シラバス情報

教員名 ： 谷口　行信
科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)
画像処理
科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)
Image Processing
授業コード　Class code
994669A
科目番号　Course number
46CSINS303

教員名
谷口　行信
Instructor
Yukinobu Taniguchi

開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
月曜2限
Class hours
Monday 2nd period

開講学科・専攻　Department
工学部　情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering
単位数　Course credit
2.0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
我々の身のまわりには画像・映像メディアがあふれている．例えば，インターネット上のSNS，映像配信サービス，街中の防犯カメラなど．本科目は，画像・映像データの表現，変換，空間フィルタリング，特徴抽出など，画像処理の基礎について学ぶ科目である．さらに，画像処理の応用事例や深層学習を用いた画像認識等の最新動向についてもふれる．
目的　Objectives
画像処理の基本的な考え方・手法に関する知識と，簡単な画像処理アルゴリズムを作成するスキルを身につけることができる．
本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な基礎学力と専門知識」を身につけるための科目である．
到達目標　Outcomes
  • 画像処理の基本的な手法について説明できる．
  • いくつかの画像処理の応用事例について，その仕組みを理解し説明できる．
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
講義資料・動画を事前に公開するので予習しておくこと．
授業が終わった後にLETUS上で小テストに取り組むこと．
成績評価方法　Performance grading policy
中間テストと期末テスト(80%)，演習・小テスト・授業に対する貢献度(20%) を総合して評価する．
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
  • 講義資料はLETUS上で前日までに公開する．
  • 参考書
    • CG-ARTS協会「ディジタル画像処理[改訂第二版]」CG-ARTS協会，2020．
    • 田村秀行、斎藤英雄（編著）「コンピュータ画像処理　改訂2版」オーム社，2022.

授業計画　Class plan
  1. ガイダンス
    • 画像処理とは？眼とカメラの類似性，標本化と量子化，輝度ヒストグラム，
  2. 階調変換と空間フィルタリング
    • 階調変換，ヒストグラム平坦化，畳み込み演算，平滑化，微分フィルタ，メディアンフィルタ
  3. 画像の空間周波数解析(1)
    • １次元フーリエ級数展開，フーリエ変換，離散フーリエ変換，パワースペクトル，
  4. 画像の空間周波数解析(2)
    • ２次元フーリエ変換，周波数フィルタリング，畳み込み定理
  5. 二値画像処理
    • 二値化，モルフォロジ演算，距離変換，ラベリング
  6. 画像の幾何変換
    • アフィン変換，合成画像，平面射影変換，再標本化
  7. 中間テスト
  8. 特徴抽出(1)
    • 特徴点検出，特徴記述，コーナー検出
  9. 特徴抽出(2)
    • Cannyエッジ検出、直線検出、ハフ変換
  10. 動画像処理
    • 動画像の表現，オプティカルフロー，移動物体抽出，時空間画像
  11. コンピュータ・グラフィックスの基礎
    • 形状モデリング，レンダリング，Phongの反射モデル
  12. 3次元画像処理
    • ピンホールカメラモデル，ステレオ画像処理
  13. 画像処理の応用(1)
    • 顔画像認識
  14. 画像処理の応用(2)
    • 物体追跡
  15. 到達度の確認と解説

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
IT系企業での画像処理技術の研究開発の実務経験を活かし，画像処理の基礎・応用について講義する．
教育用ソフトウェア　Educational software
-
Python, jupyter notebook, opencv

備考　Remarks

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