画像認識と理解（Image Recognition）[4D24]

＜授業のねらい＞

　画像処理の基本に重点を置き、根底となる数学を理解し，画像処理と数学が結びつくことを目標とする。

＜受講にあたっての前提条件＞

１． 解析学の基礎を理解していること
２． デジタル映像基礎論を受講していること

＜具体的な到達目標＞

デジタル画像処理の原理を理解し、応用可能な基礎知識を身につける。

＜授業計画及び準備学習＞

１． 空間周波数と複素正弦信号
２． １次元フーリエ変換
３． フーリエ変換と信号
４． ２次元信号と２次元フーリエ変換
５． 直交変換
６． 標本化定理
７． 周波数空間におけるフィルタ処理
８． 空間領域におけるフィルタ処理
９． 濃淡処理と平滑化
１０． エッジ検出と鮮鋭化
１１． 画像内における線の検出
１２． 領域分割１：エッジによる分割、領域拡張法、統計的仮説検定法
１３． 領域分割２：ヒューリスティック法、分割統合法、
１４． 統計的パターン認識
１５． 構造的パターン認識

＜成績評価方法＞

定期試験結果に出席状況と提出物を考慮して評価し、60点以上を合格とする 。

＜教科書＞

画像処理工学（改訂版）　コロナ社

＜参考書＞

ディジタル画像処理　CG-ARTS協会 2015年版

＜オフィスアワー＞

随時。事前に電話かメールで確認ください

＜備 考＞

受講者の理解度により内容を変更する