2017年 大学院理工学研究科 シラバス - 電子工学専攻
設置情報
科目名 |
画像工学特論
ディジタル画像処理の基礎と応用
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設置学科 | 電子工学専攻 | 学年 | 1年 |
担当者 | 坂上 勝彦 | 履修期 | 後期 |
単位 | 2 | 曜日時限 | 金曜1 |
校舎 | 駿河台 | 時間割CD | J51A |
クラス |
概要
学修到達目標 | コンピュータによるディジタル画像処理技術の基礎と最新動向を理解し、その多方面での実応用を理解する。同時に、世の中のいろいろな場面で用いられている高度な画像処理技術の適用例を探し出す目を養い、最先端のITや知能情報技術を実問題に適用する能力や問題意識を養う。 |
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授業形態及び 授業方法 |
パワーポイントを中心に、必要に応じて板書を併用して講義を行う。理解がある程度進んだところでレポート課題の出題を行う。 |
準備学習(予習・ 復習等)の内容・ 受講のための 予備知識 |
事前に授業内容のPDFを用意するので、目を通しておくことが望ましい。 |
授業計画
第1回 | 画像処理とは(1): 画像処理の基礎およびコンピュータで画像を処理する必然性について |
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第2回 | 画像処理とは(2): 基本手法である点処理、ヒストグラムからの閾値自動決定法 |
第3回 | 画像処理とは(3): 画像の局所処理、エッジ抽出処理、平滑化処理 |
第4回 | 画像処理とは(4): 2値画像処理、連結成分ラベル付け、ハフ変換、画像認識 |
第5回 | 高度な画像処理(1): 粒子画像の解析、重なり合った物体像の分離手法 |
第6回 | 高度な画像処理(2): 重なり合った楕円像の分離への拡張/破壊力学への応用 |
第7回 | 最適化手法の利用(1): SNAKES、Active Net、正則化手法(Regularization)の利用 |
第8回 | 最適化手法の利用(2): ステレオ対応付け、遺伝的アルゴリズム(GA)の利用 |
第9回 | 街に出る画像処理: 画像処理の実世界(Real World)での応用拡大/レポート課題の提示 |
第10回 | 人間中心志向の画像処理(1): 高次局所自己相関特徴法の基本原理とその応用 |
第11回 | 人間中心志向の画像処理(2): 人間とコンピュータの対話のための画像処理 |
第12回 | 人間中心志向の画像処理(3): 安心・安全への応用、異常検知の原理とその応用(実機デモ) |
第13回 | 人間中心志向の画像処理(4): 福祉・障がい者支援への応用、全方位ステレオとその応用 |
第14回 | 平常試験及びその解説・ディスカッション(1) |
第15回 | 平常試験及びその解説・ディスカッション(2) |
その他
教科書 | |
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参考資料コメント 及び 資料(技術論文等) |
高木幹雄・下田陽久監修 『新編画像解析ハンドブック』 東京大学出版 2004年
講義内容に関連することがらの詳細が記述されています。購入の必要はありません。研究室あるいは図書室にもしあれば参考にして下さい。
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成績評価の方法 及び基準 |
レポート(50%)、平常試験:レポートの内容についての口頭発表とディスカッション(50%)(レポート提出をもって単位取得の意志有りとみなします) |
質問への対応 | 授業終了後に教室で質問を受け付ける。 |
研究室又は 連絡先 |
授業中に指示する。 |
オフィスアワー | |
学生への メッセージ |