図形処理工学

科目基礎情報

学校 北九州工業高等専門学校 開講年度 平成29年度 (2017年度)
授業科目 図形処理工学
科目番号 0137 科目区分 専門 / 選択
授業形態 授業 単位の種別と単位数 履修単位: 1
開設学科 制御情報工学科 対象学年 4
開設期 後期 週時間数 2
教科書/教材 授業で資料を配布する
担当教員 石川 聖二

目的・到達目標

ディジタル画像の基本特徴が説明できる。
濃淡画像の主な解析法が説明できる。
2値画像の主な解析法が説明できる。
立体モデルの作り方が説明できる。
パターン認識の方法が説明できる。

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
ディジタル画像の基本特徴が説明できる。ディジタル画像の基本特徴を十分理解し,応用的概念を説明できる.ディジタル画像の基本特徴を概ね理解し,基本的問題を解くことができる.ディジタル画像についての理解が不十分で,基本的問題が解けない.
濃淡画像の主な解析法が説明できる。濃淡画像の主な解析法を十分理解し,応用的概念を説明できる.濃淡画像の主な解析法を概ね理解し,基本的問題を解くことができる.濃淡画像についての理解が不十分で,基本的問題が解けない.
2値画像の主な解析法が説明できる。2値画像の主な解析法を十分理解し,応用的概念を説明できる.2値画像の主な解析法を概ね理解し,基本的問題を解くことができる.2値画像についての理解が不十分で,基本的問題が解けない.
立体モデルの作り方が説明できる。立体モデルの作り方を十分理解し,応用的概念を説明できる.立体モデルの作り方を概ね理解し,基本的問題を解くことができる.立体モデルの作り方についての理解が不十分で,基本的問題が解けない.
パターン認識の方法が説明できる。パターン認識の方法を十分理解し,応用的概念を説明できる.パターン認識の方法を概ね理解し,基本的問題を解くことができる.パターン認識の方法についての理解が不十分で,基本的問題が解けない.

学科の到達目標項目との関係

教育方法等

概要:
ディジタルカメラやディジタルビデオカメラ等を視覚センサとして、さまざまな対象の画像・映像を撮りコンピュータで処理・解析して利用する技術は、近年、広範な分野で利用されるようになっている。本講義は、現代社会で多様なニーズを持つ画像処理、図形処理およびパターン認識の基本手法を、受講者が基礎知識として習得することを目的とする。
授業の進め方と授業内容・方法:
本講義は、講義に加えて毎回演習を行いながら内容の理解度を高めていく。本講義を理解するためには、線形代数および幾何学の知識を身に付けておくことが望ましい。
注意点:

授業計画

授業内容・方法 週ごとの到達目標
後期
3rdQ
1週 序論 ― 画像・図形処理の目的 コンピュータによる画像・図形処理の目的を理解する。その必要性と現状を学ぶ。
2週 人とロボットの視覚構造 人の視覚構造およびロボットの視覚構造(CCDカメラの構造と原理)を理解する。演習問題を解く。
3週 画像処理の基本事項 画像処理の基本事項を理解する。ディジタル画像の構成、基本画像演算を学ぶ。演習問題を解く。
4週 画像処理の基本事項 画像処理の基本事項を理解する。ディジタル画像の構成、基本画像演算を学ぶ。演習問題を解く。
5週 濃淡画像解析 濃淡画像の主要な解析法を理解する。画質改善、エッジ検出、2値化等の手法を学ぶ。演習問題を解く。
6週 濃淡画像解析 濃淡画像の主要な解析法を理解する。画質改善、エッジ検出、2値化等の手法を学ぶ。演習問題を解く。
7週 濃淡画像解析 濃淡画像の主要な解析法を理解する。画質改善、エッジ検出、2値化等の手法を学ぶ。演習問題を解く。
8週 後期中間試験
4thQ
9週 2値画像解析 2値画像の主要な解析法を理解する。領域のラベリング、形状特徴、直線の検出、モルフォロジカルフィルタ等を学ぶ。演習問題を解く。
10週 2値画像解析 2値画像の主要な解析法を理解する。領域のラベリング、形状特徴、直線の検出、モルフォロジカルフィルタ等を学ぶ。演習問題を解く。
11週 立体モデルの生成 立体モデルの生成法を理解する。ステレオカメラによる3次元情報の獲得法等を学ぶ。演習問題を解く。
12週 立体モデルの生成 立体モデルの生成法を理解する。ステレオカメラによる3次元情報の獲得法等を学ぶ。演習問題を解く。
13週 パターン認識 パターン認識の方法を理解する。線形識別関数、クラスタリング法等を学ぶ。演習問題を解く。
14週 パターン認識 パターン認識の方法を理解する。線形識別関数、クラスタリング法等を学ぶ。演習問題を解く。
15週 画像・図形処理の応用 画像・図形処理の実際の応用について、諸事例を通して理解を深める。
16週 後期定期試験

評価割合

試験演習・宿題相互評価態度ポートフォリオその他合計
総合評価割合70300000100
基礎的能力0000000
専門的能力70300000100
分野横断的能力0000000