到達目標
現在の情報社会において画像情報(Image Information)の活用が活発に行われている。画像情報とは何か、画像処理の基本的なアルゴリズムを理解する。また、画像情報処理の基礎から応用、これに付随する技術を学ぶ。
(1)画像処理についてその概要、目的、基本的な手法を説明できる。
(2)画像処理の基本的なアルゴリズムによって、どのような処理が可能か説明できる。
(3)画像処理の応用、今後の展開について考察できる。
(4)演習課題に対して、要求された問題を解決するために、どのアルゴリズムを適用すべきかを記述できる。
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 | 画像処理についてその概要、目的、手法を説明できる. | 画像処理についてその概要、目的、基本的な手法を説明できる. | 画像処理についてその概要、目的、基本的な手法を説明できない. |
評価項目2 | 画像処理のアルゴリズムを説明できる。 | 画像処理の基本的なアルゴリズムを説明できる. | 画像処理の基本的なアルゴリズムを説明でない. |
評価項目3,4 | 画像処理の今後の展開について考察し,説明できる. | 画像処理の今後の展開について理解できる. | 画像処理の今後の展開について理解できない. |
学科の到達目標項目との関係
JABEE JB2
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JABEE JB3
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JABEE JD2
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教育方法等
概要:
現在の情報社会において画像情報(Image Information)の活用が活発に行われている.画像情報とは何か、画像処理を行う際に必要な基本的なアルゴリズムを理解する。また、画像情報処理の基礎から応用、これに付随する技術を学ぶ。
授業の進め方・方法:
教科書を参考として講義を進めるが,不足部分は専門書を参考にしてプリントなどで補う.
注意点:
環境生産システム工学プログラムの学習教育目標:JB2(◎),JB3(○),JD2(○)
関連科目:リモートセンシング(環境系本科5年)、ものづくり情報工学(専攻科2年)
学習教育目標の達成度評価方法:定期試験の成績を(80%)と演習課題を(20%)により評価する.なお,60点に達しないときには追試験または課題を課すことがある.
学習教育目標の達成度評価基準:学年成績60点以上
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 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
授業概要説明 |
講義内容を理解すること.
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2週 |
デジタル画像とは |
画像の入力,標本化と量子化,画像ファイルのフォーマットについて理解すること.
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3週 |
画像処理の基礎 |
画像の変換,コントラストの改善について理解すること.
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4週 |
画像のフィルタリング |
空間フィルタリング,雑音除去,平滑化について理解すること.
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5週 |
画像のフィルタリング |
対象の抽出,2値化,しきい値,濃度ヒストグラムについて理解すること.
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6週 |
フィルタリングの応用 |
輪郭の性格,輪郭の抽出,細線化について理解すること
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7週 |
演習(1) |
画像処理ソフトを利用した処理ができること.
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8週 |
演習(2) |
C言語を用いて,画像のフィルタリング処理等の課題に取り組むこと.
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4thQ |
9週 |
幾何学的変換 |
幾何学的変換,拡大・縮小・移動回転処理,画像の再標本化と補間 について理解すること.
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10週 |
2値画像処理 |
2値化,P-タイル法,モード法、判別分析法 について理解すること.
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11週 |
2値画像処理 |
連結性,輪郭追跡,収縮・膨張処理,ラベリング、形状特徴パラメータ,細線化2値化,P-タイル法,モード法、判別分析法 について理解すること.について理解すること.
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12週 |
領域処理 |
領域分割処理について理解すること.
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13週 |
パターンと図形の検出 |
マッチング,テンプレートマッチング につて理解すること.
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14週 |
動画処理,応用,まとめ |
動画処理,画像処理技術の応用例 について学ぶこと.
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15週 |
期末試験 |
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16週 |
試験の返却と解説 |
学修のまとめ
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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 | 提出物 | 合計 |
総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |