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授業情報／Course information

科目名／Course: 画像工学／Image Engineering
科目一覧へ戻る 2022/09/09 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 画像工学
科目名（英文）
／Course		 Image Engineering
時間割コード
／Registration Code		 22146501
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○山内　仁
オフィスアワー
／Office Hour		 山内　仁(金曜日3限目(12:40-13:10) の他，在室時であれば極力対応します)
開講年度
／Year of the Course		 2022年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 3年
単位数
／Credits		 2.0
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2022/02/28
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 身近に多く利用されているデジタルカメラをはじめ、監視カメラやロボットなどによる実環境認識手段として画像処理が広く活用されている。本講義では、コンピュータによるデジタル画像の取得?認識?理解のために必要となる様々な処理アルゴリズムについて講述する。これらの講義をとおして、画像処理の基礎的な考え方と応用への適応力を修得することを目的とする。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 画像データの処理手順を扱うため、配列などのデータ構造ならびにプログラミング言語（C言語を前提）における基本的な文法知識を有していること。
科目キーワード：画像工学、画像入力装置、画像データ、画像前処理
履修上の注意
／Notes
教科書
／Textbook(s)		 「OpenCVによる画像処理入門 改訂第2版」、小枝正直?上田悦子?中村恭之、講談社
参考文献等
／References
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 講述する画像処理の基本技法を自主的にプログラミングし、実践することで、理解を深めること。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences
備考
／Notes		 プログラミング言語としてC/C++またはPythonを習得していることが望ましい。

本科目は、原則としてすべてオンライン授業（オンデマンド）にて実施する。
本授業では以下のアクティブラーニングを採用している。
?課題（原則として毎回）
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第1回目 [画像処理とは]
画像処理の目的?静止画像と動画像?ヒトの感覚器など画像処理の導入を行う。		 復習：講義内容に基づく課題解答 講義内容資料および課題
2 第2回目 [画像入力(1)]
画像入力装置であるデジタルカメラ等のデータ生成機構について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
3 第3回目 [画像入力(2)]
画像入力のためのファイル形式について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
4 第4回目 [画像データの構造]
画像データの構造および画像ファイルの内部フォーマットについて述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
5 第5回目 [色彩表現の相互変換(1)]
画像データの各種の色彩表現形式について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
6 第6回目 [色彩表現の相互変換(2)]
各種の色彩表現形式の相互変換方法について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
7 第7回目 [画像の濃淡変換(1)]
画像データの濃淡調整処理、減色処理について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
8 第8回目 [画像の濃淡変換(2)]
画像データの疑似表現処理について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
9 第9回目 [フィルタ処理(1)]
画像処理の基礎となる平滑化フィルタについて述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
10 第10回目 [フィルタ処理(2)]
画像処理の基礎となるエッジ抽出フィルタについて述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
11 第11回目 [二値画像処理(1)]
画像認識などの基礎的技術である二値化処理について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
12 第12回目 [二値画像処理(2)]
画像認識などの基礎的技術である二値画像に対する処理について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
13 第13回目 [複数画像処理の基本技法]
画像合成や2画像間の変化検出手法について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
14 第14回目 [画像の幾何学変換(1)]
画像データの幾何学的変換として各種変形における座標変換について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
15 第15回目 [画像の幾何学変換(2)]
画像の幾何学的変換に際して必要となる画素値の再標本化?法について述べる。		 復習：前回課題の回答例に基づいた振り返り学習、講義内容に基づく課題解答 前回課題の回答例、講義内容資料および課題
16 第16回目 [定期試験]
筆記試験を実施する。		 前回課題の回答例
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 画像入力方法について説明できる (E) ○
2 画像データの構成?構造について説明できる (E) ○ ○
3 画像データに対する基本的な処理について説明できる (E) ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 課題およびレポート
1 画像入力方法について説明できる (E) ○ ○
2 画像データの構成?構造について説明できる (E) ○ ○
3 画像データに対する基本的な処理について説明できる (E) ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 60 40

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