三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
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
選択・必修	必修
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

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間
開講場所
担当教員	木村文隆（非常勤講師）
担当教員	KIMURA, Fumitaka
SDGsの目標

学修の目的と方法

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．
学修の目的	画像処理の基礎，画質の改善と画像再構成，２値画像処理および画像特徴の抽出に関する知識を得る．
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．（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	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目　情報工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【技術者倫理】　情報工学科に関連する様々な分野に関心をもち、未知分野を理解するために、自主的、継続的に学習できる。【自主的継続的学習】　世界に多様な考え方があることを学び、様々な立場の考えや意見を尊重し、多面的に物事を考えることができる。【多面的な思考能力】　情報工学に関連する課題に対して、与えられた条件や期限を熟慮し、計画的に作業を進め、報告できる。【計画的な活動】　専門分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる．また、学習や実験で得た知見を、論理的に記述し、的確に発表し、討議できる。【コミュニケーション能力】　自然科学と情報技術に関する十分な知識を修得し、それらの知識を応用できる。【知識の修得と応用】　与えられた問題に対し、修得した知識や技術を利用して、関連情報を収集し、解決手法を提案し、実現できる。【問題解決能力】 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感　主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術　論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
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	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫	授業評価アンケートの結果を反映して改善する．
教科書	教科書：コンピュータ画像処理（田村秀幸編著，オーム社）
参考書	参考書：画像理解のためのディジタル画像処理(I)および(II)（鳥脇純一郎著，昭晃堂），「画像情報処理」安居院，中嶋　共著（森北出版）
オフィスアワー	講義終了後に教室または第２合同棟５階木村教員室にて対応．電子メールによる受け付け可．E-mail:kimura@hi.info.mie-u.ac.jp, be7iwxcx@zm.commufa.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	コンピュータ・グラフィックス，人工知能
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	ディジタル画像処理，画質改善，視覚情報処理
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　離散コサイン変換第５回　ウォルシュ・アダマール変換第６回　コントラストの強調第７回　画像の鮮鋭化第８回　平滑化と雑音除去第９回　画像の復元第１０回　画像の再構成第１１回　画像の2値化処理第１２回　2値画像の連結性と距離第１３回　2値画像の解析と変換第１４回　形状の特徴と表現第１５回　画像解析・認識のための特徴抽出第１６回　定期試験
事前・事後学修の内容

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