到達目標
コンピュータを用いて目的の画像を生成・加工の段階で必要となる画像処理の基本的事項を身につける。本講義によって，CG-ARTS協会の画像処理検定ベーシック合格程度の知識を得ることができる。
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 |
| コンピュータを用いて目的の画像を生成・加工の段階で必要となる画像処理の基本的事項を身につけることができる。
| 画像処理の基本的な処理を身につけ，応用することができる。
| 画像処理の基本的な処理を身につけ，利用することができる。 | 画像処理の基本的な処理を身につけ，利用することができない。 |
| 基本的な画像処理技術をプログラミングによって実現することができる。
| 画像処理の基本的な処理をPythonプログラミングによって実現でき，応用できる。 | 画像処理の基本的な処理をPythonプログラミングによって実現できる。 | 画像処理の基本的な処理をPythonプログラミングによって実現できない。 |
学科の到達目標項目との関係
専門 A1
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教養 B1
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教養 C1
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教養 C2
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教養 D1
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教養 D2
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専門 E1
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専門 E2
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専門 E3
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教育方法等
概要:
CG-ARTS協会の画像処理検定ベーシック合格程度の知識について、講義を行う。後期には、実際にコンピュータを用いて目的の画像を生成・加工するプログラミング演習も実施する。
授業の進め方・方法:
試験とレポート・課題で総合評価する。前期の成績は、前期中間試験と前期期末試験の成績を８割、課題の評価を２割取り入れる。
学年末の評価は前期中間試験と前期期末試験の評価を４割，後期中間試験と学年末試験の評価を４割，レポート・授業中の課題の評価を２割取り入れる。
注意点:
年度内のCG-ARTS協会の画像処理検定試験合格者には加点を行う。
授業態度によっては減点を行うこともある。
実務経験のある教員による授業科目
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 |
ガイダンス |
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| 2週 |
知覚 |
人間の視覚についての基礎知識が理解できる。
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| 3週 |
知的財産権と情報セキュリティ |
基本となる情報セキュリティを理解することができる
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| 4週 |
ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル |
デジタルカメラを例にして，コンピュータグラフィックや画像処理など視覚に関わるビジュアル情報処理の原理について理解できる。
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| 5週 |
座標系とモデリング |
図形を定義するために必要な座標系とモデリングについて理解できる。
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| 6週 |
幾何学的・光学的モデル |
幾何学的変換による画像の基本的な変形操作や、画素の色情報について光学的モデルを理解できる。
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| 7週 |
ディジタル画像 |
アナログ画像からディジタル画像への量子化・標本化による変換について理解すると共に、ディジタル画像についての基本的な事項を理解できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
画像ごとの濃淡変換（ヒストグラム） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 10週 |
画像ごとの濃淡変換（画像の統計量） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 11週 |
画像ごとの濃淡変換（トーンカーブ） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 12週 |
領域に基づく濃淡変換（空間フィルタ） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 13週 |
領域に基づく濃淡変換（鮮鋭化・平滑化） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 14週 |
領域に基づく濃淡変換（エッジ抽出） |
画像の見え方や性質を変えるための処理や濃淡変化の処理について理解できる。
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| 15週 |
その他の処理 |
モザイク処理、アルファブレンディングやマスク処理などの、画像の置き換えや画像間の演算処理について理解できる。
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| 16週 |
期末試験 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
２値画像処理(連結性) |
２値画像処理について理解できる。画像を読み込んで文字の数を数えたり，文字コードに変換する処理や領域処理ができるようになる。
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| 2週 |
２値画像処理(収縮，膨張処理) |
２値画像処理について理解できる。画像を読み込んで文字の数を数えたり，文字コードに変換する処理や領域処理ができるようになる。
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| 3週 |
２値画像処理(形状特徴) |
２値画像処理について理解できる。画像を読み込んで文字の数を数えたり，文字コードに変換する処理や領域処理ができるようになる。
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| 4週 |
２値画像処理(距離・細線化) |
２値画像処理について理解できる。画像を読み込んで文字の数を数えたり，文字コードに変換する処理や領域処理ができるようになる。
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| 5週 |
領域処理(領域特徴・分割） |
画像を類似する特徴の集合ごとに分割する処理について理解できる。
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| 6週 |
パターンマッチング・認識 |
画像中の特定のパターンを探したり、基本的な図形要素を検出する画像認識の基礎技術について理解できる。
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| 7週 |
動画像処理,三次元再構成 |
動画像処理や、2次元画像をもとにした3次元の位置情報の復元方法を理解できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
画像符号化 |
画像を記録メディアで取り扱うための基本技術や，記録方法が説明できる。
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| 10週 |
画像フォーマットと記録方式 |
画像を記録メディアで取り扱うための基本技術や，記録方法が説明できる。
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| 11週 |
画像プログラミング（画像表示） |
ここまで学んだ画像処理技術をプログラミングで実現することができる。
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| 12週 |
画像プログラミング（ピクセル交換） |
ここまで学んだ画像処理技術をプログラミングで実現することができる。
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| 13週 |
画像プログラミング（ピクセル処理） |
ここまで学んだ画像処理技術をプログラミングで実現することができる。
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| 14週 |
画像プログラミング（空間フィルタ） |
ここまで学んだ画像処理技術をプログラミングで実現することができる。
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| 15週 |
画像プログラミング（まとめ） |
ここまで学んだ画像処理技術をプログラミングで実現することができる。
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| 16週 |
期末試験 |
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評価割合
| 試験 | レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 15 | 0 | 5 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 60 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 70 |
| 専門的能力 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |