2025年度前期画像情報処理

曜日・時限 金曜日１時限 期別 前期 週時間数 2
ナンバリング HT330803
開講学科等 総合情報学部-情報学科
教員名 中原　匡哉
中原　匡哉
職務履歴

https://research.osakac.ac.jp/index.php?%e4%b8%ad%e5%8e%9f%e3%80%80%e5%8c%a1%e5%93%89

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目的

ディジタル画像の概念と構造，基礎的な処理方法について理解し，講義終了後も自ら画像処理プログラミングを実施できるようになることを目的とする．本講義により画像処理系の情報システムやデジタル画像コンテンツに関する基礎知識を身に付け，他者に説明することができる．

授業計画

授業回 形式 学修内容 学修課題
1 A,C ガイダンス，画像処理の基礎 事前学修 シラバスを読み，授業の目的を理解しておくこと．
教科書のChapter1,2を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 講義内容を復習しておくこと．（2時間）
2 A,C 画像入力 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter3を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
3 A,C デジタル画像と配列 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter4を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（2時間）
4 A,C 画像形式と色空間（理論、実践） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter5を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
5 A,C 濃淡変換（理論） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter6を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
6 A,C 濃淡変換（実践） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter6を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
7 A,C 幾何学変換（理論、実践） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter10を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
8 A,C 2値化処理，マスク処理，ノイズ除去（理論） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter8.1-8.4を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
9 A,C 2値化処理，マスク処理，ノイズ除去（実践） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter8.1-8.4を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
10 A,C 形状特徴パラメータ，ラベリング処理（理論） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter8.5,8.6を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
11 A,C 形状特徴パラメータ，ラベリング処理（実践） 事前学修 ここまでの講義内容を理解しておくこと．
教科書のChapter8.5,8.6を読んでおくこと．（2時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（3時間）
12 C,G 成果発表会１（学生番号下一桁が偶数の者） 事前学修 ここまでの講義内容を理解し，発表の準備をしておくこと．（4時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（2時間）
13 C,G 成果発表会２（学生番号下一桁が奇数の者） 事前学修 ここまでの講義内容を理解し，発表の準備をしておくこと．（4時間）
事後学修 ここまでの講義内容を復習しておくこと．（2時間）

授業形式記号

  • A:一斉授業（通常の講義）
  • B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
  • C:体験、実験、実習、演習など
  • D:調査 分析、解析など
  • E:ものづくり、作品制作
  • F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）
  • G:プレゼンテーション
  • H:地域・企業　連携型学習
  • I:その他

到達目標

＜授業目標＞[JABEE学習･教育目標:C]

先修が望まれる科目：C++プログラミング演習1,2，線形代数学，空間幾何など
関連科目：コンピュータグラフィックス，CGプログラミング演習，アルゴリズムとデータ構造，卒業研究など

評価方法と評価観点

評価方法 配点合計知識・理解力応用力コミュニケーション力態度・志向性創造力 合計
定期試験またはレポート試験 0%
小テスト、小論文 0%
グループワーク 0%
プレゼンテーション 30% 50% 50% 100%
レポート、宿題 70% 50% 50% 100%
授業での姿勢（ノート、質疑など） 0%
作品、パフォーマンス（実技、実演） 0%
その他1(具体的に： 0%
その他2(具体的に： 0%
100% 50% 50% 0% 0% 0% 100%

教科書・参考書

教科書：

小枝他，OpenCVによる画像処理入門改訂第2版，講談社，ISBN-13:978-4061538290.

参考書：

画像情報教育振興会，”ディジタル画像処理”，CG-ARTS協会，ISBN-13:978-4903474014.

中村他，OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門，講談社，ISBN-13:978-4061538306.

オフィスアワー

欠格（E評価）条件：
・4回以上欠席した者
・未提出レポートが半数を超える者．ただし期限外提出のレポートは0.5提出とする．
・成果発表会で発表しなかった者
・授業妨害行為（私語など）をし，かつ注意に従わない者

注意：
・教科書の版によって事前学習指定ページが異なる場合があるので適宜対応されたい．
・理解度を鑑みて講義内容を随時調整するので，シラバス及び教科書通りに進まない場合がある．
・講義時間の都合上，教科書の全内容は講義できないので留意せよ．
・講義資料の配布やレポートの提出には情報学科のMoodleを利用するので，他学科の学生は事前にMC2に問い合わせて準備しておくこと．
・講義に関する質問等は基本的にオフィスアワーに受け付ける．

オフィスアワー：
・曜日：金曜日
・時間：12:50～13:30
・場所：1-220

備考：
・本講義は本学科ディプロマポリシー「(1)知識・理解・情報学の基礎知識とそれを応用し実践する能力を有する。【DP-T-1-1】」に該当する講義である．

その他

実務経験のある教員による授業科目

PG（プログラマー），SE（システムエンジニア），PM（プロジェクトマネージャ）として画像処理ソフトウェアの開発・実務経験を有する教員が画像処理プログラミングの基礎と演習を指導する。
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