到達目標
(1) 画像処理における基礎的な知識を理解している．
(2) 二値画像に対する基本的な処理を理解している．二値画像に対する基本的な処理をコーディングできる．
(3) 濃淡画像に対する基本的な処理を理解している．濃淡画像に対する基本的な処理をコーディングできる．
(4) カラー画像に対する基本的な処理を理解している．カラー画像に対する基本的な処理をコーディングできる．
(5) 動画像に対する基本的な処理を理解している．動画像に対する基本的な処理をコーディングできる．
(6) ステレオ画像に対する基本的な処理を理解している．ステレオ画像に対する基本的な処理をコーディングできる．
(7) 画像処理手法の応用に関する基本的な処理を理解している．画像処理手法の応用に関する基本的な処理をコーディングできる．
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知識を説明できる． | 画像処理における基礎的な知識を理解している． | 画像処理における基礎的な知識を理解できない |
| 評価項目2 | 二値画像に対する基本的な処理をコーディングできる． | 二値画像に対する基本的な処理を理解している． | 二値画像に対する基本的な処理を理解していない． |
| 評価項目3 | 濃淡画像に対する基本的な処理をコーディングできる． | 濃淡画像に対する基本的な処理を理解している． | 濃淡画像に対する基本的な処理を理解していない． |
| 評価項目4 | カラー画像に対する基本的な処理をコーディングできる． | カラー画像に対する基本的な処理を理解している． | カラー画像に対する基本的な処理を理解していない． |
| 評価項目5 | 動画像に対する基本的な処理をコーディングできる． | 動画像に対する基本的な処理を理解している． | 動画像に対する基本的な処理を理解していない． |
| 評価項目6 | ステレオ画像に対する基本的な処理をコーディングできる． | ステレオ画像に対する基本的な処理を理解している． | ステレオ画像に対する基本的な処理を理解していない． |
| 評価項目7 | 画像処理手法の応用に関する基本的な処理をコーディングできる． | 画像処理手法の応用に関する基本的な処理を理解している． | 画像処理手法の応用に関する基本的な処理を理解していない． |
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，その応用である同画像処理や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（演習・課題の提出をもって，これを満たすと判断する）
◆到達目標(1)～(7)の到達度を，
・期末試験 50%（中間試験は実施しない）
・演習・課題 50%
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
・自学自習時間を未申告
◆本科目は，以下の条件で再試験を行う
・全ての演習や課題を提出している
・期末試験が100点満点換算で36点以上である
注意点:
プログラムやレポートのコピーが発覚した場合，不正とみなし関係する者全ての本科目の成績を0点とする．
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 |
OpenCVを用いた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 |
【濃淡画像処理1】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1,3を理解
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| 4週 |
【濃淡画像処理2】空間フィルタリング
・局所領域の概念，平滑化フィルタや差分フィルタなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,3を理解
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| 5週 |
濃淡画像処理，まとめ・おさらい． |
評価項目1,3を理解
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| 6週 |
【二値画像処理1】二値化の方法
・pタイル法，大津の判別分析法などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,2を理解
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| 7週 |
【二値画像処理2】二値画像に対する処理
・連結数や近傍の概念，輪郭線追跡や細線化などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,2を理解
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| 8週 |
二値画像処理，まとめ・おさらい． |
評価項目1,2を理解
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| 2ndQ |
| 9週 |
【画像処理の応用1】文字・図形の認識
・テンプレートマッチング（SSD，SAD，正規化相互相関）のプログラミングを学ぶ |
評価項目1,3,7を理解
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| 10週 |
【画像処理の応用2】動画像処理
・フレーム間差分，ブロックマッチングによる物体追跡などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,3,5,7を理解
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| 11週 |
【画像処理の応用3/ステレオ画像処理】3次元計測の基礎
・ステレオマッチングに基づく深度測定のプログラミングを学ぶ |
評価項目1,3,6,7を理解
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| 12週 |
【カラー画像処理1】カラー画像の扱い，色変換
・HSV変換，逆変換などのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,4を理解
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| 13週 |
【カラー画像処理2】カラー画像に対する処理
・クロマキー処理，アルファブレンディングなどのプログラミングを学ぶ |
評価項目1,4を理解
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| 14週 |
画像処理の応用，ステレオ画像処理，カラー画像処理，まとめ・おさらい |
評価項目1,3,4,5,6,7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1～7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1～7の理解度を深める
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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 | 50 | 50 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 20 | 40 |
| 専門的能力 | 20 | 20 | 40 |
| 分野横断的能力 | 10 | 10 | 20 |