到達目標
1.ディジタル画像処理の基礎,濃度変換,空間フィルタについて理解し,説明できる。
2.二値化画像,カラー画像処理について理解し,説明できる。
3.パターン認識,フーリエ変換による線図形処理,ニューラルネットワークについて理解し,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 |
評価項目1 | ディジタル画像処理の基礎,濃度変換,空間フィルタについて詳細に理解し,具体的に詳しく説明できる。 | ディジタル画像処理の基礎,濃度変換,空間フィルタについて理解し,説明できる。 | ディジタル画像処理の基礎,濃度変換,空間フィルタについて,十分に説明できない。 |
評価項目2 | 二値化画像,カラー画像処理について詳細に理解し,具体的に詳しく説明できる。 | 二値化画像,カラー画像処理について理解し,説明できる。 | 二値化画像,カラー画像処理について,十分に説明できない。 |
評価項目3 | パターン認識,フーリエ変換による線図形処理,ニューラルネットワークについて詳細に理解し,具体的に詳しく説明できる | パターン認識,フーリエ変換による線図形処理,ニューラルネットワークについて理解し,説明できる。 | パターン認識,フーリエ変換による線図形処理,ニューラルネットワークについて,十分に説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
マルチメディアコンテンツやWebさどで広く利用されている画像処理技術について解説する。まず,基礎知識として,画像の数値表現(ヒストグラム,三原色合成,HSB値による表現)を理解する。次に,画像の情報化手法として二値化処理について説明し,各種フィルタの概念と処理手法を理解するとともに,ソフトウエアによるコーディング手法を習得する。また,パターン認識の原理について述べ,フーリエ変換を用いた線図形化処理手法を身につける。
授業の進め方・方法:
講義と演習を組合わせて行なう。講義により画像処理の諸概念を理解する。演習によりそれらの諸概念を実現するため,Visual C#によるコード記述により理解を深める。
注意点:
本科目は,情報通信エレクトロニクス工学科の情報通信系専門科目にあり,3年次の「応用プログラミング」からつながり,5年次の「メディア工学」へとつながる。資格試験「CG検定」と関連する科目である。
本科目は,幅広い画像処理分野の基礎と一部の応用とを学ぶ。各自,興味と問題意識を持った自主的な取り組みにより,理解と創造性が培われる。質問は,講義中はもちろん,電子メールなどでも受け付ける。
本科目の規定授業時間数は60時間である. 90分の授業に対して放課後・家庭で90分程度の自学自習が求められる。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
ガイダンス |
本科目,全体について概要が理解できる。
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2週 |
ディジタル画像の仕組み1 |
ディジタル画像の仕組み,アナログ画像とディジタル画像の利点などについて,理解し説明できる。
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3週 |
ディジタル画像の仕組み2 |
ディジタル画像処理の基礎として,標本化,エイリアシング,量子化,画像処理の形態,濃度反転,階調数変換,解像度変換,サイズ変換について理解し,説明できる.
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4週 |
ディジタル画像の仕組み3 |
ディジタル画像処理の基礎として,標本化,エイリアシング,量子化,画像処理の形態,濃度反転,階調数変換,解像度変換,サイズ変換について理解し,説明できる.
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5週 |
濃度変換1 |
ヒストグラム,線形な濃度変換,非線形な濃度変換,画質改善,ヒストグラム平坦化について理解し,説明できる.
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6週 |
濃度変換2 |
ヒストグラム,線形な濃度変換,非線形な濃度変換,画質改善,ヒストグラム平坦化について理解し,説明できる.
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7週 |
濃度変換3 |
ヒストグラム,線形な濃度変換,非線形な濃度変換,画質改善,ヒストグラム平坦化について理解し,説明できる.
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8週 |
中間試験 |
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2ndQ |
9週 |
空間フィルタ1 |
空間フィルタの原理,平滑化フィルタ,量子化,微分フィルタについて理解し,説明できる.
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10週 |
空間フィルタ2 |
空間フィルタの原理,平滑化フィルタ,量子化,微分フィルタについて理解し,説明できる.
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11週 |
空間フィルタ3 |
空間フィルタの原理,平滑化フィルタ,量子化,微分フィルタについて理解し,説明できる.
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12週 |
2値化画像1 |
2値化処理,膨張と収縮,境界線追跡,ハフ変換,ラべリングについて理解し,説明できる.
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13週 |
2値化画像2 |
2値化処理,膨張と収縮,境界線追跡,ハフ変換,ラべリングについて理解し,説明できる.
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14週 |
2値化画像3 |
2値化処理,膨張と収縮,境界線追跡,ハフ変換,ラべリングについて理解し,説明できる.
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15週 |
定期試験 |
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16週 |
答案返却 |
答案を返却し、解答を解説する。
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後期 |
3rdQ |
1週 |
カラー画像処理1 |
3原色,色空間,色の3属性,カラー画像のヒストグラム,カラー画像の濃度変換,カラー画像の閾値処理,画像切り出し,画像合成,画質変換について理解し,説明できる.
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2週 |
カラー画像処理2 |
3原色,色空間,色の3属性,カラー画像のヒストグラム,カラー画像の濃度変換,カラー画像の閾値処理,画像切り出し,画像合成,画質変換について理解し,説明できる.
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3週 |
カラー画像処理3 |
3原色,色空間,色の3属性,カラー画像のヒストグラム,カラー画像の濃度変換,カラー画像の閾値処理,画像切り出し,画像合成,画質変換について理解し,説明できる.
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4週 |
パターン認識1 |
マッチングの原理,特徴ベクトルの選択,テンプレートマッチング,オンライン数字認識について理解し,説明できる.
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5週 |
パターン認識2 |
マッチングの原理,特徴ベクトルの選択,テンプレートマッチング,オンライン数字認識について理解し,説明できる.
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6週 |
パターン認識3 |
マッチングの原理,特徴ベクトルの選択,テンプレートマッチング,オンライン数字認識について理解し,説明できる.
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7週 |
フーリエ変換による線図形処理1 |
1次元フーリエ変換,DFT,FFT,フーリエ記述子について理解し,説明できる.
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8週 |
中間試験 |
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4thQ |
9週 |
フーリエ変換による線図形処理2 |
1次元フーリエ変換,DFT,FFT,フーリエ記述子について理解し,説明できる.
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10週 |
フーリエ変換による線図形処理3 |
1次元フーリエ変換,DFT,FFT,フーリエ記述子について理解し,説明できる.
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11週 |
直交変換1 |
直交変換,空間周波数とスペクトル表現,2次元フーリエ変換,離散コサイン変換について理解し,説明できる.
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12週 |
直交変換2 |
直交変換,空間周波数とスペクトル表現,2次元フーリエ変換,離散コサイン変換について理解し,説明できる.
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13週 |
ニューラルネットワーク |
ニューロンモデル,学習則,パーセプトロン,誤差逆伝搬法,オフライン数字認識,顔画像認識について理解し,説明できる.
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14週 |
自由課題 |
画像処理について自ら選んだテーマに対して,発表,質疑応答ができる.
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15週 |
定期試験 |
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16週 |
答案返却 |
答案を返却し、解答を解説する。
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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 | 情報系分野 | プログラミング | 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。 | 2 | |
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。 | 2 | |
評価割合
| 試験 | レポート/発表 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 20 | 40 |
専門的能力 | 50 | 10 | 60 |