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年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA206001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	画像処理
授業科目名 （フリガナ）	ガゾウショリ
英文授業科目名	Image Processing
担当教員名	檜垣　徹
担当教員名 (フリガナ)	ヒガキ　トオル
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   前期   ２ターム
曜日・時限・講義室	(2T) 木5-8：工219
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義とpythonを用いた演習、および課題 対面にて講義を行う。 講義に関する連絡はTeamsを用いる。 質問は対面またはTeamsのチャットで受け付けうる。 提出物はmoodleを利用する。
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	情報科学部3年生
授業のキーワード	画像処理，画像認識，コンピュータビジョン
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）	・この科目に関連する科目： 情報データ科学演習Ⅲ「画像処理」（この科目を履修していることを前提とする）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・D3. ハードウェアとソフトウェアの知識及びデータを効率的に処理するプログラミング能力． データ科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． 知能科学プログラム （能力・技能） ・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力．
授業の目標・概要等	画像の認識と理解のために必要な画像処理の基本知識と基礎的なアルゴリズム（画像の濃淡処理，領域処理，幾何変換，特徴抽出，パターン認識など）の基本原理を理解することを目標とする． 画像処理の基本的な手法とアルゴリズムを学ぶ．デジタル画像の生成過程と濃淡値処理，空間周波数フィルタリングの仕組みを理解し，幾何変換，特徴抽出，領域分割，パターン認識，動画像処理，符号化などについて学習する．
授業計画	１　環境構築と復習 ２　画像の生成過程 ３　フィルタリング ４　画像の復元と生成 ５　幾何学的変換 ６　二値画像処理 ７　領域処理 ８　特徴抽出 ９　パターンマッチング １０　パターン認識 １１　動画像処理 １２　画像からの形状復元 １３　光学的解析 １４　画像認識 １５　期末試験 プログラミングを伴うレポート課題を出題する． 期末試験を行う．
教科書・参考書等	教科書 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) 参考書 ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門- [改訂新版], 画像情報教育振興協会 (2017/3) コンピュータグラフィックス[改訂新版], 画像情報教育振興協会, ISBN978-4-903474-49-6 (2015/3/9)
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	テキスト，配付資料，映像（PC）
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	教科書と参考書の各回に対応する箇所を読むこと．
履修上の注意 受講条件等	プログラミングを伴うレポート課題を出題するので，プログラミングできる環境を各自で用意すること． PDF資料をTemas経由で配布するので，授業時にそれを参照できるように必携PCを持参すること．
成績評価の基準等	課題の評価（60点）と，中間・期末試験（40点）で総合的に評価し，60点以上を合格とする。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。