教　授　要　目
情報科学科 画像処理
Image Processing
2 年　　2 単位　　学科で区分する選択指定科目
　担当教員　小杉信
【 科目概要・到達目標 】
［科目概要］人間にとって最大の情報源である画像を計算機で扱うためのディジタル画像処理について学ぶ。画像入力から出力まで基本的な画像処理技術を学ぶ。
［到達目標］画像処理の目的や適用領域、ハードウエア・ソフトウエアについて理解し説明できる。さらに、濃度変換、平滑化、鮮鋭化などの前処理、エッジや領域などの特徴抽出を説明でき、特徴に基づく画像の解析や分類・認識法を理解している。
［深く関連する学習教育目標］()内はプログラム名称
Ｆ(コンピューティングとメディア工学)、Ｄ(情報科学基盤)
【 成績評価 】
期末試験の点数を１００％考慮し、６割以上の正答を合格とする。
【 履修心得 】
数学（２）およびフーリエ解析学を履修していることが望ましい。
【 授業計画 】
 1．画像処理の概要---画像処理の目的、応用分野、歴史
 2．ディジタル画像処理---画像処理の流れ、画素による画像の分割、標本化、量子化
 3．画像処理アルゴリズム---点処理、近傍処理、大局処理、マスク処理
 4．画像の周波数表現---空間周波数、フーリエ変換、標本化定理、離散的フーリエ変換
 5．濃度変換---濃度ヒストグラム、濃度変換、ヒストグラム平坦化、濃度の正規化
 6．平滑化と鮮鋭化---局所平均化、メディアンフィルタ、鮮鋭化
 7．エッジの抽出---勾配の大きさと方向、ソーベルオペレータ、ラプラシアン
 8．直線の抽出---直線抽出マスク、ハフ変換
 9．領域の抽出---２次元濃度ヒストグラム、空間自己相関
10．２値画像処理(1)---画像の２値化、モード法、判別分析、連結性、距離と近傍
11．２値画像処理(2)---細線化、距離変換と骨格
12．図形の特徴表現---面積、周囲長、複雑度
13．画像の分類・認識---パターンマッチング、特徴のベクトル表現、最近傍法
14．期末試験
15. 試験内容の解説と結果評価
【 教科書 】
私製冊子「イメージ・プロセッシング」
【 参考書 】
田村秀行著「コンピュータ画像処理」など
【e-mail address】
オンライン版では非公開です。
【 学生へのメッセージ 】
講義の後半に演習時間を設け、代表的な問題を解く。この間、講義での疑問点や問題の解答について解説する。
【 オフィスアワー 】
講義終了後および月曜４時限に質問に答える。そのほかの時間については、e-mailにて予めアポイントをとること。

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