| 科目名 | 画像処理応用 |
|---|---|
| 科目名（英名） | Application of image processing |
| 担当講師（氏名・所属） | 松岡 諒（北九州市立大学） |
| 分類 | 選択 |
| 授業形態 | 講義 VOD 任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）受講します。 |
| 時数 | 8コマ |
| 時間数（コマ数✕1.5） | 12時間 |
| 授業の概要 | 【無料公開中のため、動画視聴のみです。課題、成績評価、講師サポート、修了認定はありません。】 画像処理技術は、産業分野や医療分野において幅広く用いられている。例えば自動運転技術、食品の異物検出、部品の傷検出や、レントゲン写真、CT、MRIなどにおいて必要不可欠な要素技術である。本講義では、これらの実応用に必要不可欠な画像処理の基礎技術について学ぶ。 さらに、画像の多重解像度表現を用いた高度な画像統合技術について紹介する。 |
| 到達目標 | ・画像処理の概要を理解する ・画像の取得方法について理解する ・フィルタリングや特徴量抽出などの基礎技術を理解する ・画像統合技術について理解する |
| 難易度 | ★★ |
| 分野別難易度（前提知識） | 数学：★ 信号解析：★ |
| 履修上の注意 （準備学習・前提知識） |
基礎的な数学に関する知識、線形代数、信号解析などの基礎知識があることが望ましい。 |
| 授業計画・内容 | 前半は画像処理の基礎を勉強する 後半は高度な画像処理・統合技術を紹介する 1. 画像処理の概要 2. 画像の特徴 3. 画像の取得方法 4. 画素値の操作 5. フィルタリング その1 6. フィルタリング その2 7. 画像統合 その1 8. 画像統合 その2 |
| 事前・事後学習の内容 | 毎回の授業内容に関して参考書を使って予習しておくことが望ましい。 また、毎回の演習課題に関して講義資料を基に復習することが望ましい。 |
| 成績評価の方法 | 演習問題（100%） |
| 教科書・参考書等 | ・「ディジタル画像処理[改訂新版]」：CG-ARTS協会 ISBN：978-4-903474-50-2 |
| キーワード | フィルタリング、多重解像度表現、画像統合 |
科目一覧
（ただいま無料公開中）実応用に必要な基礎技術と高度な画像統合技術を学ぶ
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