授業科目名 : デジタル信号処理

科目コード 91350
配当学年 3年
開講年度・開講期 平成30年度・前期
曜時限 月曜・1時限
講義室 総合研究7号館情報1
単位数 2
履修者制限
授業形態 講義
使用言語 日本語
担当教員    所属・職名・氏名 学術情報メディアセンター・准教授・飯山将晃,非常勤講師・美濃導彦

授業の概要・目的

計算機を用いたデジタル信号処理の原理、手法について概説する。 とくに、2次元のデジタル信号である画像に対する信号処理や特徴抽出処理についてその原理と手法を講述するとともに、計算機の基本的な入出力メディアとしてのデジタル信号の果たす役割について考察する。

成績評価の方法・観点及び達成度

毎回のレポートおよび期末試験により評価

到達目標

計算機を用いた画像処理の原理と手法を理解する。

授業計画と内容

項目 回数 内容説明
デジタル信号処理の概要 1 デジタル信号処理の導入として,時系列の信号に対する入力処理,デジタル信号処理の目的や応用について概説する
離散時間信号とシステム 2-3 1次元時系列信号を対象として,フーリエ変換,離散フーリエ変換,z変換,離散時間システムについて説明する.
信号の入力処理(画像) 1-2 2次元信号である画像をデジタル化するしくみについて説明する. 実世界の情報を計算機内に画像として取り込む入力処理の原理について説明する.スキャナとカメラ,標本化と量子化,投影モデル,反射モデル等について解説する.
信号の復元 1 入力の過程で劣化した画像から,劣化していない画像を復元する手法について,説明する.周波数領域および実空間領域での画像復元手法を紹介する.
ノイズ除去 1-2 各種フィルタリングによる,ノイズ除去の手法について説明する.ランダムノイズ除去のための各種平滑化手法や,信号を鮮鋭化する手法を紹介する.
濃度の修正と色変換 1 濃度階調や色付けを変更して,画像中の見たい情報を強調する手法について説明する.また,人の色知覚の仕組みや各種表色系による色表現について概説する.
セグメンテーション(閾値処理と領域分割処理) 1 画像内から特徴的なパターンを抽出するセグメンテーション処理の一つとして,類似した画素集合を取り出す領域分割処理について説明する.ヒストグラムの閾値処理による手法や,クラスタリングによる手法,領域拡張法等について,比較しながら解説する.
セグメンテーション(エッジ検出処理) 1 セグメンテーション処理の一つとして,画素値変化が大きな点であるエッジ点を検出する処理について説明する.エッジの種類を分類した上で,1階微分,2階微分による手法や,エッジモデルに基づく手法を紹介する.
セグメンテーション(線分抽出処理) 1-2 画像から抽出したエッジ点をつなげて,線分を抽出する処理について説明する.エッジ検出では線分を構成しないノイズ状の点も得られるが,これに対処できる最小自乗法やロバスト統計を用いた線分推定法,ハフ変換等の手法を解説する.
特徴抽出 1 点,線分,領域といったトークンを特徴づけるために用いられる各種特徴量の計算について説明する.SIFTやHOGといった,近年広く利用されている特徴抽出処理を紹介する.

教科書

前半: 辻井重男:ディジタル信号処理の基礎(電子情報通信学会
後半: 美濃導彦:画像処理論(昭晃堂)

参考書等

長尾:画像認識論 (コロナ社)
Rosenfeld,Kak:長尾監訳:ディジタル画像処理 (近代科学社)
森, 坂倉:画像認識の基礎I (オーム社) ,II

履修要件

情報理論(90230), データ構造(91000), 確率と統計(90280)

授業外学習(予習・復習)等

授業URL

その他(オフィスアワー等)

当該年度の授業回数などに応じて一部省略,追加がありうる.