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講義名 画像情報処理
代表ナンバリングコード BII3HS010C
講義開講時期 前期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 2024年度以降入学生2年次・2023年度以前入学生3年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング

担当教員
氏名
◎ 松山　江里

到達目標 ① 画像のディジタル表現を適切に説明できる。
② 画像処理の基本技法を理解し、説明できる。
③ 周波数領域および空間領域における画像の取り扱いについて説明できる。
④ コンピュータグラフィックスの基本について説明できる。
⑤ データ圧縮について説明できる。
⑥ 畳み込みニューラルネットワークの基本的な事を説明できる。
授業概要 画像処理の実用化は、ハード・ソフトの進歩とともに近年急速に進み、生産システムの高度化・知能化、人間と機械のコミュニケーション、環境認識など、より広い分野に及んでいる。　本講義では、コンピュータでディジタル画像を扱うための視覚情報の処理プロセスに関する基本的な技法について講義する。またこれに加えて、視覚情報処理技術を計測・制御、理解・認識に利用するための基本的な事項について講義を行う。本講義により、画像処理の基礎的な技術とその応用方法およびアルゴリズムを理解・探求することで、個々人のソーシャルデザイン思考を活性化させることが目的である。
授業計画
回授業内容
第1回画像処理の概要、画像と画像処理、ディジタル画像処理の特徴
第2回画像の入出力、画像の構成、標本化と量子化、画像ファイルの入出力
第3回二値画像、閾値による二値化、ヒストグラムによる閾値の推定、判別分析法による閾値の自動決定
第4回空間フィルタリング①（エッジ、１次微分によるエッジ抽出、２次微分によるエッジ抽出、オペレータによるエッジ抽出）
第5回空間フィルタリング②（雑音除去、ランダム雑音、平均法による雑音除去、メディアンフィルタ、ゴマ塩雑音除去）
第6回コントラスト、定数倍によるコントラスト強調、ヒストグラムの平坦化によるコントラスト強調
第7回特徴抽出、連結領域とラべリング、特徴パラメータ、特徴パラメータによる画像の切り出し
第8回中間まとめテスト、テスト問題の解説
第9回カラー画像の表現、カラー画像処理、画像間演算
第10回幾何学変換、拡大縮小、平行移動、回転、数理形態学に基づく画像処理
第11回周波数領域における画像処理（１）：フーリエ変換，離散的フーリエ変換（(DFT)，２次元DFT
第12回周波数領域における画像処理（２）：DFTによる画像処理
第13回データ圧縮、符号化
第14回3次元画像処理
第15回畳み込みニューラルネットワークの基礎，深層学習の適用
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
予定されている授業内容について、概念や専門用語などを事前に調べておくことが望ましい。

（毎回の授業終了後に行うべき復習）
講義内容を振り返ると共に、講義で説明した画像処理法を実現するためには、どのようなアルゴリズム（あるいはプログラミング）が必要かを考えていくことが望ましい。

(その他）
評価方法（割合） 期末試験(50%)
中間まとめテスト(50%)
合計（100%)
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 次回の講義で再度の説明を行いながら、理解度に合わせた講義を行う。
テキスト 【書名】画像情報処理
【著者】渡部広一
【出版社】共立出版
【出版年】2012年
参考書・参考資料等 講義時に配付する資料
メッセージ 講義を受身で聴講するのはでなく、常に応用方法などを考えなら履修してくれることを期待しています。
教員との連絡方法 Mail等へ連絡もしくは在室時に直接面談。
担当教員の実務経験 医療機関での医用画像処理・解析、大学における画像情報学実験ならびに講義。
備考 講義中、特段の理由がない限り私語、飲食、着帽、無断退室、携帯電話の操作を慎むこと。
他科目との関係性 【背景】本科目で学ぶ理論を実際の人－機械間関係へ適用することに関する科目である「ヒューマンインタフェース」を履修しておくと本科目の理解が深まる。
【関連】視覚情報である画像と聴覚情報である音声は関連が深く、「音情報処理」科目ではその類似点と音情報に特化した観点でメディア情報処理の理論を学ぶ。また、さらに抽象化された、信号としての情報を処理する技術は「信号情報処理」で学ぶ。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
地域経営学部
〈2024年度以降〉教養：地域社会の生活者に求められる健全な市民感覚と倫理観を育む豊かな教養を獲得すること
〈2024年度以降〉知識：地域経営学の体系を構成する４つの領域（公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉経営）から、一つ以上の領域の知識を修得すること
〈2024年度以降〉技術：上記４領域を学ぶための方法や調査研究のためのスキルを取得していること
〈2024年度以降〉思考力：上記４領域のいずれかの領域において、専門的・学術的に深い鍛錬を積み、高度な思考力を獲得していること
〈2024年度以降〉判断力：地域社会がローカルレベルで直面している課題を、ナショナルレベルとグローバルレベルの状況との関連において理解し、課題の本質について的確に捉えることができる判断力を獲得していること。
〈2024年度以降〉実践力：地域経営学の知識・技術・思考力・判断力を活用して、地域社会の様々なアクターと協働しながら地域課題を解決できる実践力を獲得していること。
【2020～2023年度】地域実践の基盤となる基礎学力、基礎技術力をもつ人財
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる人財
【2020～2023年度】地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。公共経営、企業経営、交流観光等の分野で活躍できる人財
【2020～2023年度】医療福祉経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、地域経営学の知見や技術を応用・活用して、地域の価値の向上や持続可能な社会の形成に寄与できる人財。診療情報管理士の資格取得を目指しつつ、医療福祉経営等の分野で活躍できる人財
≪2017～2019年度≫学んだ知識と国際的視野をもって地域社会や様々な現実の場で実践し応用できる人財（グローカリスト）
≪2017～2019年度≫地域力の推進役（キーパーソン：リーダー、マネージャー、コーディネーター）として活躍できる人財
≪2017～2019年度≫地域経営学科は、地域社会の多様な主体に関心をもち、企業活動の活性化、地域社会の再生・活性化等を目指して、多様な地域の継続的事業体の基本を学び、これを活用できる人財、とくに経営概念を主軸とした公共経営系、企業経営系、交流観光系に関する人財
≪2017～2019年度≫医療福祉経営学科は、診療情報管理士（日本病院会等の認定資格）の資格取得を目指しつつ、医療機関・福祉施設と企業経営との経営の共通性と相違性等を学び、将来はその経営に参画できる人財、医療福祉を通して地域に貢献できる人財
情報学部
〈2024年度以降〉情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力
○
〈2024年度以降〉データを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成や評価に関する知識
○
〈2024年度以降〉情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築する技術
〈2024年度以降〉人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会に貢献する力
○
〈2024年度以降〉情報学の知見や技術を応用・活用して、様々な分野で活躍できる力
○
【2020～2023年度】情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
【2020～2023年度】地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
【2020～2023年度】情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
【2020～2023年度】人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
◎
【2020～2023年度】情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
○
評価基準
列1
秀
画像処理の基本技法や周波数領域，データの解析法などの設問に対して、9割以上適切に答えている。
優
画像処理の基本技法や周波数領域，データの解析法などの設問に対して、8〜9割適切に答えている。
良
画像処理の基本技法や周波数領域，データの解析法などの設問に対して、7〜8割適切に答えている。
可
画像処理の基本技法や周波数領域，データの解析法などの設問に対して、6〜7割適切に答えている。
不可
画像処理の基本技法や周波数領域，データの解析法などの設問に対して、６割未満の回答である。
放棄
出席回数が１０回に満たない。