| 1 | 科目名 | 画像処理�� | 2 | 担当教官 |
徳永修一 |
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| 3 | 学年 | 電子制御5年 | 4 | 学期 | 後期 | 5 | 履修条件 | 選択 | 6 | 単位数 | 1 |
| 7 | 分野 | 専門 | 8 | 授業形式 | 講義 | 9 | 科目番号 | CH163575 | |||
| 10 | 学習目標 |
電気・情報工学に関連する分野では，画像を取り扱う応用技術の利用範囲が拡大しており，画 像処理は，それらの基礎となる重要な科目である。本授業では，画像処理全般についての基礎的 な知識を説明し，プログラムング演習を通して代表的な画像処理手法の原理や性質の理解を深め ることを目標とする。 |
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| 11 | 進め方 |
教科書を基に画像処理のさまざまな処理方法について講義した後，Ｃ言語を用いたプログラミ ング演習を行う。主に，教科書の例題をレポート課題とするが，単に画像処理した結果を出力す るのではなく処理方法の違いによる出力画像に与える効果や得られる特徴の違いについても考察 すること。 |
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| 12 | 学習内容 | 学習項目（時間数） | 学習到達目標(c) | ||||||||
1.特徴抽出フィルタ(2) 2.課題演習(2) 3.ラプラシアン，鮮鋭化フィルタ(2) 4.課題演習(2) 5.２値化処理(2) 6.膨張と収縮，細線化処理(2) 7.課題演習(2) 8.中間試験の解説(2) 9.ハフ変換，最小２乗法(2) 10.課題演習(2) 11.カラー画像処理(2) 12.課題演習(2) 13.パターン認識(2) 14.課題演習(2) 15まとめ(2) |
特徴抽出フィルタ(Prewittフィルタ，Sobelフィ ルタ， 線検出フィルタ，エッジ検出フィルタ) を理解する。 ラプラシアンフィルタにより高周波数成分の抽 出と画像の先鋭化が行えることを理解する。 固定および可変しきい値処理について理解する。 画像の膨張，収縮処理と細線化処理の効果につ て理解する。 線図形化処理を行うためのハフ変換や最小２乗 法について理解する。 カラーディジタル画像の表現形式の意味を理解 し，これを用いることができる。 .パターン認識を行うためのマッチングの原理を 理解する。 |
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| 13 | 評価方法 |
定期試験を７０％，レポートを２０％，平常点（出席率，授業態度など）を１０％の比率で総合 評価する。 |
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| 14 | 関連科目 |
微分積分学，情報処理�� |
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| 15 | 教材 |
教科書：酒井幸市著，「デジタル画像処理入門」， ＣＱ出版社 教 材：教官作成プリント |
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| 16 | 備考 |
特になし |
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