到達目標
電気・情報工学に関連する分野では，画像を取り扱う応用技術の利用範囲が拡大しており，画像処理は，それらの基礎となる重要な科目である。講義では，画像処理全般についての基礎的な知識を説明し，プログラミング演習を通して代表的な画像処理手法の原理や性質の理解を深めることを目標とする。
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 | 画像処理のためのアルゴリズムの基礎を説明できる | 画像処理のためのアルゴリズムの基礎を知っている | 画像処理のためのアルゴリズムの基礎を知らない |
| 評価項目2 | パターン認識 方法を説明できる | パターン認識 方法を知っている | パターン認識 方法を知らない |
| 評価項目3 | パターン認識 方法 を説明できる | パターン認識 方法 を知っている | パターン認識 方法 を知らない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
講義では，画像処理全般についての基礎的な知識を説明し，プログラミング演習を通して代表的な画像処理手法の原理や性質の理解を深める
授業の進め方・方法:
教科書を基に画像処理のさまざまな方法について講義した後，言語にとらわれないアルゴリズムを用いて画像処理のプログラミング演習を行う。教科書の例題をレポート課題とし，確認の意味での小テストを適宜実施する。
注意点:
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 |
画像処理のアルゴリズム |
画像処理のためのアルゴリズムの基礎を理解する。
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| 2週 |
画像のデータ構造，画像表示 |
画像のデータ構造を理解し，基礎的な画像処理方法について理解する。
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| 3週 |
A-D 変換，標本化，量子化，解像度，配列表現 |
基礎的な画像処理プログラムが作成できる。
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| 4週 |
階調数変換，解像度変換，サイズ変換 |
濃度変換法の種類と性質を理解する。
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| 5週 |
ヒストグラム |
ヒストグラムについて理解する。
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| 6週 |
濃度変換 |
基礎的な濃度変換プログラムが作成できる。
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| 7週 |
前期中間試験 |
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| 8週 |
試験問題の解答 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
コントラストの改善 |
コントラストの改善方法について理解する。
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| 10週 |
線形・非線形濃度変換 |
コントラストの改善を行うプログラムが作成できる。
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| 11週 |
ヒストグラム平坦化 |
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| 12週 |
空間フィルタ |
フィルタ処理方法について理解する。
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| 13週 |
積和演算 |
フィルタ処理を行うプログラムが作成できる。
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| 14週 |
平滑化フィルタ，メディアンフィルタ |
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| 15週 |
前期末試験 |
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| 16週 |
試験問題の解答 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
微分フィルタ(Prewitt，Sobel) |
特徴抽出フィルタの処理方法を理解する。
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| 2週 |
線，エッジ検出フィルタ |
特徴抽出を行うプログラムが作成できる。
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| 3週 |
ラプラシアン，鮮鋭化フィルタ |
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| 4週 |
２値化画像処理 |
２値化画像処理方法を理解する。
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| 5週 |
しきい値処理,膨張，収縮と細線化処理 |
２値化画像処理を行うプログラムが作成できる。
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| 6週 |
ハフ変換，最小２乗法 |
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| 7週 |
後期中間試験 |
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| 8週 |
試験問題の解答 |
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| 4thQ |
| 9週 |
パターン認識 |
パターン認識方法を理解する
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| 10週 |
パターン認識の原理，評価式 |
パターン認識を行うプログラムが作成できる。
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| 11週 |
テンプレートマッチング |
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| 12週 |
色の理解 |
カラー画像処理方法を理解する
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| 13週 |
ヒストグラム，濃度変換，しきい値処理 |
カラー画像処理を行うプログラムが作成できる
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| 14週 |
切り出し，画質変換，画像合成 |
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| 15週 |
後期末試験 |
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| 16週 |
試験問題の解答 |
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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
| 試験 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 10 | 50 |
| 専門的能力 | 40 | 10 | 50 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |