画像処理特論

Advanced Theory of Image Processing

994D60C

43ICINP503

佐藤　俊一

Shunichi Sato

2024年度前期

2024/First Semester

月曜3限

Monday 3rd period

工学研究科　電気工学専攻

Department of Electrical Engineering, Graduate School of Engineering

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

画像処理に関する様々な問題の定式化手法と評価方法および実装方法について国際的な研究文 献を用いて学ぶ。担当教員と履修学生が毎回、話題提供と議論を行う。学生の発表内容は、自 身がこれまでに習得した知識、既往の研究のレビュー、現在興味を持っている分野の動向等である。自身の発表を行い、多分野の画像処理に関する質疑に参画することで、プレゼンテーションと情報理解能力を磨く。

This is a class to learn about the formulation method, evaluation method and implementation method of various problems related to image processing using international research literature. Faculty member and students studying will give topics and discuss each time. Student presentation content shall be, knowledge acquired by himself so far, review of past research, trend of field which is currently interested etc. Making presentation and participate in questions on image processing in multiple fields to hone your presentation and information comprehension skills.

画像処理分野全般を対象に、関連する分野の過去のトピックから最新の研究動向にわたるまで幅広く知識を習得すると共に、実社会における幅広い課題やその解決のための能力が培われることを目的としている。画像処理、映像処理などの画像システムに関する最新の理論や応用について学び、様々な問題解決のための素養を身に付ける。本専攻のディプロマ・ポリシー「電気工学の各専門分野に応じた高度な専門知識」に該当する科目である。

For the image processing field as a whole, we aim to acquire a wide range of knowledge from past topics in the related fields to the latest research trends, and to cultivate a wide range of issues in the real world and the ability to solve them. Students will learn about the theory and applications of image systems such as image processing and video processing and acquire the basics for solving various problems. It is a subject to realize the diploma policy of this department. This course is aimed at achieving the diploma policy of the Department, ‘Advanced expertise relating to the specialist field of electrical engineering’.　

・画像処理に関する最先端技術の基本原理を説明できる。
・専門的な文献を読解でき、論理的に思考できる。

Students should be able to explain the basic principles of state-of-the-art in image processing.
Students should be able to read technical literature and think logically.　

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/​​​

画像処理プログラミングの経験があることが望ましい。輪講形式で行う。初回授業前にLETUSを参照すること。

It is desirable to have image processing programming experience. Presentation is essential. Refer to LETUS before the first class.

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation

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（準備学習）発表担当者以外については、２時間程度、輪講の題材について予習しておくこと。
（復習）　各回の講義内容を復習して定着させると共に、輪講の際に指摘された疑問点について調査し、次回の講義までにその疑問点について説明できるようにしておくこと（毎回２時間程度）。

Preparation. Students who give a presentation should carefully investigate the subject matter of the lecture and prepare an easy-to-understand summary material. The other students should prepare for the lecture for about 2 hours.
Review. Each student should review the contents of each course and investigate the questions pointed out during the lecture, and be able to explain the questions before the next lecture (about 2 hours each time).　

各自が作成した要約資料、プレゼンテーション、質疑応答の状況により、担当部分の内容に関する理解度を見る。また、講義への参加態度(他の発表者への質問や討論への参加状況など)も含めて総合的に評価する。

The situation of materials, presentations, questions and answers is evaluated. In addition, it is comprehensively evaluated including the participation attitude to the lecture (question to other presenters, the participation situation in the discussion, etc.).

・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/

講義内で紹介する。

It will be introduced in the lecture.　

コンピュータビジョン、パターン認識、3次元映像処理、機械学習、数値画像解析など画像処理に関する最新のテーマを扱った文献についての輪講を行う。
1　ガイダンス
　講義の進め方、成績評価方法などについて説明する。
2　概論
　扱うテーマの背景・技術動向について解説する。また次回以降の輪講のグループ分担、スケジュールを決定する。
3〜14
　グループごとに担当する論文の内容に関するプレゼンテーションおよび質疑応答を行う。
15　総括
　これまでの内容について総括する。

Students will make presentations on documents dealing with the latest themes in image processing such as computer vision, pattern recognition, 3D image processing, machine learning, numerical image analysis, etc.
1st: Giving guidance.
2nd: Deciding Person in Charge for providing topics.
3rd to 14th: providing topics each time and discussion.
15th: Summarizing the contents.　

会社員（電子・電気機器）としての経験を活かして、画像処理に関する講義を行う。

I will give lectures on image processing, utilizing my experience as a company employee (Electronics and Electric Appliances).　

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Python, OpenCV

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