画像処理

科目基礎情報

学校	津山工業高等専門学校	開講年度	令和06年度 (2024年度)
授業科目	画像処理
科目番号	0035	科目区分	専門 / 選択
授業形態	講義	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	電子・情報システム工学専攻	対象学年	専2
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	教科書：なし ，関連した書籍等，インターネット上の資源
担当教員	薮木 登

到達目標

学習目的：画像処理技術を実際的に利用するための画像処理の考え方や画像処理手法を理解する。さらに，画像処理システムを構成する方法を理解し,システム構成の方法を身につける。
到達目標：
他の科目の分野では扱われなかった画像処理分野について理解している。
１．画像処理の手法について理解し，説明できる。
２．画像処理システムの構成方法を身につける。
３．演習や調査発表や課題レポートを通じて理解を深化させる。

ルーブリック

	優	良	可	不可
評価項目1	画像処理の応用例も含め手法を詳しく説明できる。	画像処理の基本手法を詳しく説明できる。	画像処理の基本手法を説明できる（発表）。	画像処理の手法を説明できない。
評価項目2	画像処理システムを具体的に構成し，十分に説明できる。	画像処理システムを具体的に構成できる。	画像処理システムの基本構成を説明できる（試験）。	画像処理システムの構成を説明できない。
評価項目3	調査発表及び課題レポート作成において，他の学生の模範となることができる。	十分な調査発表及び課題レポート作成ができる。	調査発表及び課題レポートを作成できる。	調査発表及び課題レポートを作成できない。

教育方法等

概要:

一般・専門の別：専門
学習の分野：情報・制御
基礎となる学問分野：工学/電気電子工学/計測工学
専攻科学習目標との関連：本科目は専攻科学習目標「(2) 次の専門技術分野の知識を修得し、機械やシステムの設計・製作・運用に活用できる。
　電子・情報システム工学専攻：電気・電子、情報・制御に関する専門技術分野」に相当する科目である。
技術者教育プログラムとの関連：本科目が主体とする学習・教育到達目標は「（Ｂ）専攻分野に関連する知識理解を深化させ，それらを応用することができる」である。
授業の概要：コンピュータの発達により，画像処理技術が産業のあらゆる分野で利用されるようになってきた。画像処理技術を利用するための画像処理の考え方や画像処理手法について学習し，実際の処理結果も確認する。さらに，例題を用いて画像処理システムを構成する方法を解説する。

授業の進め方・方法:

授業の方法：画像処理の基本事項をまず説明し，各種画像処理手法に関する課題調査発表を行っていく。すなわち，受講学生に授業内容に関する調査結果や実例を交えて報告してもらい，内容の補足・不足事項を解説していく。また，理解が深まるよう画像処理システムの構成を時間外学習として課す。
成績評価方法：試験の結果（60％）と課題調査発表（20％），課題レポートなど（20％）で評価する。試験には，発表資料・ノートの持込を許可する。試験の結果が６０点未満の学生には補習，理解度を確認する試験により60点以上であれば，当該試験の結果を60点と読み替える。
再試験は実施しない。
＜調査発表課題一覧＞
標本化定理，濃度変換，
ヒストグラム，空間フィルタリング，平滑化，エッジ抽出，フーリエ変換，周波数フィルタリング，2値化処理，2値画像処理，直線検出，カラー画像，パターン認識，動画像処理，画像符号化，他

【時間外学習内容】
＊授業内容に関する調査および発表資料の作成
＊画像処理システムの構成および課題レポートの作成
　＜レポート内容＞
　・目的　・画像処理システムの流れ　・まとめ
　・講義中にもシステム構成の経過報告

注意点:

履修上の注意：本科目は「授業時間外の学修を必要とする科目」である。当該授業時間と授業時間外の学修を合わせて，１単位あたり45時間の学修が必要である。授業時間外の学修については，担当教員の指示に従うこと。
履修のアドバイス：事前に行う準備学習として，画像を用いた応用例を調べておくこと。本科目は，本科4年次（情報システム，情報数理），5年次（システムプログラミング）で学修した内容を基礎とし，画像処理および画像処理システムの学習を行う科目である。
基礎科目：微分積分Ⅰ,Ⅱ（2,3年），応用数学Ⅰ,Ⅱ（電気4,情報4）など
関連科目：ディジタル信号処理（専2年）など
受講上のアドバイス：画像処理関連の検定試験（画像処理エンジニア検定）があり，これに挑戦してみるのも良いだろう。また，本科で画像の講義を受けていない学生は特に，調査方法や内容に不明な点があれば，担当教員に積極的に助言を受けること。
出欠確認時以降の入室は遅刻とし，授業開始25分を超えると欠課とする。
全講義終了後に，時間外学習内容の報告書を提出すること。

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

選択

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス，画像処理の概要・歴史	画像処理の概要を理解する
		2週	ディジタル画像の基礎，画像処理の応用分野，画像処理の応用例	画像処理の基礎を説明できる
		3週	画像処理システムの基本	画像処理システムの基本を理解する
		4週	入出力装置（ディジタルカメラ等の構造）	入出力装置の構造を説明できる
		5週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		6週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		7週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		8週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
	2ndQ
		9週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		10週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		11週	課題調査発表	課題発表と質疑応答
		12週	画像処理システムの構成について	画像処理システムの構成に関する構想の準備
		13週	画像処理システムのアルゴリズムの作成	画像処理システムのアルゴリズムの作成
		14週	これまでの画像処理に関するまとめと前期末試験について	これまでの画像処理に関するまとめと前期末試験について
		15週	（前期末試験）	学習内容を確認する
		16週	答案返却と試験解説	学習が不十分な箇所を確認し、補習する

評価割合

	試験	発表	課題	合計
総合評価割合	60	20	20	100
基礎的能力	0	0	0	0
専門的能力	60	20	20	100
分野横断的能力	0	0	0	0