☆３次元画像計測特論（Machine Vision Technology）[4305]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

画像から物体の3次元情報を得る手法を学ぶ。

＜授業計画及び準備学習＞

１．3次元画像処理研究の流れ。
２．線画像解釈
　ラベル付け処理
３．正射影変換(2回）
　平面の傾き、
　交線の拘束、
　角度の拘束
４．透視射影変換(2回）
　投影像、
　消失線、
　勾配の拘束、
　大きさの変化、
　角度の拘束
５．明るさ解析(2回）
　反射の法則
　反射率分布図
　照度差ステレオ法
６．動画像処理
　オプティカルフロー
７．立体視法(2回）
　原理と問題点
　カメラ校正法
　対応点処理
　多眼立体視
８．能動型手法
　スポット法
　スリット法
　パターン投影法
９．ＴＯＦ法
１０．ＡＦカメラに見る距離測定の歴史と原理
　能動型
　受動型
１１．物体記述法
　領域記述法
　体積記述法
　幾何学的モデル
１２．学習成果の確認（試験）
以上16回分であるが、受講者の状況に応じて部分的に割愛する。

＜成績評価方法及び水準＞

時間中の随時行う口頭試問,受講態度、出席、および、筆記試験によって評価する。

＜教科書＞

特に無し

＜参考書＞

特になし。

＜オフィスアワー＞

木曜日授業後

＜学生へのメッセージ＞

時間中の口頭試問は評価対象です。試問には積極的に答えるようにしてください。
最後の週に筆記試験を行います。また、原則として１回無断欠席ごとに１０点減点します。３回以上欠席の場合は単位不合格になる可能性大です。

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