| 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
人間の視覚、色と知覚に基づく表色系を理解する。 | 人間の視覚、色と表色系、知覚に基づく表色系を説明できる。
目の構造、色と光、形の見え奥行き知覚を説明できる。
| 人間の視覚、色と表色系、知覚に基づく表色系を理解する。
目の構造、色と光、形の見え奥行き知覚を理解する。
| 人間の視覚、色と表色系、知覚に基づく表色系を理解できない。
目の構造、色と光、形の見え奥行き知覚を理解できない。
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| 評価項目2
アナログ画像からデジタル画像に変換する原理を理解する。 | アナログ画像の標本化と量子化の方法を具体例で説明できる。
アンチエリアシング、シャノンの標本化定理を具体例で説明できる。
２値画像、グレースケール画像、カラー画像を具体例で説明できる。
| アナログ画像の標本化と量子化の方法を理解する。
アンチエリアシング、シャノンの標本化定理を理解する。
２値画像、グレースケール画像、カラー画像を理解する。
| アナログ画像の標本化と量子化の方法を理解できない。
アンチエリアシング、シャノンの標本化定理を理解できない。
２値画像、グレースケール画像、カラー画像を理解できない。
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| 評価項目3
画像の性質を表す諸量や、画素単位または領域に基づく濃淡変換を理解する。 | ヒストグラム、画像の統計量を説明できる。
トーンカーブ、γ変換、ヒストグラムの平坦化、濃淡の反転、２値化を説明できる。
空間フィルタリング、平滑化、エッジ抽出、鮮鋭化を説明できる。
| ヒストグラム、画像の統計量を理解する。
トーンカーブ、γ変換、ヒストグラムの平坦化、濃淡の反転、２値化を理解する。
空間フィルタリング、平滑化、エッジ抽出、鮮鋭化を理解する。
| ヒストグラム、画像の統計量を理解できない。
トーンカーブ、γ変換、ヒストグラムの平坦化、濃淡の反転、２値化を理解できない。
空間フィルタリング、平滑化、エッジ抽出、鮮鋭化を理解できない。
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| 評価項目4
2値画像処理について画像からの情報の抽出方法を理解する。 | 画像からの情報を抽出するために、２値化、連結性、収縮、膨張、形状特徴パラメータ、距離、細線化を説明できる。 | 画像からの情報を抽出するために、２値化、連結性、収縮、膨張、形状特徴パラメータ、距離、細線化を理解する。 | 画像からの情報を抽出するために、２値化、連結性、収縮、膨張、形状特徴パラメータ、距離、細線化を理解できない。 |
| 評価項目5
画像圧縮の原理と画像の符号化方法を理解する。 | 画像圧縮の原理と 画像符号化について具体例をあげて説明できる。 | 画像圧縮の原理と 画像符号化について理解する。 | 画像圧縮の原理と 画像符号化について理解できない。 |