2025年度後期画像情報処理

画像情報はマルチメディアの中で最も重要な情報媒体である。ディジタルカメラの普及やその携帯電話への搭載により，画像のディジタル処理技術は以前にも増して身近になっている。本科目では計算機を用いて画像情報をディジタル処理するための理論と手法を述べる。画像のディジタル表現に始まり，画像の空間周波数領域における表現の理論，ディジタル画像処理の手法，パターン認識やコンピュータビジョンの技法などを扱う。理解度を確認するため授業の開始時に小テスト（Moodleなどによる）を頻繁に実施する計画である。また学生所有のPC上で実際の画像処理ライブラリ（OpenCV）を用いた画像処理の実演や課題演習を行う予定である。

○修得する資質・能力：知識・理解力，応用力【DP-P-1-1】
１．ディジタル画像の表現方法が理解でき，そのデータ量が計算できる。
２．ディジタル画像の離散フーリエ変換が理解できる。
３．ディジタル画像における標本化定理とエイリアシングの概念が理解できる。
４．ディジタル画像の空間領域あるいは周波数領域における線形フィルタリングの方法が理解できる。
５．ディジタル画像の主要な処理アルゴリズムが理解できる。
６．画像の領域分割や特徴抽出の基本的な考え方が理解できる。
７．画像に基づく3次元計測手法，および動画像の処理方法が理解できる。
○修得する資質・能力：態度・志向性【DP-P-3-3】
８．OpenCVを用いたプログラミングにより画像処理が計算機上で実行できる。
９．課題に主体的に取り組み，自分なりの解答を創出することができる。

教科書：山田宏尚，末松良一「画像処理と画像認識－AI時代の画像処理入門－」コロナ社
参考書：田中敏幸「画像情報処理の基礎」コロナ社，など

●講義に関する資料や小テストは，科目のMoodleページからアクセスできるようにしておく。

火曜日5限，@A号館2階教員室11

●以下に該当する場合はE評価とする。
「定期試験を未受験」かつ「小テストの受験回数が全体の3割未満」

●Moodleによる小テストや課題では，解答後に解答例が見られるようにしておく。

●定期試験の解答は，希望があればその考え方を説明する。

●本科目は「応用数学」「メディア情報処理学基礎」「メディア情報処理学応用」の知識が前提となるので，履修にあたっては必ずこれら3科目を履修しておくこと。