到達目標
1. 基礎的な２次元画像処理について理解・説明することができる．
2. 基礎的な画像処理アルゴリズムを理解・説明することができる．
3. ProcessingおよびOpenCVを用いた画像処理プログラムを作成することができる．
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 |
| 基礎的な２次元画像処理について理解・説明することができる． | 基礎的な２次元画像処理について理解しており，説明することができる． | 基礎的な２次元画像処理について理解している． | 基礎的な２次元画像処理について理解・説明することができない． |
| 基礎的な画像処理アルゴリズムを理解・説明することができる． | 基礎的な画像処理アルゴリズムを理解しており，説明することができる． | 基礎的な画像処理アルゴリズムを理解している． | 基礎的な画像処理アルゴリズムを理解・説明することができない． |
| ProcessingおよびOpenCVを用いた画像処理プログラムを作成することができる． | 適切な画像処理アルゴリズムを用いて，ProcessingおよびOpenCVにより画像処理プログラムを作成することができる． | ProcessingおよびOpenCVを用いて，画像処理プログラムを作成することができる． | ProcessingおよびOpenCVを用いて，画像処理プログラムを作成することができない． |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
画像処理とは，画像から何らかの情報を取り出すために行われる情報工学的処理全般のことである．近年，コンピュータやカメラといったデジタルデバイスの発達により，デジタル画像を用いた様々な報解析がされている．このようなデジタル画像処理手法を理解し，プログラミングあるいは応用することができる能力は，これからの技術者にとって重要である．本科目では，ProcessingおよびOpenCVを用いた２次元デジタル画像処理技術の基礎について学習する．
授業の進め方・方法:
本科目は，講義と演習によって進める．まず、２次元の画像データをコンピュータの中でどのように表現しているかの説明からはじめ，基本的な画像処理(入出力・フィルタ処理・動画像処理など)の講義を行う．後半では，画像処理ライブラリであるOpenCVを用いた画像処理技術について解説する．以上と通じて２次元デジタル画像を取り扱う基礎技術を習得する．また， 統合開発環境の１つであるProcessingおよび画像処理ライブラリのOpenCVを用いた演習を通じて，実践的な画像処理プログラミング技術を習得する．
注意点:
プログラム（コードを書くこと）・アルゴリズム（プログラム的な考え方）に慣れることがまず大事です．空き時間を見つけて，とにかく書いて・実行してみてください．課題演習が評価の５０％を占めています．毎回の演習を自分の力で行うようにしてください．疑問点があるときは，講義終了後・休み時間・オフィスアワーなどを活用して，遠慮せずに質問して欲しい．
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
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| 2週 |
「２次元画像処理技術」について |
2次元画像処理技術の概要について理解する
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| 3週 |
画像の入出力 |
ディジタル画像の入出力方法について理解する
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| 4週 |
２値化・ヒストグラム |
2値化およびヒストグラムについて、そのアルゴリズムを理解し、Processingでプログラムを作成することができる
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| 5週 |
ノイズ除去・フィルタ処理（１） |
モルフォロジーおよびフィルタ処理について、そのアルゴリズムを理解し、Processingでプログラムを作成することができる
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| 6週 |
フィルタ処理（２） |
フィルタ処理について、そのアルゴリズムを理解し、Processingでプログラムを作成することができる
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| 7週 |
エッジの検出・細線化 |
エッジ検出および細線化について、そのアルゴリズムを理解し、Processingでプログラムを作成することができる
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| 8週 |
〔中間試験〕 |
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| 4thQ |
| 9週 |
中間試験の返却と解説 |
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| 10週 |
動画像処理（１） |
Processingによる動画像処理プログラムを作成することができる
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| 11週 |
動画像処理（２） |
Processingによる動画像処理プログラムを作成することができる
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| 12週 |
OpenCVを用いた画像処理プログラミング（１） |
OpenCVおよびProcessingを用いて画像処理プログラムを作成することができる
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| 13週 |
OpenCVを用いた画像処理プログラミング（２） |
OpenCVおよびProcessingを用いて画像処理プログラムを作成することができる
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| 14週 |
OpenCVを用いた画像処理プログラミング（３） |
OpenCVおよびProcessingを用いて画像処理プログラムを作成することができる
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| 15週 |
学年末試験の返却と解説 |
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| 16週 |
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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 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 数値計算の基礎が理解できる | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後7,後10,後11,後12,後13,後14 |
| データの型とデータ構造が理解できる | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後7,後10,後11,後12,後13,後14 |
評価割合
| 試験 | 課題・レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
| 専門的能力 | 30 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 60 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |