到達目標
【到達目標】
１． アナログ画像データとディジタル画像データの違いを理解し，ディジタル画像データの標本化や量子化の概念を整理し，まとめることができる。
２． ディジタル画像データの加工方法の原理を理解し，実際に画像処理することができる。
３． 画像データの空間フィルタリングと空間周波数フィルタリングを使った画像処理ができる。
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 |
| 評価項目1 | アナログとディジタル画像データの違いを完全に理解できる。 | アナログとディジタル画像データの違いを理解できる。 | アナログとディジタル画像データの違いを理解できない。 |
| 評価項目2 | ディジタル画像データの加工方法の原理を理解し，様々な画像処理を行うことができる。 | ディジタル画像データの加工方法の原理を理解し，画像処理を行うことができる。 | ディジタル画像データの加工方法の原理を理解し，画像処理を行うことができない。 |
| 評価項目3 | 画像データの空間フィルタリングと空間周波数フィルタリングを使った様々な画像処理を行うことができる。 | 画像データの空間フィルタリングと空間周波数フィルタリングを使った画像処理を行うことができる。 | 画像データの空間フィルタリングと空間周波数フィルタリングを使った画像処理を行うことができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
ディジタル画像処理は，インターネットを中心とした新しい情報化社会において，不可欠で重要な技術である。画像処理論では，ディジタル画像データの加工，フィルタリング，パターン認識などの基本的な画像処理技術を学習し，地球観測衛星や惑星探査等の画像データを題材に，実際にパソコンを用いて画像処理の実習を行うことにより，その仕組みを理解し応用能力を養う。
授業の進め方・方法:
授業は、IDL(interactive Data Language)という画像処理が可能なソフトを使って実習を行う。毎回、NetCommonsサイトの画像処理論のルームに課題を出して、レポートをそのサイトに電子提出してもらう。提出したレポートは、授業の最初にプレゼンテーションをしてもらい、全員のレポートの内容についての情報共有を行う。授業の最初には、画像処理の基礎について学び、その後、画像の空間フィルタリングについて学ぶ。そして、空間周波数フィルタリングの原理を学び、その応用について学ぶ。次に、画像の様々な表示方法について学び、画像のパターン認識についても学ぶ。これらの知識をもとに、IDLの画像処理機能を使って、ディジタル画像データ処理の方法とプログラミング技法について学ぶ。
注意点:
試験の成績を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。実務に応用できる専門基礎として，到達目標に対する達成度を試験等において評価する。
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 |
画像処理の基礎：ディジタル画像の標本化，量子化について学ぶ。 |
ディジタル画像の標本化，量子化について理解ができる。
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| 2週 |
画像の空間フィルタリング：平滑化フィルタである平均値フィルタ，メディアンフィルタ，そして微分フィルタの原理について学ぶ。 |
平滑化フィルタである平均値フィルタ，メディアンフィルタ，そして微分フィルタの原理が理解ができる。
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| 3週 |
画像の空間フィルタリング：平滑化フィルタである平均値フィルタ，メディアンフィルタ，そして微分フィルタの原理について学ぶ。 |
平滑化フィルタである平均値フィルタ，メディアンフィルタ，そして微分フィルタの原理について理解ができる。
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| 4週 |
画像の直交変換とフィルタリング：フーリエ変換の原理とその空間周波数フィルタリングへの応用について学ぶ。 |
画像の直交変換とフィルタリング[4-5]：フーリエ変換の原理とその空間周波数フィルタリングへの応用について理解ができる。
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| 5週 |
画像の直交変換とフィルタリング：フーリエ変換の原理とその空間周波数フィルタリングへの応用について学ぶ。 |
フーリエ変換の原理とその空間周波数フィルタリングへの応用について理解ができる。
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| 6週 |
画像の表示方法：階調画像の表示方法，画像の拡大縮小の方法について学ぶ。 |
階調画像の表示方法，画像の拡大縮小の方法について理解ができる。
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| 7週 |
画像のパターン認識法：パターン認識の技法について学ぶ。 |
パターン認識の技法について理解ができる。
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| 8週 |
汎用画像処理ソフトによる実習：画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間フィルタリング画像処理方法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間フィルタリング画像処理方法について理解ができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
汎用画像処理ソフトによる実習：画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間フィルタリング画像処理方法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間フィルタリング画像処理方法について理解ができる。
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| 10週 |
汎用画像処理ソフトによる実習：画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間周波数フィルタリング画像処理方法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの空間周波数フィルタリング画像処理方法について理解ができる。
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| 11週 |
画像処理言語ソフトによる実習：画像処理ソフトIDLを使って，ディジタル画像データ処理のプログラミング手法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの処理方法について理解ができる。
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| 12週 |
画像処理言語ソフトによる実習：画像処理ソフトIDLを使って，ディジタル画像データ処理のプログラミング手法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの処理方法について理解
ができる。
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| 13週 |
画像処理言語ソフトによる実習：画像処理ソフトIDLを使って，ディジタル画像データ処理のプログラミング手法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの処理方法について理解ができる。
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| 14週 |
画像処理言語ソフトによる実習：画像処理ソフトIDLを使って，ディジタル画像データ処理のプログラミング手法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの処理方法について理解ができる。
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| 15週 |
画像処理言語ソフトによる実習：画像処理ソフトIDLを使って，ディジタル画像データ処理のプログラミング手法について学ぶ。課題を与え，NetCommonsサイト上にレポートを提出する。 |
画像処理ソフトを使って，ディジタル画像データの処理方法について理解ができる。
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| 16週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 電気・電子系 | 情報 | 基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。 | 3 | |
| プログラミング言語を用いて基本的なプログラミングができる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 20 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 60 |
| 分野横断的能力 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 20 |