科目ナンバー

SE-ON4-4C37

履修条件・関連科目等

数学、特に線形代数の基礎知識が必要。それ以外は特にないが、計測工学II、光学を履修していればなお良い。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

画像処理は、生物における視覚情報に相当する画像に対して何らかの処理を行うことである。生物において視覚情報が重要なのと同様、インテリジェントな機械システムを実現するためには、画像処理は非常に重要な役割を果たす。近年、コンピュータ、カメラの進歩などにより、画像処理が産業応用、自動車、セキュリティー、ロボットなど多くの分野で実用的に利用されるようになっている。本講義では、このように重要性が増しつつある画像処理の基礎を体系的に学ぶ。

科目目的

画像処理の基本的なアルゴリズムが理解できるようになることで、学位授与の方針で示す「専門性」「知識獲得力」を修得することを目的としている。

到達目標

画像処理のアルゴリズムは無尽蔵と言えるが、授業計画に記載のアルゴリズムを一通り理解することが本講義の到達目標である。

授業計画と内容

第１回　１．イントロダクション
　　　　　１．１　画像処理とは
　　　　　１．２　画像処理の応用分野例
第２回　２．前処理
　　　　　２．１　画像の表現
　　　　　２．２　輝度補正
第３回　　２．３　幾何学変換
第４回　　２．４　平滑化処理
　　　　　２．５　画像鮮鋭化
第５回　３．二値画像処理
　　　　　３．１　二値化
第６回　　３．２　基本事項
第７回　　３．３　ラベリング
　　　　　３．４　モルフォロジー処理
第８回　　３．５　特徴抽出
第９回　４．エッジ抽出
第10回　５．テンプレートマッチング
第11回　６．各種画像処理技術
　　　　　 ６．１　パターン認識の基礎
第12回　　６．２　フーリエ変換
　　　　　６．３　ハフ変換
第13回　　６．４　色
　　　　　６．５　動画像処理
第14回　７．画像処理ハードウェア

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

原則として復習を十分に行い、講義内容をしっかり理解すること。市販・フリーの画像処理ソフトで学習内容の一部を実践してみることも効果的である。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

クリッカー

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

プリントを配布する。
参考書：「ディジタル画像処理[改訂第二版]」（CG-ARTS協会） 2020年発行 4290円

その他特記事項

参考URL

http://www.mech.chuo-u.ac.jp/umedalab/