概要:
近年の半導体技術やハードウェアの急速な進歩に伴って，コンピュータを用いて様々な情報を処理することが可能になってきた．一般に情報は，文字，映像，音響など様々なメディアにより表現されている．本授業では，マルチメディアのうち画像情報に焦点を当て，その処理の基礎について概説する．画像処理はその用途に応じて処理と評価が異なるが，ここではロボットビジョンの基本技術である物体認識を例に挙げ，画像処理技術の理解を深める．
授業の進め方・方法:
学生は事前に配布されたテキストを予習し，講義に臨む．
講義中は，テキストに沿った課題をレポート形式で出題する.
学生は，プログラミングにより実際に画像処理を実装した上で，その処理の効果を評価しレポートにまとめる.
注意点:
講義中は，コンピュータ上でプログラムを組み，画像処理を実際にシミュレートした結果と考察をレポート課題としてまとめる．
そのため、基本的なプログラミング知識が必須となる.
講義の冒頭でテキストの解説を行うが，基本は演習時間に当てるため事前予習が必須となる．
後期は、海外の講師を招き英語による集中講義となる．ここでは，主に海外講師が出題するプロジェクト（画像処理アプリケーション作成）に着手する．
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンスと
シミュレーション環境の構築 |
画像処理をコンピュータ上でシミュレートするため，ソフトウェアOpenCVのインストールと画像の入出力プログラムを作成する．
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| 2週 |
画像の表現 |
画像情報を構成する輝度情報，RGB情報とHSV情報について理解し，説明できる．
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| 3週 |
画像の表現 |
画像のAD変換における量子化と標本化について理解できる．
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| 4週 |
濃度変換 |
トーンカーブによる画像の濃度変換について理解し，画像情報を操作することができる．
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| 5週 |
濃度変換 |
コントラスト変換関数とヒストグラム変換について理解でき，利用することができる．
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| 6週 |
濃度変換 |
画像の二値化について理解し，説明することができる．
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| 7週 |
フィルタリング |
画像のフィルタリングについて理解，説明でき，ノイズ除去フィルタである平滑化フィルタについて説明できる．
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
フィルタリング
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移動平均フィルタとメディアンフィルタとの違いを理解し，説明できる
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| 10週 |
フィルタリング |
空間領域と周波数領域のフィルタリングの違いを説明できる．
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| 11週 |
エッジ抽出 |
様々なオペレータを用いて画像の特徴量の一つであるエッジを抽出できる．
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| 12週 |
エッジ抽出 |
各オペレータの違いによる出力の違いを説明できる．
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| 13週 |
テンプレートマッチング |
物体認識の基本技術テンプレートマッチングについて理解し，説明できる．
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| 14週 |
テンプレートマッチング |
テンプレートマッチングに用いられる距離尺度とその違いを理解し，説明できる．
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| 15週 |
定期試験 |
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| 16週 |
定期試験答案返却 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
アフィン変換 |
画像の幾何学変換の一つであるアフィン変換の意味と計算方法を理解し，説明できる．
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| 2週 |
アフィン変換 |
アフィン変換時の補正処理について理解し，説明できる．
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| 3週 |
ハフ変換 |
直線や円成分を検出するのに有効なハフ変換を理解し，説明できる．
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| 4週 |
ハフ変換 |
コンピュータ上でハフ変換を実装し，評価を行うことができる．
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| 5週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 6週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 7週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 8週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 4thQ |
| 9週 |
後期中間試験 |
講義で学んだアフィン変換，ハフ変換，課題の成果について説明することができる．
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| 10週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 11週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 12週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 13週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 14週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 15週 |
画像処理アプリケーション作成（集中講義） |
与えられた課題に対して，今まで学んだ画像処理技術を応用し，解決することができる．
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| 16週 |
学年末試験 |
講義で実施した課題の成果について説明することができる．
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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 | 情報系分野 | プログラミング | 代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。 | 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。 | 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 | |
| 主要な言語処理プロセッサの種類と特徴を説明できる。 | 2 | |
| ソフトウェア開発に利用する標準的なツールの種類と機能を説明できる。 | 2 | |
| ソフトウェア | アルゴリズムの概念を説明できる。 | 2 | |
| 与えられたアルゴリズムが問題を解決していく過程を説明できる。 | 2 | |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを説明できる。 | 2 | |
| 整列、探索など、基本的なアルゴリズムについて説明できる。 | 2 | |
| 情報数学・情報理論 | 集合に関する基本的な概念を理解し、集合演算を実行できる。 | 2 | |
| 集合の間の関係(関数)に関する基本的な概念を説明できる。 | 2 | |
| ブール代数に関する基本的な概念を説明できる。 | 2 | |
| 論理代数と述語論理に関する基本的な概念を説明できる。 | 2 | |
| 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 2 | |
| コンピュータ上での数値の表現方法が誤差に関係することを説明できる。 | 2 | |
| コンピュータ上で数値計算を行う際に発生する誤差の影響を説明できる。 | 2 | |
| コンピュータ向けの主要な数値計算アルゴリズムの概要や特徴を説明できる。 | 2 | |
| 情報量の概念・定義を理解し、実際に計算することができる。 | 1 | |
| その他の学習内容 | メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 2 | |