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開講年度 | 2024 年度 | |
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開講区分 | 工学部情報工学科/総合工学科情報工学コース ・専門教育 | |
受講対象学生 |
学部(学士課程) : 3年次 |
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選択・必修 | 選択 2018年度以前入学で情報工学科に所属の場合は、必修科目 |
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授業科目名 | 画像処理 | |
がぞうしょり | ||
Image Processing | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | EN-INAP-3
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
金曜日 3, 4時限 |
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授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 若林 哲史(工学部情報工学科) | |
WAKABAYASHI, Tetsushi | ||
SDGsの目標 |
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連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
授業の概要 | 画像処理は,その出力形態から画質改善と画像解析・認識に大別できる.前者は人間の視覚機能を拡大する画像処理で,雑音やぼけといった画質劣化要因を取り除くことにより,見にくいものを見やすくする画像強調処理,見えないものを見えるようにする画像再構成処理などである.後者は人間の視覚機能を代行する画像処理で,コンピュータやロボットがものを識別して行動の計画と制御を行うために用いられ,目視検査の自動化,安全監視,個人の識別などの目的で実用化されている. この講義では,これらの目的で用いられるディジタル処理の諸手法の中から,画像から画像への変換,前処理に関する基本手法と,その応用について講義する. |
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学修の目的 | 画像処理の様々なアルゴリズムについて学び、コンピュータービジョン、パターン認識、機械学習、医用画像処理等の技術について理解できるようになる。 |
学修の到達目標 | (画像処理の基礎) 1. 次の用語が簡単に説明出来る:標本化,量子化,ディジタル画像,標本化定理 2. 画像の濃度値ヒストグラムとその性質・応用について説明できる. 3. 離散フーリエ変換の計算ができる. 4. 2次元離散フーリエ変換とFFTの原理が説明できる. 5. 代表的な直交変換を3つ挙げ簡単に説明できる. 6. 画像の擬似表現の原理が説明できる. 7. ディザ法,誤差配分法の計算ができる. (画質の改善と画像再構成) 1. 画像の強調・鮮鋭化の原理を説明し実例の計算ができる. 2. 平滑化の原理を説明し実例の計算ができる. 3. 逆フィルタ,ウィーナフィルタの原理が説明できる. 4. 幾何学歪みの補正の原理が説明できる. 5. 断層像再構成の原理が説明できる. (2値画像処理) 1. 濃度ヒストグラムによる3つの2値化手法の説明ができる. 2. 次の用語が簡単に説明できる:4-近傍,8-近傍,4-連結,8-連結,連結成分,オイラー数,連結数,消去可能 3. 距離の公理と3つの距離について説明できる. 4. ラベリング,境界追跡など2値画像処理の基本アルゴリズムを説明・記述できる. (画像特徴の抽出) 1. 微分フィルタを用いて実例の計算ができる. 2. ハフ変換の性質を説明し計算ができる. |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 評価は定期試験の点数で行う。最終成績は10点満点として6以上を合格とする。 |
授業の方法 | 講義 |
授業の特徴 | |
授業アンケート結果を受けての改善点 | 授業評価アンケートの結果を反映して改善する. |
教科書 | 田村秀行、斎藤英雄編著「コンピュータ画像処理改訂2版」、オーム社 |
参考書 | |
オフィスアワー | 講義終了後に教室または第2合同棟5階若林教員室、Zoomミーティングにて対応。電子メールによる受け付け可、E-mail:waka@hi.info.mie-u.ac.jp |
受講要件 | |
予め履修が望ましい科目 | 配列に関するプログラミングの基礎知識があること |
発展科目 | |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | ディジタル画像処理,画質改善,視覚情報処理 |
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Key Word(s) | digital image processing, enhancement of picture quality, visual information processing |
学修内容 | 第1回 画像の標本化と量子化 第2回 画像処理アルゴリズムの形態 第3回 周波数領域での処理 第4回 その他の直交変換 第5回 コントラストの強調と鮮鋭化 第6回 平滑化と雑音除去 第7回 画像の復元と再構成 第8回 画像の2値化処理 第9回 2値画像の連結性と距離 第10回 2値画像の解析と変換 第11回 モルフォロジー演算 第12回 形状の特徴と表現 第13回 画像解析・認識のための特徴抽出 第14回 エッジ検出と線の検出 第15回 領域分割とテクスチャ解析 第16回 定期試験 |
事前・事後学修の内容 | |
事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |