画像処理工学

科目基礎情報

学校 沼津工業高等専門学校 開講年度 令和04年度 (2022年度)
授業科目 画像処理工学
科目番号 2022-723 科目区分 専門 / 選択
授業形態 授業 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 環境エネルギー工学コース 対象学年 専2
開設期 前期 週時間数 2
教科書/教材 画像の処理と認識 安居院・長尾 昭晃堂(購入の必要なし)
担当教員 川上 誠

到達目標

1.画像処理の基本を理解し、画像処理の一連の流れを説明できる。
2.各種パターン間最小距離について説明できる。
3.特徴空間について説明できる。
4.与えられた画像に対してフィルタリング処理を行い、処理結果を画像として出力するプログラムを作成することができる。
5.与えられた画像に対して二値画像処理を行い、処理結果を画像として出力するプログラムを作成することができる。(C2-4)

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
1.画像処理の基本を理解し、画像処理の一連の流れを説明できる。□画像処理の一連の流れを、分かりやすく正確に説明できる。 □画像の幾何学変換について、行列を用いて正確に説明できる。 □画像のヒストグラムについて分かりやすく説明できる。 □画像の連結度について分かりやすく説明できる。 □ディジタル線図形のチェーンコードについて分かりやすく説明できる。□画像処理の一連の流れを説明できる。 □画像の幾何学変換について説明できる。 □画像のヒストグラムについて説明できる。 □画像の連結度について説明できる。 □ディジタル線図形のチェーンコードについて説明できる。□画像処理の一連の流れを説明できない。 □画像の幾何学変換について説明できない。 □画像のヒストグラムについて説明できない。 □画像の連結度について説明できない。 □ディジタル線図形のチェーンコードについて説明できない。
2.視覚特性と画像との関連性について説明できる。□視覚特性と2値画像、濃淡画像、カラー画像との関連性について分かりやすく説明できる。□視覚特性と2値画像、濃淡画像、カラー画像との関連性について説明できる。□視覚特性と2値画像、濃淡画像、カラー画像との関連性について説明できない。
3.特徴空間について説明できる。□各パターンの特徴量を、分かりやすく的確に説明できる。 □ハフ変換について十分な調査をし、その原理を分かりやすく説明できる。□各パターンの特徴量を説明できる。 □ハフ変換について調査し、その原理を説明できる。□各パターンの特徴量を説明できない。 □ハフ変換について調査が不十分で、その原理を説明できない。
4.基本的な画像処理フィルタについて説明できる。□基本的な画像処理フィルタリング(微分・差分フィルタ、平滑化フィルタ、画像圧縮)の原理を、分かりやすく正確に説明できる。□基本的な画像処理フィルタリング(微分・差分フィルタ、平滑化フィルタ、画像圧縮)の原理を説明できる。□基本的な画像処理フィルタリング(微分・差分フィルタ、平滑化フィルタ、画像圧縮)の原理を説明できない。
5.基本的な画像処理フィルタのプログラムを作成することができる。(C2-4)□基本的な画像処理フィルタ(平滑化、特徴抽出)のプログラムを短時間で作成し処理を実行できる。□基本的な画像処理フィルタ(平滑化、特徴抽出)のプログラムを作成できし処理を実行できる。□基本的な画像処理フィルタ(平滑化、特徴抽出)のプログラムを作成できない。また、処理を実行できない。

学科の到達目標項目との関係

実践指針 (C2) 説明 閉じる
実践指針のレベル (C2-4) 説明 閉じる
【プログラム学習・教育目標 】 C 説明 閉じる

教育方法等

概要:
画像処理技術および画像認識技術は、コンピュータやCCDカメラ、イメージスキャナ等の画像入力装置を含む周辺機器の性能の向上に伴って進歩し、産業の多くの部分で使われるようになった。
授業の進め方・方法:
本科目では、画像処理および画像認識に関する基本概念を修得することを目的とし、講義とそれに対応する課題を中心に授業を進める。
注意点:
C言語の使用できるコンピュータが必要です。
授業目標4(C2-4)が標準基準(6割)以上で、かつ科目全体で60点以上の場合に合格とします。
評価については、評価割合に従って行います。ただし、適宜再試や追加課題を課し、加点することがあります。
この科目は学修単位科目であり、1単位あたり[#15/*30]時間の対面授業を実施します。併せて1単位あたり[#30/*15]時間の事前学習・事後学習が必要となります。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 画像処理工学の概要 画像処理と認識の過程が理解できる。
2週 ディジタル画像とは ディジタル画像について理解できる。
3週 視覚特性とディジタル画像1 視覚特性と濃淡画像との関係について理解できる。
4週 視覚特性とディジタル画像2 視覚特性とカラー画像との関係について理解できる。
5週 基本的な画像処理1 簡便な画像処理フィルタについて理解できる。(平滑化)
6週 基本的な画像処理2 基本的な画像処理フィルタについて理解できる。(微分フィルタ、特徴抽出)
7週 基本的な画像処理3 基本的な画像処理フィルタのプログラミングについて理解できる。
8週 直交変換と画像処理1 2次元離散フーリエ変換について理解できる。
2ndQ
9週 直交変換と画像処理2 画像圧縮について理解できる。
10週 パターン認識1 輪郭線追跡とその応用について理解できる。
11週 パターン認識2 図形の抽出処理について理解できる。
12週 パターンマッチング1 パターン認識および特徴空間,ハフ変換について理解できる。
13週 パターンマッチング2 パターンマッチングの基本原理について理解できる。
14週 パターンマッチング3 パターン間最小距離について理解できる。
15週 最近の画像処理 最近の画像処理技術について理解できる。
16週

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

試験課題レポート積極的姿勢合計
総合評価割合405010100
1.画像処理の基本を理解し、画像処理の一連の流れを説明できる。10101030
2. 視覚特性と画像との関連について説明できる。1010020
3. 特徴空間について説明できる。1010020
4. 基本的な画像処理フィルタについて説明できる。1010020
5. 基本的な画像処理を行うプログラムを作成することができる。(C2-4)010010