デジタル映像基礎論 [J2][対面]

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

デジタル映像基礎論

授業種別

講義

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 デジタル映像基礎論 [J2][対面]

担当教員

木全英明

単位数

2.0単位

曜日時限

木曜5限

キャンパス

新宿

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

ディスカッション・ディベート／実習・フィールドワーク

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

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

情報デザイン学科

その他の資格・認定プログラムとの関連

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