画像情報工学（画像処理・画像符号化）

Image Information Engineering

9943255

43ICINP304

佐藤　俊一、浜本　隆之

Takayuki Hamamoto, Shunichi Sato

2024年度前期

2024/First Semester

月曜4限

Monday 4th period

工学部　電気工学科

Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering

2.0単位

講義

Lecture

-

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

画像情報の基礎についての説明の後、静止画像や動画像の処理についてプログラミング実習を通じて学ぶ。さらに、３次元画像処理の基礎について説明し、プログラミング実習を通じて学ぶ。

放送や通信システムにおいて重要な役割を担う画像情報の基本を理解すると共に、通常の静止画像や動画像の処理技術や３次元画像の処理技術について修得する。

１．画像情報の基礎やその取得方法について理解できるようになる。
２．様々な静止画像処理の仕組みを理解し、そのプログラムを書けるようになる。
３．様々な動画像処理の仕組みを理解し、そのプログラムを書けるようになる。
４．３次元画像処理の基礎を理解し、そのプログラムを書けるようになる。

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

ホームページ上に講義資料を随時公開する。
8回程度、プログラミングの実習を行う。
演習の詳細については、その際に説明する。

実習　Practical learning

-

各回の授業前に、講義資料を事前に読んでおくこと。各回の授業後に、「授業計画」欄に記載した復習項目について行うこと。

レポートおよび各回の課題等(30%)と期末試験(70%)により評価する。

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

-

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

「コンピュータ画像処理」　田村編著　オーム社
「実践　映像信号処理」　杉山著　コロナ社
「３次元ビジョン」　徐剛・辻三郎著　共立出版
（1回目の授業で説明します）

1. イントロダクション
内容：本講義の目的を理解する。ディジタルカメラを例に、画像処理の技術が製品の中でどのように使われているのかを分かるようになる。
講義外学習の指示：ディジタルカメラではどのような処理がされているのか復習する。

2．画像情報の基礎１
　　内容：画像処理の歴史、画像技術の分類、画像入力の技術について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像情報がどのように取得されるのかについて復習する。

3．画像情報の基礎２（プログラム演習）
　　内容：標本化と量子化、画像の座標とヒストグラムについて分かるようになる。
　　講義外学習の指示：標本化および量子化と画像の品質について復習する。

4．画像情報の基礎３（プログラム演習）
　　内容：色信号と色度図、人間の視覚特性と画質について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：各メディアの色表現法、視覚の時空間周波数特性について復習する。

5．画像処理1（プログラム演習）
　　内容：階調変換、フィルタリングについて分かるようになる。
　　講義外学習の指示：様々なエッジ検出ノイズ除去フィルタについて復習する。

6．画像処理２（プログラム演習）
　　内容：幾何変換、空間解像度変換、領域分割について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：画像の拡大や縮小の方法について復習する。

7．画像処理３（プログラム演習）
　　内容：動画像の動きベクトル検出、動物体の抽出について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：ブロックマッチング法、背景差分やフレーム間差分について復習する。

8．画像処理４（プログラム演習）
　　内容：パターン認識について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：ハフ変換やテンプレートマッチングについて復習する。

9．３次元画像情報の基礎１
　　内容：カメラモデルと投影について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：投影行列と外部変数の求め方について復習する。

10．３次元画像情報の基礎２
　　内容：正規化カメラの概要について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：正規化カメラの考え方について復習する。

11．３次元画像情報の基礎３
　　内容：エピポーラ幾何学について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：エピポーラ方程式の求め方について復習する。

12．３次元画像処理１
　　内容：ステレオビジョンの原理について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：透視投影行列について復習する。

13．３次元画像処理２（プログラム演習）
　　内容：ステレオマッチング、視差マップについて分かるようになる。
　　講義外学習の指示：エピポーラ幾何学について復習する。

14．３次元画像処理３（プログラム演習）
　　内容：多視点による３次元復元について分かるようになる。
　　講義外学習の指示：複数カメラ間の位置関係や姿勢の算出について復習する。

15. 理解度の確認と評価
　 内容：これまでの講義で説明したことの理解度を試験により評価する。

-

-

OpenCV

Y

N