学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1001319
科目区分
Course Category
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】
Course Title
画像処理
科目名 【英語】
Course Title
Image Processing
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-13-3031-J
担当教員 【日本語】
Instructor
井手 一郎 ○
担当教員 【英語】
Instructor
IDE Ichiro ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
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
Year
3年
3
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
コンピュータ科共通
必修・選択
Required / Selected
コンピュータ科(知能)必修


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本講義では,いまやスマートホンやSNSなどの普及により手軽に使われる技術として普及しているディジタル画像処理について,その基礎を学ぶ.本講義では,画像処理のために必要な基礎的概念を理解したうえで,様々な画像処理手法の理論と実践方法について習得することを目的とする.
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In this lecture, we will learn the basics of digital image processing, which has become a popular and easy-to-use technology due to the spread of smart phones and social networking services. The objective of this lecture is to understand the basic concepts necessary for image processing, and then to learn the theory and practice of various image processing methods.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
ディジタル画像処理の基礎知識(用語と概念,理論やアルゴリズム,実践方法)を通じて,画像処理の応用問題の解決方法を習得する.
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Through basic knowledge of digital image processing (terminology and concepts, theories and algorithms, and practice), students will learn how to solve applied problems in image processing.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
以下のように,画像処理のために必要な基礎的概念を理解したうえで,様々な画像処理手法の理論と実践方法について習得する:

1. 画像処理の概要
2. 基本概念
3. 画質改善と画像の接合・再構成
4. 画像情報の圧縮
5. 2値画像処理
6. 画像特徴の抽出
7. 立体情報と動きの抽出
8. 画像認識
9. その他

また,演習を通じて,実際に画像処理を体験する.
After understanding the basic concepts necessary for image processing, learn the theory and practice of various image processing methods as follows:

1. Overview of image processing
2. Basic concept
3. Image quality improvement and image stitching / reconstruction
4. Image compression
5. Binary image processing
6. Image feature extraction
7. Extraction of 3D information and motion
8. Image recognition
9. Etc.

In addition, actually experience image processing through exercises.
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
デジタル信号処理
Digital Signal Processing
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
試験は実施せず,各週に出す課題や小テストの結果を総合的に評価する.その結果,100点満点で60点以上を合格とする.
An exam will not be given, and students will be evaluated comprehensively based on assignments given each week. As a result, students with 60 points or higher out of 100 points will pass.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
以下の教科書に基づいて講義するが,購入は必須ではない.
【教科書】
・「コンピュータ画像処理(第2版)」(田村秀行・斎藤英雄,オーム社)
【参考書】
・「画像処理論-Web情報処理のための基礎知識-」(美濃導彦,オーム社)
・「ディジタル画像処理(改訂第2版)」(ディジタル画像処理編集委員会,画像情報教育振興協会)
The lecture will be based on the following textbook, but purchasing it is not mandatory.
[Textbook]
・「コンピュータ画像処理(第2版)」(田村秀行・斎藤英雄,オーム社)
[References]
・「画像処理論-Web情報処理のための基礎知識-」(美濃導彦,オーム社)
・「ディジタル画像処理(改訂第2版)」(ディジタル画像処理編集委員会,画像情報教育振興協会)
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義中に適宜課題を与える.
Assignments will be given during the lecture.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
講義の半分はオンデマンド型で実施する.演習を中心とした残りの半分は対面型あるいは,新型コロナウィルスの蔓延状況や感染対策の実施状況によっては,オンライン(オンデマンド型及び同時双方向型)で実施する可能性がある.
Half of the lectures will be provided in on-demand style. The latter half composed mostly of exercises will be provided in-person, or, depending on the situation of the COVID-19 pandemic and the infection control measures, it may be provided online (Both on-demand style and real-time style).
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
NUCT上の指示に従うこと.
Follow the instruction on NUCT.