画像認識と理解（Image Recognition）[3H19]

＜学位授与の方針＞

	1. 基礎知識の習得
◎	2. 専門分野知識の習得
○	3. 汎用的問題解決技能
	4. 道徳的態度と社会性

＜授業のねらい＞

1.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
2.画像処理に用いる数学を理解し，数学を用いた画像解析が説明できるようになること

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。

＜受講にあたっての前提条件＞

大学教養レベルの微積分を理解していること

＜具体的な到達目標＞

フーリエ変換、DCTを用いた画像解析手法を理解し、一般画像に応用可能な知識を身につける

＜授業計画及び準備学習＞

第１回：空間周波数と複素正弦信号
第２回：１次元フーリエ変換の基礎
第３回：１次元フーリエ変換演習（矩形波のCOSによるフーリエ級数展開）
第４回：１次元フーリエ変換演習（矩形波のSINによるフーリエ級数展開）
第５回：１次元フーリエ変換演習（矩形波・三角波のSIN・COSによるフーリエ級数展開）
第６回：１次元フーリエ変換演習（複素関数によるフーリエ級数展開）
第７回：２次元信号と２次元フーリエ変換
第８回：標本化定理（デジタル化と標本化の違い）
第９回：周波数領域におけるフィルタリング（フーリエ変換とフィルタリング）
第１０回：周波数領域におけるフィルタリング（空間フィルタと周波数フィルタ）
第１１回：エッジ検出と鮮鋭化
第１２回：領域分割：エッジによる分割、領域拡張法、統計的仮説検定法
第１３回：離散COS変換
第１４回：画像符号化（JPEG、）
定期試験
受講者の理解度により内容を変更することがある

試験期間中に授業内容全てを範囲とする学期末試験を実施、さらに課題のレポートを求める。試験とレポートの比は８：２。A+〜Fの６段階評価でD以上の者を合格とする。

＜成績評価方法＞

試験期間中に授業内容全てを範囲とする学期末試験を実施、さらに課題のレポートを求める。試験とレポートの比は８：２。A+〜Fの６段階評価でD以上の者を合格とする。

＜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＞

ディジタル画像処理　CG-ARTS協会 2015年版

＜オフィスアワー＞

毎週金曜日　15時〜18時　新宿校舎1512

＜備 考＞

ハイビジョン、8Kの研究経験を活かして、実務的な数学の学び方、数学の実務への応用についても講義で触れる。