【授業概要】
・テーマ
さまざまな画像から所望の情報を抽出するための画像処理及び解析手法について講義する．具体的には，周波数解析等の基本的な処理から，クラスタリング手法や学習アルゴリズム等のパターン認識と機械学習の技術を応用した処理まで幅広い内容を取り扱う．
・到達目標
画像処理手法の原理について学習し，適切な画像処理を実行することで，対象となる画像から必要とする情報を取得する能力を身につける．
・キーワード
画像処理，画像解析
【科目の位置付け】
学部の講義である「画像工学」から接続した内容で実施する．随時必要な説明を行うため，「画像工学」未受講者の受講を歓迎する．
【授業計画】
・授業の方法
講義形式で行う．講義中に小課題，学期末にレポート課題を課す．
・日程
第１週：ガイダンスと学部における講義の復習（基本的な画像に関する用語や処理の確認）
第２－４週：領域処理，特徴検出
第５－６週：画像のパターン認識
第７－８週：動画像処理
第９－１０週：画像の復元と生成
第１１－１２週：３次元復元
第１３－１４週：画像符号化
第１５週：まとめ
【学習の方法】
・受講のあり方
大学院の講義は，自分の研究テーマに直接関係しないかも知れないが，他分野における知識が研究に新たなアイデアや閃きを与えてくれることはよ
くある．よって，講義やプレゼンテーションでは，積極的に質問し，疑問点を解消するよう努めて欲しい．
・授業時間外学習へのアドバイス
次回の講義内容に関連する内容について，下記のテキスト等を利用して，予習しておくことが望ましい．配布資料の内容を再確認することに加え，配布資料に記載されているプログラムを実際に動作させてみるとより理解が深まる．
【成績の評価】
・基準
全講義回数の2/3以上の出席回数を満たした上で，評価点が60点以上の者を合格とす
る．
・方法
評価点は，講義中の小課題(50点)と学期末に課すレポート(50点)の合計点により算出される．
【テキスト・参考書】
【テキスト】
ディジタル画像処理[改訂新版], CG-ARTS協会,(ISBN-10: 490347450X, ISBN-13: 978-4903474502)
【参考書】
田村 秀行, コンピュータ画像処理, オーム社
村上 伸一, 画像処理工学, 東京電機大学出版局
谷口 慶治, 画像処理工学―基礎編, 共立出版
他にも多数あるので，自分にあった本を探すこと．
【その他】
・学生へのメッセージ
受講者少数の場合は，一部を輪講形式によるプレゼンテーションに変更することがある．
・オフィス・アワー
水曜日16:00～17:00 8号館305室
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