画像処理 (I21R)

日本大学理工学部

2019年理工学部シラバス - 電気工学科

設置情報

科目名	画像処理
設置学科	電気工学科	学年	4年
担当者	門馬　英一郎	履修期	前期
単位	2	曜日時限	火曜1
校舎	駿河台	時間割CD	I21R
クラス	A・B
ポリシー	ディプロマ・ポリシー【DP】カリキュラム・ポリシー【CP】
履修系統図	履修系統図の確認

概要

学修到達目標	急速に発展し様々な分野で応用されている画像処理技術に関して学ぶことで，画像の取扱いについての基本事項や基本的な処理方法などについて説明・実践することができる．コンピュータビジョン分野における機械学習(サポートベクターマシン、深層学習等)について概要および考え方を説明することができる．
授業形態及び授業方法	画像処理に関してMATLABによる実演を含め、スライドを中心とした講義形式で行なう。
履修条件	選択科目。理解を深めるためには「コンピュータプログラミング」「コンピュータアルゴリズム」「コンピュータシミュレーションI, II」を履修していることが望ましい。

授業計画

第1回	"Introduction: Computer Visionと画像処理" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。Computer Visionと画像処理について理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第2回	"画像処理の概要" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。画像処理の概要、画像処理のフレームワーク、データとしての画像、A/D変換、画像の形式、撮像素子、画像処理の目的、画像認識の現状について理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第3回	"画像入出力装置" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。主な画像入力装置、CCD/COMS Image Sensor、画像のディジタル化、Spatial DomainとFrequency Domain、画像のエイリアシング、空間周波数、主な画像出力装置、印刷・ディスプレイでの色表現、ガンマ補正、Color Management Systemについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第4回	"画像の生成" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。ピンホールカメラモデル、透視投影モデル、焦点距離、薄肉レンズ、厚肉レンズ、被写界深度、レンズによる光学的歪み、Distortion/Rectify、色収差、Tele-centric Lensについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第5回	"画像の性質と色空間、画素ごとの濃淡変換" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。Histogram、階調再現性、コントラスト、Profile、撮影画角、レンズの諸量、shutter speed、ガンマ補正、光源の分光分布(熱放射、HIDランプ、LED)、色順応、White balance、フレームレート、トーンカーブ、人間の視覚、立体視、画像生成の光学的モデル(Phong, BRDF)、マシンビジョンでの照明、表色系、color matchingについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第6回	"空間フィルタリング" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。線形フィルタ、画像におけるノイズ、Defective pixel、平滑化、エッジを保存した平滑化、エッジの定義、エッジとノイズの関係、1次微分フィルタ、2次微分フィルタ、Laplacian of Gaussian、Difference of Gaussianについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第7回	"周波数ドメインのフィルタリング" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。空間周波数、Fourier変換、エイリアシング、2D FFT、phase angle array、frequency domain filters、Low Pass Filters、 Highpass filters、鮮鋭化、selective filteringについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第8回	"画像復元・Computational Photography" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。復元が必要な画像、spatial filteringによる修正、周波数領域での補正、手ぶれ・ぼけの補正、濃淡補正、Parallel-Beam projections、Computational Photographyについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第9回	"2値画像処理" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。閾値処理、Intensity-based methods、Morphological image processing、Grayscale morphologyについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第10回	"領域処理 -領域特徴と領域分割-" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。Texture features(GLCM)、領域分割処理、より高度な領域分割(Superpixels, GrowCut, GrabCut)について理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第11回	"パターンと図形の抽出" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。テンプレートマッチング、structure from motion、match move、Canny edge detector、Harris corner detector、Hough変換、Binary objectの特徴量について理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第12回	"Feature descriptor, パターン認識" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。識別器、特徴空間、Principal Component Analysis、Nearest Neighbor, k-NN法、k-means法、Neural Network、Support Vector Machine、Boosting、境界特徴、Haar-like features、Feature descriptorsについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第13回	"動画像処理" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。映像信号の概要、走査、NTSC video signal、ビデオ信号に関する用語、動画像処理の考え方、Time-lapse video、カメラからの映像、フレームごとの動画像処理、Deinterlacing、背景差分法、Bayes法による移動体検出、オプティカルフローについて理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第14回	"空間情報の取得と利用" 内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する(2時間)。画像と空間の幾何学的関係、ステレオビジョン、アクティブなデプス情報の取得、Point Cloud、3次元復元について理解し，復習する(2時間)。課題についての解説は講義内で行う．
第15回	"平常試験及びその解説" 解説を基に解けなかった内容ついて理解し，復習する(4時間)。

その他

教科書	『ディジタル画像処理改訂新版』 CGーARTS協会 2015年第1版
参考書	『コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―』共立出版 2013年 Practical Image and Video Processing Using MATLAB, Wiley-IEEE Press, 2011, 1 edition George Siogkas , Visual Media Processing using MATLAB Beginner’s Guide, PACKT Publishing Digital Image Processing Using MATLAB, Gatesmark Publishing, 2009, 2 edition Mark Nixon, Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, ELSEVIER, 3 edition John Woods, Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding, 2 edition
成績評価の方法及び基準	平常試験75%, 課題25%
質問への対応	オフィスアワー
研究室又は連絡先	駿河台校舎タワー・スコラ S1503室 Tel:03-3259-0784 E-mail: momma.eiichiro@nihon-u.ac.jp
オフィスアワー	金曜駿河台 16:30 ～ 18:00 駿河台校舎タワー・スコラ S1503室
学生へのメッセージ	講義に関する連絡、講義資料及びソースコードの配布や課題の提出はCSTポータルで行なうので随時確認をすること。

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