Syllabus data
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Teacher name ： FUKUDA Kazuho
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開講年度
2025Year
開講学期
Second Semester
科目名
Digital Image Processing
授業種別
Lecture
科目名（英語）
Digital Image Processing
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A0700004 Digital Image Processing
担当教員
FUKUDA Kazuho
単位数
2.0Credits
曜日時限
Mon.3Period
キャンパス
Hachioji Campus
教室
15-101講義室
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 10 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 10 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％ 具体的な到達目標
画像処理について基礎的な手法や用語とその意味などの知識を身に付け，授業中または配布資料で扱うレベルの演習問題が解けるようになることを目標とします．
受講にあたっての前提条件
本科目の到達目標と授業計画を理解し，高いレベルでの達成を目指して興味と熱意を持って学ぶ意欲があることを受講の前提条件とします．
授業の方法とねらい
画像情報処理の基礎を学び，目的に適した画像の作成，画像からの必要な情報獲得をおこなうための基礎知識の修得を目指します．
学習内容の定着のために，画像処理における画像データの数値計算方法に関する例題，練習問題を多く扱います（練習問題は提出課題とします）． また，授業内試験以降の回では，更に理解を深めるために，授業で学んだ画像処理手法をMatlabを利用して実行する方法を実践しながら学びます． AL・ICT活用
Flip Teaching／Support for self-learning using ICT
第1回
授業形態
対面
事前学習
シラバスを熟読し，第１回から第１２回の授業内容に出てくる用語について調べてノートにまとめておいて下さい．
2時間
授業内容
授業ガイダンス，デジタル画像の特徴
授業の受講方法や授業日程を把握します．また，標本化と量子化の話を中心にデジタル画像の特徴を学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業日程をスケジュール帳などに転記しておきましょう．また，「デジタル画像の特徴，標本化，量子化」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第2回
授業形態
対面
授業内容
カラー画像処理１
画像処理における色の扱いに関する基礎知識と，デジタルカラー画像において様々な色を表現する原理，3原色の混色により色を表す方法としてRGB色空間，XYZ色空間などを学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「カラー画像処理」の実施済み範囲について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第3回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
カラー画像処理２，入出力特性とコントラスト
人の色の感覚に合わせた色の表し方としてHSV色空間，YCbCr色空間などの表色系と，色情報を利用した画像処理の代表的な手法について学びます．また，画像の明暗変化，入出力特性とコントラストについて，階調変換やコントラスト強調などの関連する画像処理手法を学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「カラー画像処理」「入出力特性とコントラスト」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第4回
授業形態
対面
授業内容
デジタル画像の特徴，カラー画像処理，入出力特性とコントラストの練習問題の解説
デジタル画像の特徴，カラー画像処理，入出力特性とコントラストについて，練習問題に取り組み，その解法を確認しながら，それらの画像処理手法や計算手法を修得します． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業中に扱った練習問題を，資料など参照せずに解けるようになるまで練習して下さい．
また，事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第5回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
二値化，雑音除去
画像の各画素を白または黒の二値で表す方法である二値化の様々な手法として，モード法，判別分析法，誤差配分法などについて学びます．また，画像に生じる雑音（ノイズ）の種類および特徴と，画像に生じたノイズを除去する方法として，メディアンフィルタ，膨張収縮処理などについて学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「二値化」「雑音除去」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第6回
授業形態
対面
授業内容
二値化，雑音除去の練習問題の解説
二値化，雑音除去について，練習問題に取り組み，その解法を確認しながら，それらの画像処理手法や計算手法を修得します． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業中に扱った練習問題を，資料など参照せずに解けるようになるまで練習して下さい．
また，事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第7回
授業形態
遠隔（同時双方向）
授業内容
エッジ検出とフィルタ処理，領域処理と特徴抽出
画像のエッジ（輪郭）を一次微分により検出する方法とフィルタ処理の概念，エッジ強調の手法について学びます．また，画像から領域を分割する方法，その領域の特徴を抽出する方法，画像から文字や図形を抽出する基礎的な方法について学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「エッジ検出とフィルタ処理」「領域処理と特徴抽出」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第8回
授業形態
対面
授業内容
エッジ検出とフィルタ処理，領域処理と特徴抽出の練習問題の解説
エッジ検出とフィルタ処理，領域処理と特徴抽出について，練習問題に取り組み，その解法を確認しながら，それらの画像処理手法や計算手法を修得します． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業中に扱った練習問題を，資料など参照せずに解けるようになるまで練習して下さい．
