| 授業の目標と概要 |
ディジタル画像処理の各種のアルゴリズムを学び、実際の画像に適用する。このこと
によってアルゴリズムへの理解を深め、応用のための基礎を修得する．
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履修上の注意
(準備する用具・
前提とする知識等)
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プログラム言語としてCを用いるので、C言語についての理解を確実にしておく事。ま
た、数学の基礎力も必要である．前期で学習した演算工学の内容もしっかりと理解して
おく事．
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| 到達目標 |
ディジタル画像処理の主要なアルゴリズムとその原理が説明できるようになる。その
上で、各種の処理と応用のためのプログラムを作成できるようになる．
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| 成績評価方法 |
合否判定：定期試験（中間50％＋期末50％）で６０点以上を合格とする．
最終評価：合否判定点と同じ．
不合格の場合には再試験を実施し、60点以上を合格とする。最終評価は60点と
する.
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| テキスト・参考書 |
教科書：画像情報処理 三木 光範編・渡部 広一著 共立出版
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| メッセージ |
演算工学に引き続いての講義なので，アルゴリズムの理解や基礎的なプログラム言
語の知識を確実にしておいて下さい．又，学修単位なので，自習努力が求められます．
自習努力を証明するものとして課題は必ず提出して下さい．
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| 授業の内容 |
授業項目 | 授業項目ごとの達成目標 |
1.ガイダンス(1回)
2.画像処理の概要(1回)
3.画像の入出力(1回)
4.二値化(1回)
5.エッジ抽出(1回)
6.雑音除去(1回)
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1.講義の概要について理解する．
2.画像処理の利用例など画像処理で何ができるかを説明できる。
3.画像の構成を理解し、C言語を用いて画像を入出力ができる。
4.二値化を行う方法である、モード法と判別分析法を実現できる。
5.画像からエッジを抽出する手法を説明できる。
6.ランダム雑音の除去について説明できる。
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| 後期中間試験 |
実施する
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7.コントラスト強調(1回)
8.特徴抽出(1回)
9.カラー画像(1回)
10.カラー画像処理(1回)
11.幾何学変換(1回)
12.フーリエ変換による画像処理(1回)
13.画像データ圧縮(2回)
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7.コントラスト強調処理を説明できる。
8.物体の形や大きさの特徴を調べる方法を説明できる。
9.カラー画像の表現方法、色の性質や変換方法を説明できる。
10.色相と彩度を用いた物体抽出手法について説明できる。
11.画像処理の幾何学変換について説明できる。
12.フーリエ変換を用いた画像処理について説明できる。
13.画像データの符号化および圧縮技術について説明できる。
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| 後期期末試験 |
実施する
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