的な部分を授業およびプログラム課題を通して学ぶ。
授業の進め方・方法:
パソコン室での授業を中心に進める。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
○パターン認識
○パターンマッチング
○パソコンを利用した画像処理も学習する。
注意点:
授業の進捗に応じた画像処理の課題に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 |
ディジタル画像の活用 |
現代社会におけるディジタル画像の活用が理解できる。
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| 2週 |
ディジタル画像とは１ |
ディジタル画像（白黒画像、濃淡画像、カラー画像）
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| 3週 |
ディジタル画像とは２ |
ディジタル画像（白黒画像、濃淡画像、カラー画像）
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| 4週 |
視覚特性と画像１ |
視覚特性と画像処理（MTF特性、階調特性、ハーフトーン)
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| 5週 |
視覚特性と画像２
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視覚特性と画像処理（錯視)、眼球のしくみ、色
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| 6週 |
基本的な画像処理１ |
画像のフィルタ処理（差分フィルタ、平滑化フィルタ）
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| 7週 |
基本的な画像処理２ |
画像のフィルタ処理（パターン抽出フィルタ）
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
直交変換と画像処理１ |
直交変換とは、フーリエ級数、フーリエ変換
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| 10週 |
直交変換と画像処理２ |
離散フーリエ変換、２次元離散フーリエ変換
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| 11週 |
直交変換と画像処理３ |
離散コサイン変換、JPEG画像圧縮
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| 12週 |
パターン認識１
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２値画像のパターン認識、膨張、収縮、細線化、ハフ変換
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| 13週 |
パターン認識２ |
パターンん認識の過程、特徴空間、クラスタリング
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| 14週 |
パターンマッチング１
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パターン識別の過程（入力、前処理、特徴空間の設定、特徴空間、パターンマッチング）
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| 15週 |
パターンマッチング２ |
パターンマッチング、テンプレートマッチング
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| 16週 |
現代の画像処理
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現代の画像処理について概観する。
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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 | その他の学習内容 | ディジタル信号とアナログ信号の特性について説明できる。 | 4 | |
| 情報を離散化する際に必要な技術ならびに生じる現象について説明できる。 | 4 | |
| メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 4 | |
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 |