また，事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，難しそうなところを確認しておいてください． 4時間
第9回
授業形態
対面
授業内容
画像の周波数解析とフーリエ変換１
画像における周波数の意味を考え，画像の周波数成分を抽出する離散フーリエ変換の方法の基礎として，１次元データの離散フーリエ変感の原理や計算手法について学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「画像の周波数解析とフーリエ変換１」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． 5時間
第10回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
[第10回授業はオンデマンドExとして，第9週と第10週の間に実施予定です]
画像の周波数解析とフーリエ変換２，画像の圧縮 離散フーリエ変換の２次元データへの拡張と周波数解析結果の応用方法について学びます．また，画像の品質を維持しながらデータ量を削減するための画像圧縮の方法として，ハフマン符号化，予測符号化などの手法について学びます． 事後学習・事前学習
事後学習として，「画像の周波数解析とフーリエ変換」「画像の圧縮」について翌週までに講義資料と授業ノートを見直して，理解や知識の定着が不十分なところを把握または解決しておきましょう．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，理解の難しそうなところを確認しておいてください． また，第13回の授業内試験へ向けて，これまでの授業で扱った専門用語，画像処理手法の内容と計算方法について総復習を進めておいて下さい． 5時間
第11回
授業形態
対面
授業内容
画像の周波数解析とフーリエ変換，画像の圧縮の練習問題の解説
画像の周波数解析とフーリエ変換，画像の圧縮について，練習問題に取り組み，その解法を確認しながら，それらの画像処理手法や計算手法を修得します． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業中に扱った練習問題を，資料など参照せずに解けるようになるまで練習して下さい．
事前学習として次回の授業について事前配布される配布資料に目を通して，難しそうなところを確認しておいてください． また，第13回の授業内試験へ向けて，これまでの授業で扱った専門用語，画像処理手法の内容と計算方法について総復習を進めておいて下さい． 5時間
第12回
授業形態
対面
授業内容
画像の周波数解析とフーリエ変換，画像の圧縮の練習問題の解説
先週に引き続き，画像の周波数解析とフーリエ変換，画像の圧縮について，練習問題に取り組み，その解法を確認しながら，それらの画像処理手法や計算手法を修得します． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業中に扱った練習問題を，資料など参照せずに解けるようになるまで練習して下さい．
また，次週は授業内試験を実施するため，第１回から第１２回の授業で扱った専門用語，画像処理手法の内容と計算方法について総復習を仕上げておいて下さい． 6時間
第13回
授業形態
対面
授業内容
学習成果の確認（授業内試験）
これまでの学習成果を確認します．第１回から第１２回までの内容を総復習しておく必要があります． 事後学習・事前学習
事後学習として，授業内試験で出来が良くなかったと思われる単元について講義資料や授業ノートを見直して，再復習をしておいて下さい．
4時間
第14回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
画像処理手法の実践１，授業アンケート
これまでの授業で学んだ画像処理手法のうち，基本的ないくつかの手法について，Matlabによりスクリプトを作成して実行する方法を学びます．また，教務課により実施される授業アンケートに回答してください． 事後学習・事前学習
事後学習として，講義資料を見なくてもMatlabにより画像処理を実行できるか，サンプル画像ではなく自分で用意した画像データを用いて画像処理を実行してみる，Matlabのヘルプを参照して関連・類似する画像処理手法を実行してみるなど，工夫しながら知識・技術の定着を進めて下さい．
4時間
第15回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
画像処理手法の実践２，学習内容の振り返り
先週に引き続き，これまでの授業で学んだ画像処理手法について，Matlabによりスクリプトを作成して実行する方法を学びます．また，講義資料，講義ノートを使い学習内容の振り返りをおこない，試験で解けなかった問題や授業で理解の難しかったところについて確認しておきましょう． 事後学習
授業で学んだ画像処理手法のうち，今回の講義資料では扱わなかった手法についても，Matlabで実装できるか挑戦してみて下さい．
また，本講義で学修した内容を確認，見直しをしながら，画像処理ソフトやプログラミングツールを使用して各種画像処理を実践して理解を深めてください． 2時間
成績評価の方法
提出物の内容および授業内試験の結果をもとに成績を評価します．提出物と授業内試験の評価割合は２：８です．到達目標に照らして，6段階のGrade (A+,A,B,C,D,F) で評価し、D以上の者を合格とします．成績不良による再試験はおこないません．授業内試験の追試験は，やむを得ない理由とそれを証明するものを担当教員へ連絡・提出して承認された者に限り受験を認めます．対面授業時は教室備え付けの端末で出席を取るので毎回学生証を持参して下さい．
受講生へのフィードバック方法
練習問題の解法について，配布する解説資料と授業内の説明により適宜フィードバックをします．授業内試験の学修に役立ててください．
教科書
教科書は指定しません．講義資料を配布します．
参考書
「画像情報処理工学 (電気・電子工学基礎シリーズ)」塩入諭(著), 大町真一郎(著)，朝倉書店
「C言語による画像処理プログラミング入門」長尾智晴(著) ，朝倉書店 「画像情報処理 (情報工学テキストシリーズ 3)」渡部広一(著), 三木光範(編集)，共立出版 「画像情報処理 (基礎情報工学シリーズ)」安居院猛(著), 中嶋正之(著)，森北出版 など オフィスアワー
月曜11:50-12:20 八王子２号館６階 02-608．遠隔授業の週はKU-LMSから問い合わせて下さい．
受講生へのメッセージ
この授業で学ぶ画像処理の基礎知識と，情報学部の他の授業で学ぶプログラミングの知識を組み合わせると，コンピュータ上で簡単な画像処理を実践できるようになるので，ぜひ挑戦してみてください．また，講義で扱う画像処理の方法を単に覚えるだけでなく，それをヒントに目的に応じた画像処理方法を発想できるように，考えながら講義を受けてもらいたいと思います．
実務家担当科目
Not applicable
実務経験の内容
教職課程認定該当学科
Not applicable
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目である
教育課程コード
Ⅲ2b
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
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