授業の主題
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紙に印刷された文字や図形,3次元の空間や物を撮影した写真や映像などのデジタル画像に対して,見やすくする補正処理,何が写っているかを判断する計測や認識などを総称して画像処理という。
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授業の目標
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画像処理の各種手法を説明できること。
プログラミングにより実践できること。
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授業概要
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毎回,各自のPCを使って,Pythonプログラミング演習を行う。
1.ガイダンス,画像の扱い方
2.階調と解像度
3.二値化処理
4.空間フィルタリング
5.二次元フーリエ変換
6.二値画像処理
7.形状特徴量
8.試験
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評価方法と割合
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評価方法
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次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「S(達成度90%~100%)」、「A(同80%~90%未満)」、
「B(同70%~80%未満)」、「C(同60%~70%未満)」を合格とし、
「不可(同60%未満)」を不合格とする。(標準評価方法)
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評価の割合
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【授業には3分の2以上の出席を必要とする】
・(50)% 学期末試験
・(50)% レポート
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授業時間外の学修に関する指示
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復習に関する指示
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資料と演習の内容を復習すること。
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教科書・参考書
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参考書
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Principles of digital image processing : fundamental techniques [電子ブック]ISBN:9781848001909
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Wilhelm Burger, Mark J. Burge
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Springer
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2009
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Principles of digital image processing : core algorithms [電子ブック]ISBN:9781848001947
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Wilhelm Burger, Mark J. Burge
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Springer
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2009
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オフィスアワー等(学生からの質問への対応方法等)
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電子メール(kubom@se.kanazawa-u.ac.jp)で受け付ける。
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履修条件
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Pythonプログラミングを習得していること。
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受講者調整方法
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バイオメカトロニクスプログラム(機械コア)選択および機械工学類・機械数理コース選択の学生は「履修可能の問い合わせ」は不要です。
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