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

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．

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・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

		週	授業内容	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

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	情報系分野	プログラミング	変数とデータ型の概念を説明できる。	2
				代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。	2
				制御構造の概念を理解し、条件分岐や反復処理を記述できる。	2
				プロシージャ(または、関数、サブルーチンなど)の概念を理解し、これらを含むプログラムを記述できる。	2
				与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。	3
				ソフトウェア生成に必要なツールを使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。	3
				要求仕様に従って、標準的な手法により実行効率を考慮したプログラムを設計できる。	2

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	70	30	0	0	0	0	100
基礎的能力	0	0	0	0	0	0	0
専門的能力	70	30	0	0	0	0	100
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0