シラバス参照
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| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
画像処理工学 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Computer Image Processing | ||
| 科目番号 /Code |
ELE702g ELE703h | ||
| 開講年度 /Academic year |
2026年度 | 開講年次 /Year offered |
4 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 曜限 /Day, Period |
火／Tue 3 | ||
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅱ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
吉田 太一 | ||
| 居室 /Office |
西２号館３０６号室 | ||
| 公開E-mail |
t-yoshida@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google Classroomを利用する。クラスコードの情報は初回授業で示す。 | ||
| 更新日 /Last update |
2026/03/04 12:15:04 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 主題および達成目標 （2,000文字以内） /Themes and goals （up to 2,000 letters） |
本講義では、デジタル画像に関する基礎知識と基本的な処理アルゴリズム（色の変換法、フィルタリングと直交変換、符号化など）について示す。さらに、画像処理分野におけるいくつかのテーマにおける代表的な画像処理アルゴリズムを示す。 デジタル画像処理で用いられる基本的なアルゴリズムを基礎理論と共に体系的に学び理解することを目標とする。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 （1,000文字以内） /Prerequisites （up to 1,000 letters） |
線形代数、幾何学、確率論等に関する入門的知識を必要とする。 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 （1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation （up to 1,000 letters） |
信号処理論、情報理論、計測工学。 |
| 教科書等 （1,000文字以内） /Course textbooks and materials （up to 1,000 letters） |
教科書は特になし 参考資料を以下に挙げる。 奥富正敏, et al., ``ディジタル画像処理,'' 画像情報教育振興協会, 2015. 末松良一 and 山田宏尚, "画像処理工学," コロナ社, 2000. 大関和夫, "入門画像工学," コロナ社, 2010. 山肩洋子, ``メディアプログラミング入門 - 講義資料５,'' 東京大学, 2020. 高橋進一 and 池原雅章, "ディジタルフィルタ," 培風館, 1999. 池原雅章 and 真田幸俊, "マルチメディア通信," 培風館, 2002. |
| 授業内容とその進め方 （2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule （up to 2,000 letters） |
スライドを用いて説明する。スライド資料は配布される。 [授業内容] 第 1回: 本科目と画像処理についての概要 第 2回: 画像の基礎知識 第 3回: 画像の色彩表現 (1) 光と視覚の基本特性 第 4回: 画像の色彩表現 (2) 表色系と色空間 第 5回: 画像の基本処理 (1) 空間フィルタと直交変換 第 6回: 画像の基本処理 (2) スペクトルフィルタ 第 7回: 画像の基本処理 (3) エッジの検出 第 8回: 画像の圧縮 (1) 予測・変換・帯域分割符号化 第 9回: 画像の圧縮 (2) JPEGとその発展 第10回: 画像のノイズ除去 (1) 概要とエッジ保持型平滑化 第11回: 画像のノイズ除去 (2) ブロック探索型平滑化 第12回: 画像の輝度変換 第13回: 二値画像の基本処理 (1) 二値化とその応用 第14回: 二値画像の基本処理 (2) 二値画像の圧縮 第15回: まとめと期末課題 |
| 対面授業・遠隔授業の別 /Face-to-face or online lecture |
対面授業 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
|
| 授業時間外の学習 （予習・復習等） （1,000文字以内） /Preparation and review outside class （up to 1,000 letters） |
演習課題を出題して次回講義までにレポートを提出することで授業時間外の学習を促す。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
評価方法: 毎回の演習課題と期末課題に基づく。 評価基準: 合格の基準は、画像の基礎知識に関する質問に対して説明ができ、画像処理の基本アルゴリズムの説明と具体的な数値計算ができる。 |
| オフィスアワー：授業相談 （1,000文字以内） /Office hours （up to 1,000 letters） |
まずはメールで連絡してください。 |
| 学生へのメッセージ （1,000文字以内） /Message for students （up to 1,000 letters） |
Nothing. |
| その他 /Others |
Nothing. |
| キーワード /Keywords |
画像処理、標本化・量子化、フィルタリング、直交変換、画像符号化、色彩、表色系。 |