メディア情報工学

科目基礎情報

学校	松江工業高等専門学校	開講年度	令和04年度 (2022年度)
授業科目	メディア情報工学
科目番号	0044	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業・演習	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	情報工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	[教科書]長尾智晴：Ｃ言語による画像処理プログラミング入門（朝倉書店）　[参考書]川崎洋他：レクチャーマルチメディア（数理工学社）
担当教員	廣瀬 誠

到達目標

（1）階調補正の手法が理解できる
（2) 2値画像処理手法が理解できる
（3）空間フィルタリングの手法が理解できる
（4）立体・動画像処理の原理が理解できる
（5）画像認識の原理が理解できる

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
評価項目1	階調補正の手法が正確に理解できる	階調補正の手法が理解できる	階調補正の手法が理解できない
評価項目2	二値画像処理手法が正確に理解できる	二値画像処理手法が理解できる	二値画像処理手法が理解できない
評価項目3	空間フィルタリングの手法が正確に理解できる	空間フィルタリングの手法が理解できる	空間フィルタリングの手法が理解できない
評価項目４	立体・動画像処理の原理が正確に理解できる	立体・動画像処理の原理が理解できる	立体・動画像処理の原理が理解できない
評価項目５	画像認識の原理が正確に理解できる	画像認識の原理が理解できる	画像認識の原理が理解できない

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 J2 （コンピュータを動かすソフトウェア技術の基礎的な専門知識がある。）

教育方法等

概要:

本科目ではメディア情報工学の中核をなす「画像情報処理工学」について学ぶ．画像情報処理は，産業界においては，目視検査を代替する自動検査装置として広く実用化されている．また，近年，脚光を浴びているヒューマノイド型ロボット用の視覚センサを構成するためにも必要不可欠な基本技術である．さらに，コンピュータ・グラフィックス（ＣＧ）とも相互に深い関係にあり，ＡＲ等のヒューマンインタフェース技術にも大きく貢献している．それゆえ，「画像情報処理技術」の基礎的事項を把握しておくことは，情報系の技術者にとって必須である．
　本科目では，コンピュータで画像を取り扱うための基礎知識を学ぶ．基本理論を構成する二次元画像処理手法から，その応用である三次元画像処理技術まで，網羅的に修得することを目指す．

授業の進め方・方法:

到達目標(1)～(5)の到達度を，
・中間試験　20%
・期末試験　30%
・演習問題　15%
・課題（挑戦問題は加点）　35%
の割合で評価し，これらの合計を本科目の総合評価とする．総合評価が100点満点中60点以上であることを合格の条件とする．

注意点:

本科目は学修単位科目であり、１回の授業（90分）に対して、180分以上の自学自習が必要である。なお、本科目は原則再試験を行わない（出席率が2/3以上ある場合考慮する）。

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	画像の取り扱い 画像処理の原理と画像の操作方法について解説する．演習環境の整備を行う．	階調補正の手法が理解できる．
		2週	階調補正 階調変換の原理を解説する．変換グラフの違いによる効果を演習で確認する．	階調補正の手法が理解できる．
		3週	空間フィルタリング 空間フィルタリングの原理を解説する．エッジ強調，平滑化処理の効果を演習で確認する．	空間フィルタリングの手法が理解できる．
		4週	周波数フィルタリング１ 周波数領域における画像処理の概要について解説する．	空間フィルタリングの手法が理解できる．
		5週	周波数フィルタリング２ 周波数フィルタリングの効果を演習で確認する．	空間フィルタリングの手法が理解できる．
		6週	画像の圧縮符号化 画像圧縮の考え方を解説する．ランレングス符号化による圧縮効果を演習で確認する．	２値画像処理手法が理解できる．
		7週	2値化処理 代表的な2値化手法について解説する．モード法における谷の発見手法を演習で確認する．	２値画像処理手法が理解できる．
		8週	中間試験 第1週から第7週までの学習範囲を対象とする．
	2ndQ
		9週	2値画像処理 二値画像の幾何学について解説する．輪郭追跡、膨張、収縮を演習で確認する．	２値画像処理手法が理解できる．
		10週	立体・３次元環境認識 ステレオ法の原理について解説する．ステレオマッチングの事例を演習で確認する．	立体・動画像処理の原理が理解できる．
		11週	動画像処理 動画像処理の原理について解説する．フレーム間差分による動領域の抽出を演習で確認する．	立体・動画像処理の原理が理解できる．
		12週	文字・図形の認識 パターン認識の原理について解説する．テンプレートマッチング法を演習で確認する．	画像認識の原理が理解できる．
		13週	画像の認識１ 画像認識の過程について解説する．画像特徴を用いた認識の事例を演習で確認する．	画像認識の原理が理解できる．
		14週	画像の認識2 カラー画像の認識の過程について解説する．認識の事例を演習で確認する．	画像認識の原理が理解できる．
		15週	期末試験 第９週から第14週までの学習範囲を対象とする．
		16週	メディア情報処理の今後の進展を考える．

評価割合

	中間試験	期末試験	演習課題				合計
総合評価割合	20	30	50	0	0	0	100
基礎的能力	0	0	0	0	0	0	0
専門的能力	20	30	50	0	0	0	100
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0