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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
専門教育課程 メディア情報学科
授業科目区分 科目名 単位数 科目コード 開講時期 履修方法
専門教育課程
専門科目
専門
画像情報処理
Image Processing
2 F029-01 2022年度
5期(前学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.デジタル画像 2.幾何学変換 3.ヒストグラム 4.エッジ、2値化、線情報抽出 5.地域貢献 本授業の主題はデジタル画像データの計算機による基本処理手法について理解することであ る。 学習目標: 1.基本的画像処理手法が理解できる。 2.実際のデジタル画像やビデオ映像データをプログラム処理できる。
授業の概要および学習上の助言
デジタル画像データの入力、出力、各種の変換処理の基本手法について学習する。また、実際のデジタル画像データを用いて 、各種の基本手法を実現するプログラムを習得する。本講義では以下の項目について講義と演習をおこなう。授業内容の概要 は以下の通りである。 (1) 画像処理の基礎 画像処理の歴史、光と色、画像のデジタル化、画像変換 (2) 実画像データの基本処理      画像データの入力・出力、画像データの強調、幾何学変換、平滑化・先鋭化、2値化 (3) 実画像データを用いた各種の基本手法を実現するプログラミングの方法 地域貢献を目標にした作品制作を通じて、応用力を育成する。     
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:ディジタル画像処理 改訂第二版[CG-ARTS協会] 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
教科書を予習・復習に活用することが大切である。試験範囲は授業で説明したことが中心になるので、その内容を良く理解し ておく必要がある。事前に予習して、授業では分からなかったことを質問するようにすると効率的に進められる。プログラミ ング言語を使う画像処理演習では、よく復習して身につける事が不可欠です。
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
E,F デジタル画像処理の基本について理解し、説明できる。
I,K デジタル画像データやビデオ映像データを使用して基本的な処理を行うプログラムを書くことができる。
E,I,K,M バイナリー画像、グレイ画像、カラー画像について理解し、プログラムで表示できる。
E,I,K,M 画像データの画素値の操作、画像間の演算、幾何学変換について理解し、説明できる。
E,I,K,M 画像データのヒストグラム、輪郭抽出、エッジ抽出について理解し、説明できる。
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 40 0 40 0 0 0 20 100
指標と評価割合 総合評価割合 40 0 40 0 0 0 20 100
総合力指標 知識を取り込む力 20 0 0 0 0 0 0 20
思考・推論・創造する力 20 0 20 0 0 0 0 40
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 10 0 0 0 0 10
発表・表現・伝達する力 0 0 10 0 0 0 0 10
学習に取組む姿勢・意欲 0 0 0 0 0 0 20 20
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験 画像データの基本事項に関する知識と画像処理の代表的な処理方法についての理解度を中間テストと期末 試験により評価する。
クイズ
小テスト
レポート 実画像データを用いて、プログラミング言語を使用して、地域貢献を目標にした作品制作を行う。画像処 理の基本手法を適用し、その結果をレポートにして提出する。評価は、どこまで問題解決に成功したか、 基本手法の理解度、応用力などについて評価する。
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他 毎回の出席や態度を評価する。
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
画像処理の基本プログラムだけでなく画像処理応用プログラム をプログラミング言語で開発できる。 画像処理の基本プログラムを理解し、実画像に適用できる画像 処理の基本処理プログラムをプログラミング言語で開発できる 。
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分
1週 授業の概要の説明 「画像処理」とは 演習に必要なプログラミング環境の確認 最初のサンプルプログラム 講義と演習 自己点検 プログラミング環境の復習 120
2週 画素値の操作  RGB-HSI変換 講義とプログラミング演習 自己点検 画素値操作の復習 120
3週 画像間の演算 講義とプログラミング演習 自己点検 画像間演算の復習 120
4週 幾何学変換(知識) 講義 自己点検 幾何学変換(知識)の復習 120
5週 幾何学変換(プログラム) 講義とプログラミング演習 自己点検 幾何学変換(プログラム)の復習 180
6週 中間試験 行列演算 2値化 試験 講義とプログラミング演習 自己点検 行列演算、2値化 の復習 120
7週 ヒストグラム 講義とプログラミング演習 自己点検 ヒストグラムの復習 120
8週 領域に基づく濃淡変換(空間フィルタリング) 講義 自己点検 領域に基づく濃淡変換(空間フィ ルタリング)の復習 90
9週 2値画像処理 画像処理プログラミング  ・エッジ抽出  ・輪郭抽出 講義、プログラミング演習 自己点検 2値画像処理の復習 120
10週 期末試験 班作品課題への取り組み(1) 試験 作品課題への取り組み 自己点検 作品課題への取り組み 180
11週 「作成するプログラム作品(案)」の発表 作品課題への取り組み(2) 作品テーマの発表 作品課題への取り組み 自己点検 作品課題への取り組み 180
12週 作品の中間発表 作品課題への取り組み(3) 中間発表 作品課題への取り組み 自己点検 作品課題への取り組み 180
13週 作品のプレ発表 作品課題への取り組み(4) プレ発表 作品課題への取り組み 自己点検 作品課題への取り組み 180
14週 作品の最終発表と最終レポート提出 最終発表と評価 自己点検 最終発表の振り返り 60
15週 発展学習 画像処理の歴史 自己点検授業 講義 授業アンケート 成績通知 自己点検 授業への取り組みについての反省 60