画像認識と理解（Image Recognition）[3H16]

＜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理論的原理を理解し、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

＜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、D以上を合格とする 。

＜教科書＞

画像処理工学（改訂版）　コロナ社　末松良一、山田宏尚　著

＜参考書＞

なし

＜オフィスアワー＞

火曜日　15:40〜18:00 　新宿A1512　映像情報研究室　きるだけ事前にメールで連絡のこと

＜学生へのメッセージ＞

画像処理を理解するためには、数学をきちんと学び、その意味を理解することが必要です。この講義では、画像処理に必須のフーリエ変換を基礎から学び、応用力を培います。

＜備 考＞

受講者の理解度により内容を変更する