2025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3 |
| 校舎 | 駿河台 | 時間割CD | I23R |
| クラス | |||
| 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 |
対面授業で実施する。画像処理に関して実演を含め、スライドを中心とした講義形式で行なう。副教材として配布するPythonおよびMATLABによるサンプルで処理の流れを確認する。 |
| 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。 |
| ディプロマ・ポリシー（DP）及びカリキュラム・ポリシー（CP）との関連 | 本授業科目はDP3・5及びCP3・5に該当しています。 |
授業計画
| 第1回 | "Introduction: Computer Visionと画像処理" | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
|---|---|---|---|
| 第2回 | "画像処理の概要" 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、画像処理技術の発展とプライバシー、生成AIを取り巻く諸問題。課題についての解説は講義内で行う | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第3回 | "画像入力装置" 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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第4回 | "画像出力装置" 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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第5回 | "画像の生成" 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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第6回 | "画像の性質と色空間、画素ごとの濃淡変換" 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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第7回 | "空間フィルタリング1" 線形フィルタ、画像におけるノイズ、Defective pixel、平滑化。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第8回 | "空間フィルタリング2" エッジの定義、エッジを保存した平滑化、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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第9回 | "周波数ドメインのフィルタリング1" 空間周波数、Fourier変換、エイリアシング、2D FFT、phase angle array、frequency domain filters。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第10回 | "周波数ドメインのフィルタリング2" 周波数ドメインにおける各種フィルタリングとしてLow Pass Filters、 Highpass filters、鮮鋭化、selective filtering。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第11回 | "2値画像処理" 閾値処理、Intensity-based methods、Morphological image processing、Grayscale morphology。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第12回 | "領域処理 -領域特徴と領域分割-" Texture features(GLCM)、領域分割処理、より高度な領域分割(Superpixels, GrowCut, GrabCut)。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第13回 | "パターンと図形の抽出" 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。課題についての解説は講義内で行う． | 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第14回 | "平常試験及びその解説"または"Computer Vision" "平常試験及びその解説"の場合 平常試験とその解説 "Computer Vision"の場合 機械学習、特徴空間と識別器、深層学習の概要，データセットの作成とアノテーション。動画像処理の考え方、フレームごとの動画像処理、背景差分法、Bayes法による移動体検出、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次元復元の概要。課題についての解説は講義内で行う． | "平常試験及びその解説"の場合 【事後学修】 解説を基に解けなかった内容ついて理解し，復習する。 "Computer Vision"の場合 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | "平常試験及びその解説"の場合 【事後学修】4時間 "Computer Vision"の場合 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
| 第15回 | "平常試験及びその解説"または"Computer Vision" "平常試験及びその解説"の場合 平常試験とその解説 "Computer Vision"の場合 機械学習、特徴空間と識別器、深層学習の概要，データセットの作成とアノテーション。動画像処理の考え方、フレームごとの動画像処理、背景差分法、Bayes法による移動体検出、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次元復元の概要。課題についての解説は講義内で行う． | "平常試験及びその解説"の場合 【事後学修】 解説を基に解けなかった内容ついて理解し，復習する。 "Computer Vision"の場合 【事前学修】内容に該当する教科書・講義資料の内容を予習する。 【事後学修】授業内容について復習する。 | "平常試験及びその解説"の場合 【事後学修】4時間 "Computer Vision"の場合 【事前学修】2時間 【事後学修】2時間 |
その他
| 教科書 |
『ディジタル画像処理 改訂第二版』 CGーARTS協会 2020年 第2版
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| 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
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| 成績評価の方法 及び基準 |
平常試験75%, 課題25% |
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定期試験等に ついて |
理解度確認期間(１４週目又は１５週目)に平常試験を実施予定 |
| 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 |
水曜 駿河台 12:10 ～ 13:10 Zoomまたはタワー・スコラ S1503室
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| 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Canvasで行なうので随時確認をすること。 |