授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2020年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 火/Tue 7 , 火/Tue 8
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 情報電子工学系学科/Department of Information and Electronic Engineering,情報電子工学系学科情報電子工学系学科/Department of Information and Electronic EngineeringDepartment of Information and Electronic Engineering,情報電子工学系学科電気電子工学コース/Department of Information and Electronic Engineering電気電子工学コース,情報電子工学系学科情報通信システム工学コース/Department of Information and Electronic Engineering情報通信システム工学コース,情報電子工学系学科情報システム学コース/Department of Information and Electronic Engineering情報システム学コース,情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース/Department of Information and Electronic Engineeringコンピュータ知能学コース,情報電子工学系学科 夜間主コース/Department of Information and Electronic Engineering
対象学年/Year 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 主専門教育科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 視覚情報処理/Visual Information Processing
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 佐賀聡人 (情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース)
時間割コード/Registration Code B4319
連絡先/Contact 佐賀聡人(教員室:V501 連絡先E-mail: saga@csse.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 佐賀聡人(金曜日 14:00-15:00)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2020/04/16
授業のねらい
/Learning Objectives
・視覚から得られる情報は重要であり、人間の視覚系は容易に視覚情報の処理と認識を行っている。
しかしながら、コンピュータによる画像の処理と認識はそう容易なことではなく、
現在でも活発に研究が行われている。

・この授業では、ディジタル画像処理やコンピュータグラフィックスに関する基本的な事柄について学ぶ。
さらに、学んだ基礎技術について,Java用いた演習を通して理解を深める。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.ディジタル画像処理の基礎について理解し、
 代表的な画像処理手法について簡単に説明することができる。
2.Javaを用いてデジタル画像処理のアルゴリズムを開発できる。
3.コンピュータグラフィックスの基礎について理解し、
  基本的なモデリングについて簡単に説明することができる。
4.コンピュータグラフィックスの図形を作成する。
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間) 22時間30分(15回×90分)

1週目:シラバスの説明、ディジタル画像処理の基本的トピックス【講義】
2週目:ディジタル画像の基礎(1)【講義】
3週目:ディジタル画像の基礎(2)【講義】
4週目:画像強調と復元(局所処理)【講義】
5週目:画像強調と復元(大局処理)【講義】
6週目:画像解析【講義】
7週目:画像圧縮【講義】
8週目:Javaプログラミングの基礎【コンピュータ演習】
9週目:Javaによるディジタル画像処理の基礎【コンピュータ演習】
10週目:Javaによる画像の空間微分・先鋭化【コンピュータ演習】
11週目:Javaによる画像の平滑化【コンピュータ演習】
12週目:コンピュータグラフィックス【講義】
13週目:コンピュータグラフィックス作成技術(1)【コンピュータ演習】
14週目:コンピュータグラフィックス作成技術(2)【コンピュータ演習】
15週目:総まとめ【講義】

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。
教科書
/Required Text
画像処理の基礎 藤岡弘, 中前幸治共著 オーム社 2014(ISBN:4274216098)
教科書・参考書に関する備考 ・皆本晃弥著「やさしく学べるC言語入門 -基礎から数値計算入門まで-」サイエンス社 定価(2400円+税)
・2年後期の「情報工学PBL:システム開発演習」で各自が使用したJavaの参考書
など,自分にあった書籍を適宜用意してください。
成績評価方法
/Grading Guidelines
定期試験により成績をつける。100点満点で60点以上を合格とする。
各到達度目標の評価方法は、次のように行う。

目標1. 定期試験においてディジタル画像処理の基礎について理解を問う問題を出題し、達成度を評価する。
目標2. 定期試験においてディジタル画像処理のプログラミングについて理解を問う問題を出題し、達成度を評価する。
目標3. 定期試験においてコンピュータグラフィックスの基礎について理解を問う問題を出題し、達成度を評価する。
目標4. 定期試験においてコンピュータグラフィックス作成について理解を問う問題を出題し、達成度を評価する。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。
履修上の注意
/Notices
・授業には、指定した教科書を持参して毎回必ず出席して下さい。
・定期試験の問題は、教科書の履修と授業への全出席を前提として作られます(試験問題は教科書からだけでなく、配付資料や講義内容およびコンピュータ演習の実施内容からも出題されます)。
・再試験は行いませんので不合格者は再履修して下さい。

・本演習ではUNIX系OSがインストールされている情報電子工学系学科・学生教育用計算機システムを利用し、Javaでソフトウェアを開発します。

・実際にプログラムを作成してもらいますので、
(1)この計算機システムの操作に習熟していること
(2)C言語によるプログラミングの基礎を習得済みであり、関数、配列、構造体について十分理解していること
(3)Javaにおけるクラスと継承の使い方について一定の理解があること
を前提に演習します。

・自己学習:
演習では関連事項について、自分で調べることを求めます。
ヒントとなる事項についてはその都度指示しますので積極的に活用してください。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、演習の実施方法は変更する可能性があります。
教員メッセージ
/Message from Lecturer
・「視覚情報処理」が対象とする分野は非常に広く、一冊の教科書でカバーすることは不可能ですので、教科書に記載の無い内容や最新のトピックスについて、毎時間の授業の中で板書および配付資料にて対応します。
・また、専門用語やアルゴリズムや式の意味することを視覚的に理解してもらうために、コンピュータを駆使した実演を行う予定です。

・講義で学んだ知識をJavaで実装し、実践する力を身に付けることを期待します。

・デジタル画像処理やコンピュータグラフィックスといった「視覚情報処理」の分野では、
自分で開発したアルゴリズムを「画像や図形を出力する」という実践的な演習を通じて、
飛躍的に理解が深めることができます。

・これまでに学んだプログラミングの知識を総動員してアルゴリズムを開発してください。

学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
・この授業科目は情報電子工学系学科(情報システム学コース・コンピュータ知能学コース)の学習目標の以下の項目に対応している。
・情報技術者[情報システム]情報システムの基礎知識と構築・運用能力を身につける。
関連科目
/Related course
・この科目の履修にあたっては、2年次前期開講の「線形システム論」、および、2年次後期開講の「ディジタル信号処理」を履修しておくことが望ましい。

・この科目の関連科目は、「マルチメディア工学」である。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし