Theory of Digital Video System

開講年度

2025Year

開講学期

First Semester

科目名

Theory of Digital Video System

授業種別

Lecture

科目名（英語）

Theory of Digital Video System

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A0400011 Theory of Digital Video System

担当教員

KIMATA Hideaki

単位数

2.0Credits

曜日時限

Thu.5Period

キャンパス

Shinjuku Campus

教室

A-0611教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 80 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 20 ％
3 汎用的問題解決力の修得 0 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

映像信号のフォーマット、ディジタルフィルタ、映像処理について説明でき、基本的な画像処理のプログラミングができるようになること

受講にあたっての前提条件

1.線形代数学を理解していること2.C言語による基本的なプログラミングができること

授業の方法とねらい

現代社会において、映像は最も重要な情報源のひとつである。映像コンテンツの制作を⾏うためには映像信号を知り、基礎的な映像処理を理解する必要がある。本講義では撮像から表⽰までを仕組みを理解し、映像信号を取り扱う際の基礎を固めることを大目的とし、映像信号のフォーマット、デジタルフィルタ、映像処理について説明でき、基本的な画像処理のアルゴリズムを理解し、プログラミングができるようになることを目指す。授業では画像処理のアルゴリズムと、C言語での実装例を示す。授業中で各自はプログラミングを行わないが、アルゴリズムレベルで理解することを目標とする。実際の処理内容を実感するためにWindowsまたはMacintoshを⽤意することが望ましい。
また、⼀部遠隔も取り⼊れる。

AL・ICT活用

Discussion Debate／Practice Fieldwork

第1回

授業形態

対面

事前学習

C言語の基礎を学んでおく。具体的には、C言語における、データ型と変数、関数、配列の扱いを学んでおく。余裕があれば、ポインタと構造体も学んでおくことが望ましい。
また線形代数を学んでおく。

1時間

授業内容

ガイダンス、および画像撮影からポストプロダクション、表示までの流れを学ぶ。

事後学習・事前学習

風景を見て感じた模様をイラストとして紙に書いて用意すること。

1時間

第2回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

光と視覚の関係、色彩と輝度、ディスプレイで表示可能な色彩の関係を学ぶ。

事後学習・事前学習

イラストをデジカメで撮影し、それを表示して、イラストとの違いについて気づいたことをまとめておく。

1時間

第3回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

RGB信号、画像信号のデジタル化を学ぶ。

事後学習・事前学習

いろいろな風景を撮影して、デジタル画像を用意する。うまくデジタル画像にできなかったシーンをついてまとめておく。

1時間

第4回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

色空間、色相と彩度、明度について学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身で撮影した画像の彩度などを変更して、処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第5回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像のヒストグラム、コントラストについて学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身で撮影した画像のコントラストを変更し、処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第6回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像のグレースケール変換、二値化について学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身が撮影した画像をグレースケールに変換する。様々なパラメータを設定し、処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第7回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像信号へのローパスフィルタ、平滑化フィルタについて学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身が撮影した画像にボケを加え、処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第8回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像信号へのハイパスフィルタ、鮮鋭化フィルタについて学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身が撮影した画像の鮮鋭化する。ハイパスフィルタの処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第9回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像の周波数変換、フーリエ変換、周波数領域でのフィルタリングを学ぶ。

事後学習・事前学習

プログラミング環境のある人はプログラムを作成し、自身が撮影した画像に対して、特定の周波数を変更する。画像として表示することで処理内容の理解を深める。
プログラミング環境のない人は、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第10回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

映像（動画像）信号への拡張を学ぶ。フレームの概念を学ぶ。アニメーションとの違いを理解する。

事後学習・事前学習

自身でもアニメーションの製作方法を調べ、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第11回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

映像の背景差分、クロマキー処理を学ぶ。

事後学習・事前学習

映像の背景差分について、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第12回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

画像の再構成と、深層学習を用いる画像生成の基礎を学ぶ。

事後学習・事前学習

画像の変換について、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。また深層学習と画像生成の基本的な手法の理解を深める。

1時間

第13回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

映像の圧縮符号化の基礎を学ぶ。

事後学習・事前学習

画像と映像の圧縮について、アルゴリズムのレベルで処理内容の理解を深める。

1時間

第14回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

学習成果の確認（授業内試験）を行う。

事後学習・事前学習

成果確認の振り返りを自身でも行う。

1時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

学習内容の振り返りを行う。

事後学習

理解が不足していたところを中心に復習する。

0.5時間

成績評価の方法

授業に出席することが成績評価の前提。授業内試験を実施する。さらに課題レポートの提出を求める。授業内試験とレポートの⽐は６：４。A+〜Fの６段階評価でD以上の者を合格とする。

受講生へのフィードバック方法

全体には講義で実施する。個別にはKU-LMSで実施する。

教科書

特に指定しない。授業で教材資料類を配布する。

参考書

ディジタル画像技術辞典２００（CQ出版社）の一部を利用する。

オフィスアワー

木曜日 13:30 - 15:00 新宿（部屋は別途指定）で質問を受け付ける。事前にメールで連絡のこと。メールアドレス：jt41545@g.kogakuin.jp
また授業終了後の教室で質問を受け付ける。

受講生へのメッセージ

映像信号の特徴を理解して、ビデオコンテンツの制作に役立てよう。

実務家担当科目

Applicable

実務経験の内容

映像サービスの研究開発の経験がある教員が、実ビジネスでの経験を活かし、実用的な映像処理について講義する。

教職課程認定該当学科

Department of Information Design

その他の資格・認定プログラムとの関連

Syllabus data