基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	イメージ情報処理Ｂ／Image Information Processing B
時間割コード ／Course Code	S1407300_S1
開講所属 ／Course Offered by	システム工学部／Faculty of Systems Engineering
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第2クォーター／2Q
曜限 ／Day, Period	金／Fri　3
開講区分 ／Semester offered	第2クォーター／2Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	柾谷　明大
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form	講義・演習
教室 ／Classroom	北３号館Ｂ１０１／北３号館Ｂ１０１
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件年度 ／Required Year 要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 2020/04 ～2022/04 システム工学部 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2 2020/04 ～2022/04 システム工学部 2.専門的知識や技能 5 2020/04 ～2022/04 システム工学部 3.課題解決力と自己学修能力 3 2023/04 ～9999/04 システム工学部 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2 2023/04 ～9999/04 システム工学部 2.専門的知識や技能 5 2023/04 ～9999/04 システム工学部 3.課題解決力と自己学修能力 3

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
床井　浩平	システム工学部（教員）
柾谷　明大	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	原画像をファイルから読み込み，処理し，処理後の画像をファイルに保存するプログラムを通して，デジタル画像処理の基礎を解説する．画像処理の基本原理と手法をC言語を使って習得することを目標とする． 「高等教育無償化に関する特記事項」には該当しない．
到達目標 ／Course Objectives	デジタル画像処理の目的，原理と方法について理解すること，および，Ｃ言語によるプログラミングの知識と簡単なデジタル画像処理プログラムを作成できるようになる．
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	課題（レポート）で評価するとともに，最終課題（レポート）で評価する． 課題（レポート）および最終課題（レポート）は， （１）デジタル画像処理の目的，原理と方法に関する課題 （２）Ｃ言語を使ったデジタル画像処理プログラムに関する課題 を出題する． 課題（レポート）は，中間に３回，それぞれ２０点満点，最終課題（レポート），４０点満点で出題する。【２０点×３回＋４０点】 成績評定は，次の区分（課題/回，最終課題（レポート））とする． Ｓ：十分達成し、内容が優れている（１８点以上，３６点以上）． Ａ：十分達成している（１６～１７点，３２～３５点）． Ｂ：達成している（１３～１５点，２８～３１点）． Ｃ：おおむね達成している（１２点，２４～２７点）． 不可：達成していない（１１点未満，２４点未満）．
教科書 ／Textbook	C言語による画像処理プログラミング入門 ─サンプルプログラムから学ぶ─・長尾智晴・朝倉書店・9784254122060，3,300円．
参考書・参考文献 ／Reference Book	特に指定しません
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	Visual Studio 2019 をインストールしたノートブック型パソコンを持参すること．
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	Visual Studio は C 言語が動作するように事前にインストール・設定しておくこと．
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	イメージ情報処理Ａ（必須），メディアプログラミング演習
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	本授業の授業計画に沿って，準備学習時間2時間と復習2時間を行ってください．課題に関連する事項，特に，C言語について自主的学修を求めます．
その他連絡事項 ／Other messages	遠隔授業ではMoodle,Teamsを使用します。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	本授業は、受講生の自主的な学びを促すことを目的に、講義内容に基づいて自分でプログラミングを行う体験学習を行っています。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ③体験学習、⑥学生自らが実施する調査やトレーニングを必要とする学習、⑦発展的な課題に取り組むことを促す仕掛けをともなう学習】
オフィスアワー ／Office Hours	非常勤講師のため，授業前後の対応のみとなります．
科目ナンバリング ／Course Numbering	S61013J11100J322

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考（担当） ／Notes
1	1.	周波数フィルタリング	２次元高速フーリエ変換 (2D FFT) について概説し、それを用いた画像のフィルタリングを行うプログラムを作成します。
2	2.	画像の符号化	階調画像や動画像の圧縮符号化について概説し、いくつかの符号化手法を用いて画像の符号化を行うプログラムを作成します。
3	3.	符号化された画像の復号	画像の符号化に引き続き、符号化された画像を復号して原画像を再生するプログラムを作成します。
4	4.	電子透かし	画像に別の情報を埋め込む電子透かし・情報ハイディングについて概説し、実際に原画像に別の画像を混入するプログラムを作成します。
5	5.	２値画像処理（輪郭線抽出ほか）	２値化された画像に対する処理について概説し、輪郭線抽出や膨張・収縮処理のプログラムを作成します。
6	6.	２値画像処理（ラベリングほか）	２値画像処理（輪郭線抽出ほか）に引き続いて画像の領域のラベリングや図形の抽出を行うプログラムを作成します。
7	7.	立体・３次元認識	画像中の立体や３次元の空間の情報の認識手法について概説し、画像中のマーカー抽出やブロックマッチングによるステレオマッチングのプログラムを作成します。
8	8.	まとめ	これまでの学習内容に関して振り返り、提出された課題の評価や総括を行います。