2026年度

後期

画像処理技術特論

講義

Image Processing Technology

Z0700011 画像処理技術特論 [遠隔(同)]

雨車 和憲

2.0単位

金曜5限

新宿　遠隔

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 80%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　20%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

画像処理技術の一種である画像復元技術に関して、数理的なアプローチから仕組みを理解することを本授業の目的とする。 授業の前半では、画像復元問題を数理最適化問題の一種として捉えることで、その問題の困難さと解決方法の考え方を学ぶ。 授業の後半では、機械学習（特に深層学習）による画像復元手法を扱い、その方法論と有効性、限界を学ぶ。また授業の終盤には、受講生一人一人が最新の画像工学に関する英語論文を読み、発表することで、画像工学分野における最新研究に関する知識を共有する。これらが具体的な到達目標となる。

本授業は、2次元DCTを用いた周波数解析・画像のフィルタリング処理・色空間・PSNR等の画像評価指標など、学部で習う程度の画像工学に関する基礎知識を前提とするため、これらの内容に関しては授業内で改めて解説を行わない。また、線形代数および微分積分等の基礎的な数学の知識も受講にあたっての前提知識となる。講義では、線形空間の概念や初歩的な数理最適化手法を用いるが、それらの数学的な基礎については詳細な説明を行わない。

特に活用しない

第１回　イントロダクション
第２回　画像復元問題の定式化と難しさ
第３回　画像復元手法の基礎
第４回　最適化手法を用いた画像復元技術１
第５回　最適化手法を用いた画像復元技術２
第７回　最適化手法を用いた画像復元技術３
第８回　最適化手法を用いた画像復元技術４
第９回　機械学習を用いた画像復元技術１
第10回　機械学習を用いた画像復元技術２
第11回　機械学習を用いた画像復元技術３
第12回　機械学習を用いた画像復元技術４
第13回　最新論文発表
第14回　最新論文発表
第15回　振り返り

提出課題および、英語論文発表の内容により評価する

授業内で実施する

なし。電子ファイルで配布する

なし

火曜６限目、新宿校舎1517室

実務家担当科目ではない

情報学専攻