到達目標
(1) 画像処理における基礎的なプログラム（階調補正，フィルタリング，2値化）を作成できる．
(2) 画像圧縮・埋め込みに関するプログラムを作成できる．
(3) 画像認識に関する基礎的なプログラムを作成できる．
(4) カラー画像，動画像の処理に関する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 | 画像処理における基礎的なプログラムが作成できる． | 画像処理における基礎的なプログラムを理解できる． | 画像処理における基礎的なプログラムを理解できない． |
| 評価項目2 | 画像圧縮・埋め込みに関するプログラムを作成できる． | 画像圧縮・埋め込みに関するプログラムを理解できる． | 画像圧縮・埋め込みに関するプログラムを理解できない． |
| 評価項目3 | 画像認識に関する基礎的なプログラムを作成できる． | 画像認識に関する基礎的なプログラムを理解できる． | 画像認識に関する基礎的なプログラムを理解できない． |
| 評価項目４ | カラー画像，動画像の処理に関するプログラムを作成できる． | カラー画像，動画像の処理に関するプログラムを理解できる． | カラー画像，動画像の処理に関するプログラムを理解できない． |
学科の到達目標項目との関係
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:
◆本科目はBYOD授業のため、ノートパソコンが必須である．
◆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．
◆到達目標(1)～(4)の到達度を，
・期末試験 45%（中間試験は実施しない）
・演習・課題 55%
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．ただし、以下の場合，履修の意思なしとみなし不合格とする．
・期末試験を未受験．
・演習・課題が1/3以上未提出．
・自学自習時間が未申告．
◆本科目は原則再試験を行わない（ただし、出席率が2/3以上ある場合考慮する）．
注意点:
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 |
プログラミング環境の整備
・画像処理プログラミングを行う環境を整備する |
評価項目1を理解
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| 2週 |
画像の取り扱い
・拡大・縮小・結合などの基礎的なプログラミングを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 3週 |
階調補正
・ヒストグラム作成、ガンマ補正などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 4週 |
空間フィルタリング
・Sobelフィルタ、ラプラシアンフィルタなどのプログラムを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 5週 |
周波数フィルタリング
・ローパスフィルタなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 6週 |
2値化処理
・誤差拡散法などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 7週 |
2値画像処理
・輪郭線追跡などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1を理解
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| 8週 |
画像の圧縮符号化
・ランレングス符号化などのプログラミングを学ぶ |
評価項目2を理解
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| 4thQ |
| 9週 |
電子透かし
・ビットプレーン埋め込みなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目2を理解
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| 10週 |
立体・３次元環境認識
・ステレオマッチングなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目3を理解
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| 11週 |
動画像処理
・フレーム間差分などのプログラミングを学ぶ |
評価項目4を理解
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| 12週 |
文字・図形の認識
・テンプレートマッチングなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目3を理解
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| 13週 |
画像の認識
・画像認識手法およびその代表的なプログラミングを学ぶ |
評価項目3を理解
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| 14週 |
カラー画像処理
・カラー画像の取り扱いおよびそのプログラミングを学ぶ |
評価項目4を理解
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| 15週 |
期末試験
・第1～14週までの授業内容について期末試験を行う |
評価項目1～4の理解度を測る
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| 16週 |
期末試験・返却，レビュー
画像処理の今後の展開について |
評価項目1～4の理解度をマッシュアップする
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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 |
評価割合
| 期末試験 | 演習・課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 45 | 55 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 25 | 45 |
| 専門的能力 | 20 | 25 | 45 |
| 分野横断的能力 | 5 | 5 | 10 |