- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70522
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 画像情報処理
＜C＞ - 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 浅野 晃
- 曜限
Day/Period - 金3
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
情報通信技術や人工知能の急速な発展とともに，画像情報処理技術は近年ますます重要性を高めています。しかし，画像情報処理技術はきわめて多岐にわたり，その全容を半年の講義で説明することは容易ではありません。そこで，本講義では，いくつかの基本的な画像情報処理技術と，視覚と色彩の科学をとりあげ，それらをその背景にある数学の知識を重視して説明します。これにより，将来新たな技術を学習する際の基盤的知識を構築し，さらに新しい技術を創出する能力を養成します。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
画像処理の技術・視覚と色彩の科学とともに，その背景にある数学の基本的知識を理解すること。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
新たな画像情報処理技術の学習に対応できる基礎力をもつこと。
③主体的な態度の観点
画像処理技術に対して，その原理を理解しようとする態度をもつこと。授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 イントロダクション
第1部 画像のサンプリングと周波数
第2回 結像と空間周波数，フーリエ級数
第3回 フーリエ級数とフーリエ変換
第4回 フーリエ変換とサンプリング定理
第5回 離散フーリエ変換，フーリエ変換の実例と関連する話題
第2部 画像情報圧縮
第6回 ベクトルと行列について（数学の補足説明），高速フーリエ変換
第7回 主成分分析とKarhunen-Loève変換
第8回 行列の直交変換と基底画像
第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換
第3部 CTスキャナ ― 投影からの画像の再構成
第10回 Radon変換と投影切断面定理
第11回 逆投影法による再構成
第4部 視覚と色彩
第12回 色彩はなぜ複雑なのか
第13回 色彩の心理と生理
第14回 色彩に関する研究の紹介
これらに加えて，外部講師による特別講義を，期間中に1回予定しています。授業時間外学習 / Expected work outside of class
- 講義では担任者作成のテキストを用います。各回の講義で用いるテキストは，その回の１週間前にダウンロード可能とするので，事前に読んでから講義に出席してください。また，講義で使うスライドも同時に公開するので，予習および講義の際に参照してください。
- 各回の講義終了後に，関大LMSで小テストを行います。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
中間レポート(45%)，定期試験(45%)，関大LMSで回答する小テスト(10%)基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
第1〜4部であげている各トピックの基本的知識を理解できているかどうかを評価します。
- 教科書
Textbooks
上記の通り，担任者作成のテキストを配布します。
-
参考書
References
参考書は講義中に適宜紹介します。担任者の「解析応用」の講義録（2013年度，現在は開講されていません）も，一部参考になります。担任者のウェブサイト http://racco.mikeneko.jp/Kougi/2013a/AAN/ で公開していますので，参照してください。
- フィードバックの方法
Feedback Method 小テストには，回答期間終了後解説をつけます。
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 連絡は，履修期間内は関大LMSのメッセージ機能で，それ以外はメール a.asano@kansai-u.ac.jp でお願いします。浅野の過去の講義録，その他の浅野についての情報は http://racco.mikeneko.jp/ で閲覧できます。
- 備考
Other Comments この「画像情報処理」では，機械学習に関連する内容は取り扱っていません。それについては，該当の科目を履修して学習してください。