科目名 : 画像処理論

科目コード 90660
配当学年 (計)3年 (数)4年
開講期 前期
曜時限 火曜・1時限
講義室 学術メディアセンター202
単位数 2
履修者制限
講義形態 講義
言語
担当教員 美濃導彦, 椋木雅之

講義概要

計算機を用いた画像処理の原理、手法について概説する。
とくに、画像の入出力、画像に対する信号処理、画像分割処理、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画像の果たす役割について考察する。

評価方法

毎回のレポート40%・期末試験60%
または 期末試験100%

最終目標

計算機を用いた画像処理の原理と手法を理解する。

講義計画

項目 回数 内容説明
画像処理とは 1 画像処理の導入として,画像の定義,概念,種類,表現方法について解説した上で,画像を扱う上で必要となる用語について説明する.
画像処理の概要 1 画像処理の目的や,典型的な処理の流れについて説明する.また,パターン認識やコンピュータビジョン,コンピュータグラフィックス等の関連分野との関係について解説する.
画像入力処理 1〜2 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.
画像出力処理 1〜2 計算機内の画像を実世界に提示する出力処理の原理について説明する.プリンタとディスプレイ,擬似濃淡表現や色表現について解説する.
画像復元 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.
前処理(特定周波数成分の除去) 1 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,ピンぼけや動きブレによりぼけた画像を鮮鋭化する手法を紹介する.
前処理(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.
2値画像処理 1 白画素と黒画素という2値のみをもつ画像に対して,その表現方法や処理方法を説明する.数学的表現を用いた2値画像の形式的な表現や,画像処理の定式化についても解説する.
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.
学習到達度の確認 毎回のレポート及び期末試験にて行う。

教科書

美濃導彦:画像処理論(昭晃堂)

参考書

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,II (オーム社)

予備知識

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

授業URL

その他

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.