イメージプロセシング｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

イメージプロセシング

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Image Processing

授業コード　Class code

9985116

科目番号　Course number

85MFCOG303

教員名

松本　吉央、山内　閑子

Instructor

Nodoka YAMAUCHI, Yoshio MATSUMOTO

開講年度学期

2026年度前期

Year

2026年度

Semester

①First semester

曜日時限

火曜5限

Class hours

Tuesday, 5th period

開講学科・専攻　Department

先進工学部　機能デザイン工学科

Department of Medical and Robotic Engineering Design, Faculty of Advanced Engineering

単位数　Course credit

2.00単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

本講義設置はカリキュラムポリシー1項、3項に基づいており、「ヒトのカラダを助ける工学」に関わる専門家としての能力を養うための科目の一つであり、ディプロマポリシー実現の一環である。デジタル画像処理の基礎となる考え方や、データの取り扱い方（基本的な手法）について学ぶ。

目的　Objectives

画像処理技術は、現在多くの分野で利用されている。バイオメディカルでは、対象物を観察するための各種イメージング技術が必須となる。医療現場においては、さまざまなイメージング技術が診断方法として実用化されている。また、ロボット分野では、視覚情報処理システムとしてその技術が応用されている。本講義では、基本的な理論・手法を学びながら、バイオメディカル分野およびロボット分野での応用事例を中心に実例を学び、理解を深める。

到達目標　Outcomes

本講義では、イメージング技術の基礎的事項と画像処理の基本を正しく習得することを目標とする。また、この講義によりバイオメディカル分野やロボティクス分野に携わる専門家として、画像データを正しく理解するための基礎知識を修得することができる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

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/

履修上の注意　Course notes prerequisites

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

小テストの実施　Quiz type test／-

-

準備学習・復習　Preparation and review

各回の講義内容を十分復習し、その回の項目に挙げた内容を説明できるようにしておくこと。

成績評価方法　Performance grading policy

講義中に実施する中間試験（小テスト課題）の点数（30%）、および到達度評価として実施する期末試験の点数（70%）により総合成績評価を行う。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・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

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

-

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

やむを得ず欠席する受講生や復習用に、授業終了後に講義スライドの抜粋版をLETUSを通じて配布予定である。必要な時に適宜紹介する。

参考書
・ディジタル画像処理編集委員会，ディジタル画像処理 [改訂第二版]，画像情報教育振興協会，2020/2/26
・三浦耕太／塚田祐基，Image J ではじめる生物画像解析，学研メディカル秀潤社，2016/3/26

授業計画　Class plan

全対面授業の受講を原則とします。尚、成績評価点は「成績評価方法」に従います。

第1回：ガイダンス・画像処理の歴史と応用範囲
第2回：画像処理の基本１　画像データの性質①
第3回：画像処理の基本２　画像データの性質①
第4回：画像処理の基本３　画像データの性質②
第5回：画像処理の基本４　画像データの性質③
第6回：画像処理の基本５　画像データの性質⑤ 、中間試験（１）
第7回：画像処理技術の応用１　ロボットビジョン①　（担当：松本）
第8回：画像処理技術の応用２　ロボットビジョン②　（担当：松本）
第9回：画像処理技術の応用３　ロボットビジョン③、中間試験（２）　（担当：松本）
第10回：画像処理技術の応用４　画像解析①
第11回：画像処理技術の応用５　画像解析②
第12回：画像処理技術の応用６　画像解析③
第13回：画像処理技術の応用７　画像解析④ 、中間試験（３）
第14回：画像データと倫理、および復習
第15回：達成度評価（学期末試験）

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

-

教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

状況に応じてシラバス内容に変更の可能性があり、その際にはLETUSを通じて告知する。

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N