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。
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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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| 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 | 機械系分野 | 機械設計 | 機械設計の方法を理解できる。 | 2 | |
| 標準規格の意義を説明できる。 | 2 | |
| 許容応力、安全率、疲労破壊、応力集中の意味を説明できる。 | 3 | |
| 力学 | 荷重が作用した時の材料の変形を説明できる。 | 3 | |
| 応力とひずみを説明できる。 | 3 | |
| フックの法則を理解し、弾性係数を説明できる。 | 3 | |
| 応力-ひずみ線図を説明できる。 | 3 | |
| 許容応力と安全率を説明できる。 | 3 | |
| 断面が変化する棒について、応力と伸びを計算できる。 | 3 | |
| 棒の自重よって生じる応力とひずみを計算できる。 | 3 | |
| 両端固定棒や組合せ棒などの不静定問題について、応力を計算できる。 | 3 | |
| 線膨張係数の意味を理解し、熱応力を計算できる。 | 3 | |
| ねじりを受ける丸棒のせん断ひずみとせん断応力を計算できる。 | 3 | |
| 丸棒および中空丸棒について、断面二次極モーメントと極断面係数を計算できる。 | 3 | |
| 軸のねじり剛性の意味を理解し、軸のねじれ角を計算できる。 | 3 | |
| はりの定義や種類、はりに加わる荷重の種類を説明できる。 | 3 | |
| はりに作用する力のつりあい、せん断力および曲げモーメントを計算できる。 | 3 | |
| 各種の荷重が作用するはりのせん断力線図と曲げモーメント線図を作成できる。 | 3 | |
| 曲げモーメントによって生じる曲げ応力およびその分布を計算できる。 | 3 | |
| 各種断面の図心、断面二次モーメントおよび断面係数を理解し、曲げの問題に適用できる。 | 3 | |
| 各種のはりについて、たわみ角とたわみを計算できる。 | 3 | |
| 多軸応力の意味を説明できる。 | 3 | |
| 二軸応力について、任意の斜面上に作用する応力、主応力と主せん断応力をモールの応力円を用いて計算できる。 | 3 | |
| 部材が引張や圧縮を受ける場合のひずみエネルギーを計算できる。 | 3 | |
| 部材が曲げやねじりを受ける場合のひずみエネルギーを計算できる。 | 3 | |
| カスティリアノの定理を理解し、不静定はりの問題などに適用できる。 | 3 | |
| 電気・電子系分野 | 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 | |