到達目標
(1) コントラストの改善方法が理解できる。
(2) モフォロジー演算の基本が理解できる。
(3) カラー画像に対する基本的手法が理解できる。
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 | 与えられた画像の問題点、解決手法を見いだし、改善できる。 | コントラスト改善の手法が理解できる。 | コントラスト改善の手法が理解できない。 |
| 評価項目2 | モフォロジー演算が理解でき、適切な方法を選択できる。 | モフォロジーの基本操作が理解できる。 | モフォロジーの基本操作が理解できない。 |
| 評価項目3 | カラー画像とモノクロ画像との違いを理解し、適切に処理できる。 | 各色成分に分解し、処理できることが理解できる。 | 各色成分に分解し、処理できることが理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
① 情報技術を活用して、必要な情報の検索や収集、データ分析をすることができる能力を身につける。②コンピュータの性能向上により、これまで、実現が困難であった画像処理が身近になってきた。人間の視覚をコンピュータで実現できる画像処理技術は重要な情報処理の分野のひとつになってきた。この授業では、画像処理の基本手法を教授し、演習によってそれを確かめる。
授業の進め方・方法:
演習室で講義と演習を行う。作成したプログラムの報告書作成を時間外に課す。
注意点:
C言語に似た画像処理専用のソフトを使用する。C言語の知識が前提となる。
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 |
画像処理用ソフトウェアの使用法 |
授業で使用するソフトウェアの使い方が理解できる。
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| 2週 |
濃淡画像のコントラスト改善 |
濃淡画像のヒストグラムが理解できる。
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| 3週 |
濃淡画像のコントラスト改善 |
2値画像に変換できる。
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| 4週 |
濃淡画像のコントラスト改善 |
ルックアップテーブルによる濃淡変換ができる。
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| 5週 |
モフォロジー変換 |
画像と領域の区別ができる。
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| 6週 |
モフォロジー変換 |
領域の連結性が理解できる。
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| 7週 |
モフォロジー変換 |
領域の膨張と浸食が理解できる。
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| 8週 |
モフォロジー変換 |
領域の膨張と浸食を利用して、いくつかのモフォロジー演算が導出できることを理解できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
モフォロジー変換 |
領域のエッジ検出ができる。
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| 10週 |
モフォロジー変換 |
領域の穴を埋めることができる。
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| 11週 |
カラー画像処理 |
チャンネル分解と合成ができる。
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| 12週 |
カラー画像処理 |
BMP形式とJPG形式の画像の違いがわかる
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| 13週 |
カラー画像処理 |
色数のカウントができる。
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| 14週 |
画像処理の応用 |
マークシートリーダのプログラムが作成できる。
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| 15週 |
画像処理の応用 |
動画処理でモニタリングプログラムが理解できる。
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| 16週 |
課題提出の確認 |
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評価割合
| 試験 | レポート | 成果品 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 50 | 40 | 0 | 0 | 0 | 90 |
| 分野横断的能力 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 |