概要:
コンピュータにおけるディジタル情報を処理する応用分野である画像処理や数値計算を講義や実習を通して深く学び,様々な情報工学の分野における応用能力を高める。これによって,「専門の基礎学力をつけ,応用力を涵養する」力をつける。
授業の進め方・方法:
理論や手法の説明後,プログラミングを行い説明した手法の実装を行う.
注意点:
試験の成績60 %,平素の学習状況等(課題・小テスト・レポート等を含む)を40 %の割合で総合的に評価する。学期毎の評価は中間と期末の各期間の評価の平均,学年の評価は前学期と後学期の評価の平均とする。なお,通年科目における後学期中間の評価は前学期中間,前学期末,後学期中間の各期間の評価の平均とする。技術者が身につけるべき専門基礎として,上記の到達目標に対する達成度を試験等において評価する。
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
オリエンテーション [1]:学習目的,到達目標,学習方法の指導,学習環境の整備を行う。また,現代科学技術と数値計算の関わりについて講義する。 |
数値計算と誤差についてどんなものか理解する.
|
2週 |
数値積分[2-4]:矩形法,台形法について学ぶ。 |
数値積分がどんなものか理解し,矩形法,台形法がどんな手法か理解する.
|
3週 |
数値積分[2-4]:矩形法,台形法について学ぶ。 |
数値積分がどんなものか理解し,矩形法,台形法がどんな手法か理解する.
|
4週 |
数値積分[2-4]:矩形法,台形法について学ぶ。 |
数値積分がどんなものか理解し,矩形法,台形法がどんな手法か理解する.
|
5週 |
微分方程式の反復法[5-8]:数値微分の概念,オイラー法などの逐次法について学ぶ。 |
数値積分がどのようなものか理解し,オイラー法,逐次法がどのような手法か理解する.
|
6週 |
微分方程式の反復法[5-8]:数値微分の概念,オイラー法などの逐次法について学ぶ。 |
数値積分がどのようなものか理解し,オイラー法,逐次法がどのような手法か理解する.
|
7週 |
微分方程式の反復法[5-8]:数値微分の概念,オイラー法などの逐次法について学ぶ。 |
数値積分がどのようなものか理解し,オイラー法,逐次法がどのような手法か理解する.
|
8週 |
微分方程式の反復法[5-8]:数値微分の概念,オイラー法などの逐次法について学ぶ。 |
数値積分がどのようなものか理解し,オイラー法,逐次法がどのような手法か理解する.
|
2ndQ |
9週 |
方程式の反復法[9-12]:Newton-Raphson 法,2分法などについて学ぶ。 |
方程式の解を求める手法としてNewton法や2分法がどのようなものか理解する.
|
10週 |
方程式の反復法[9-12]:Newton-Raphson 法,2分法などについて学ぶ。 |
方程式の解を求める手法としてNewton法や2分法がどのようなものか理解する.
|
11週 |
方程式の反復法[9-12]:Newton-Raphson 法,2分法などについて学ぶ。 |
方程式の解を求める手法としてNewton法や2分法がどのようなものか理解する.
|
12週 |
方程式の反復法[9-12]:Newton-Raphson 法,2分法などについて学ぶ。 |
方程式の解を求める手法としてNewton法や2分法がどのようなものか理解する.
|
13週 |
曲線近似[13-14]:最小二乗法などを用いたデータ処理について学ぶ。 |
近似について理解し,最小二乗法などがどのような近似手法かを理解する.
|
14週 |
曲線近似[13-14]:最小二乗法などを用いたデータ処理について学ぶ。 |
近似について理解し,最小二乗法などがどのような近似手法かを理解する.
|
15週 |
アプリケーション開発[15-16]: コンピュータとディジタル画像について講義し,アプリケーション開発の環境整備を行う。 |
コンピュータにおけるディジタル画像とアプリケーション開発について理解し,アプリケーションの開発環境を構築する.
|
16週 |
|
|
後期 |
3rdQ |
1週 |
アプリケーション開発[15-16]: コンピュータとディジタル画像について講義し,アプリケーション開発の環境整備を行う。 |
コンピュータにおけるディジタル画像とアプリケーション開発について理解し,アプリケーションの開発環境を構築する.
|
2週 |
ディジタル画像の基礎[17-18]:ディジタル画像の特徴,画像の分類,画像の標本化,量子化について学ぶ。また,画像データの基礎を学び,画像処理アプリケーションの開発を行う。 |
ディジタル画像の分類と標本化,量子化がどのようなものか理解し,アプリケーションで画像を処理する手法について理解する.
|
3週 |
ディジタル画像の基礎[17-18]:ディジタル画像の特徴,画像の分類,画像の標本化,量子化について学ぶ。また,画像データの基礎を学び,画像処理アプリケーションの開発を行う。 |
ディジタル画像の分類と標本化,量子化がどのようなものか理解し,アプリケーションで画像を処理する手法について理解する.
|
4週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
5週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
6週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
7週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
8週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
4thQ |
9週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
10週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
11週 |
濃淡画像処理[19-26]:濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出について学び,実習を行う。 |
濃度変換,平滑化,鮮鋭化,エッジ検出がどのような手法であるか理解する.
|
12週 |
2値画像処理[27-28]:2値化処理,2値画像処理を学び,実習を行う。 |
画像お2値化処理について学び,2値化手法について理解する.
|
13週 |
2値画像処理[27-28]:2値化処理,2値画像処理を学び,実習を行う。 |
画像お2値化処理について学び,2値化手法について理解する.
|
14週 |
画像認識[29-30]:領域分割,テンプレートマッチングを学び,実習を行う。 |
領域分割とテンプレートマッチングの手法について理解する.
|
15週 |
画像認識[29-30]:領域分割,テンプレートマッチングを学び,実習を行う。 |
領域分割とテンプレートマッチングの手法について理解する.
|
16週 |
|
|