| 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 |