到達目標
- フーリエ変換の基本的な原理を理解できる。
- プログラミングによってフーリエ変換を用いた画像処理を実践できる。
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 |
最小二乗法について理解する. | 与えられたデータ点のみでなく,関数やベクトルに関しても最小二乗法を適用することができる. | 与えられたデータ点に対して最小二乗法を適用することができる. | 与えられたデータ点に対して最小二乗法を適用することができない. |
直交関数系について理解する. | 右に加え,代表的な直交関数について説明することができる. | 直交関数系についてその概要が説明できる. | 直交関数系についてその概要が説明できない. |
直交関数展開することができる. | 右に加えて,その応用を行うことができる. | 直交関数展開することができる. | 直交関数展開することができない. |
フーリエ解析について直交関数の視点で理解する. | 右に加えて,具体的な計算を行うことができる. | フーリエ級数について直交関数の視点から説明できる. | フーリエ級数について直交関数の視点から説明できない. |
離散フーリエ解析について理解する. | 右に加えて,具体的な計算を行うことができる. | 離散フーリエ変換について説明することができる. | 離散フーリエ変換について説明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:
画像処理としての古典的手法(フィルタリング、2値化など)の理解を前提として、フーリエ変換を用いた画像処理について説明する。
授業の進め方・方法:
教科書にも基づいた資料を授業中に配布する。
成績評価のためレポート課題を課す。
注意点:
授業の属性・履修上の区分
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 |
ガイダンスと線形代数のおさらい |
線形結合,線形独立,ランクについて学ぶ.
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2週 |
最小二乗法 |
データ点に対して最小二乗法を適用する.
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3週 |
最小二乗法 |
関数やベクトルに対して最小二乗法を適用する.
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4週 |
直交関数展開 |
関数の近似について学ぶ.
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5週 |
直交関数展開 |
関数の近似について学ぶ.
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6週 |
直交関数展開 |
計量空間について学ぶ.
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7週 |
フーリエ解析 |
フーリエ級数と複素フーリエ級数について学び,フーリエ変換について学ぶ.
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8週 |
フーリエ解析 |
フーリエ級数と複素フーリエ級数について学び,フーリエ変換について学ぶ.
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4thQ |
9週 |
フーリエ解析 |
パワースペクトルと自己相関関数について学ぶ.
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10週 |
離散フーリエ解析 |
離散フーリエ変換について学ぶ.
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11週 |
離散フーリエ解析 |
パワースペクトルと自己相関係数について学ぶ.
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12週 |
画像処理 |
離散フーリエ変換を画像処理として適用する.
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13週 |
画像処理 |
プログラミング
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14週 |
画像処理 |
プログラミング
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15週 |
画像処理 |
プログラミング
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16週 |
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評価割合
| レポート | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 100 |
基礎的能力 | 70 | 70 |
専門的能力 | 20 | 20 |
分野横断的能力 | 10 | 10 |