科目コード | TE412 | ||||
科目名 | 画像処理工学(Image Processing Engineering) | 単位数 | 2単位 | ||
対象学科 | 情報通信エレクトロニクス工学科 | 対象学年 | 4 | 開講期間 | 通年 |
科目区分 | 専門応用科目 | 必修・選択 | 選択 | 履修/学修 | 学修 |
授業形式 | 講義 | 規定授業時数(単位時間) | 60 |   | |
教員名(所属) | 本木 実(情報通信エレクトロニクス工学科) | 教員室 | 1号棟4階 | ||
使用教科書 | 酒井幸市,ディジタル画像処理の基礎と応用,CQ出版社 | ||||
参考書 | ディジタル画像処理委員会,ディジタル画像処理,CG-ARTS協会 | ||||
科目の位置付けと 関連科目 | 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. | ||||
科目の概要 | マルチメディアコンテンツやWebサイトな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,3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2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化処理手法を身につける. | ||||
授業方針 | 講義と演習を組み合わせて行う.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. |
授業項目 | 時数 | 達成目標(習得すべき内容) |
ガイダンス | 本科目,全体について概要が理解できる. | |
ディジタル画像処理の基礎 | 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. | |
濃度変換 | 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. | |
空間フィルタ | 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. | |
2値化画像 | 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. | |
カラー画像処理 | 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. | |
パターン認識 | 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. | |
フーリエ変換による線図形処理 | 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. | |
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. |
ルーブリック | |||
評価項目 | 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 |
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,ほとんど説明できない. |
2値化画像,カラー画像処理について理解し,説明できる. | 2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. | 2値化画像,カラー画像処理について理解し,説明できる. | 2値化画像,カラー画像処理について,ほとんど説明できない. |
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,ほとんど説明できない. |
評価方法及び 総合評価 | 定期試験と平常点(講義中の課題,レポート)で評価する.定期試験(70%),平常点(30%)を総合して目標達成とする. |
学習方法 | 講義,演習,レポートを通じ理解を深める.教科書について講義と課題により,理解する.また,演習により,実際にC#によるプロジェクトを作成・実行することによって,理解を深める. |
学生への メッセージ | 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びます.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ます.質問は,講義中はもちろん,教員室,電子メールなどでも受け付けます. |
学修単位への対応 | 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ます。 |
本校教育目標との対応 | JABEE学習教育目標との対応 |