学部・大学院区分情報学部
時間割コード1001319
科目区分
専門科目(コンピュータ科)関連専門科目(自然，人社)
科目名　【日本語】画像処理
科目名　【英語】Image Processing
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】間瀬　健二 ○
担当教員　【英語】MASE Kenji ○
単位数2
開講期・開講時間帯秋２期 火曜日 ３時限
秋２期 火曜日 ４時限
Fall2 Tue 3
Fall2 Tue 4
対象学年３年
3
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
CS共通
必修・選択
ＣＳ(知能)必修


授業の目的　【日本語】
本講義では，デジタル画像処理の基礎と応用を学ぶ。画像処理は，いまやデジタルカメラやSNSなどのオンラインサービスの普及により手軽に使われる技術に普及している。画像形成における幾何，輝度，色彩などの物理モデルの理解，画像の標本化・データ表現など基礎概念を理解したあと，濃淡画像処理，2値画像処理，点・線分・領域の各特徴抽出手法，パターンマッチングなどを学習する。さらに，動画像処理，カラー画像処理，ステレオ画像処理などを具体例を引用しながら，応用技術を学習する。
授業の目的　【英語】
In this course, student learns the fundamentals and applications of digital image processing. Image Processing technology is now widely used in many appliances and services such as digital cameras and SNS. After understanding basic physical concepts such as camera geometry, brightness, color, etc. in image formation, student learns image sampling, data representation, and so on. After that, grayscale image processing, binary image processing, feature extraction methods for point, line, and area are taught for pattern matching. In addition, the students learn applied technologies while referring to specific examples of moving image processing, color image processing, stereo image processing, etc.
到達目標　【日本語】
デジタル画像処理の基礎知識（用語，理論，アルゴリズム）を修得する。画像処理の簡単な応用問題の解決方法を習う。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
デジタル画像処理の基礎として，まずデジタル画像の成り立ち，フィルタ処理に代表される各種画像処理手法を学ぶ。動画像処理や人物像処理，ステレオ画像処理などの画像処理の応用手法についても最新の技術の紹介も含めつつ理解する。画像処理のプログラミング技法についても基礎を学ぶ。

1. ガイダンス・画像処理の概要（パターン認識，画像処理の各分野）
2. 画像の形成過程・デジタル化
3. 画像処理の基本演算 （点演算，しきい値処理，局所演算，エッジ強調，平滑化）
4. 特徴抽出（点特徴，線特徴，領域特徴）
5. 動画像処理（オプティカルフロー）
6. カラー画像処理
7. 画像処理の応用（人物像抽出）
8. ステレオ画像処理
9. パターンマッチング
10. まとめと評価
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
期末試験を実施し，演習，質問で総合的に評価する。期末試験60％，講義中に与える演習課題等の評価40％，合計100点満点で60点以上を合格とする。履修取り下げ制度に関して、期末試験を欠席したものを「欠席」扱いとする。
教科書・参考書
教科書は指定しないが，Webでスライド，教材資料を配付する。
参考書　1.美濃導彦著：画像処理論，昭晃堂，2011　2.Horn著，NTTヒューマンインタフェース研究所プロジェクトRVT訳：ロボットビジョン，朝倉書店
履修条件は要さない。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
講義において説明した内容に関する演習を適宜宿題として与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置